亚马逊送货无人机
北京时间5月11日早间消息,据BBC报道,亚马逊上月申请了一项专利,希望无论用户身在何地,都能用送货无人机在半小时内将包裹直接送到他们手中。
在此之前,亚马逊的无人机送货计划仅局限于“送货上门”,像传统邮递员一样直接将包裹投递到用户门口。但亚马逊的这项专利申请表明,该公司还在探索新的方式,希望根据用户的智能手机判断其所在的位置,从而直接将包裹送到用户手中。
根据专利申请文件,亚马逊还专门设立了一套订单流程,用户首先通过亚马逊手机应用在线购买一些体积较小的产品,然后在配送选项中选择“送货给我”。之后,与用户距离最近的无人机系统便会执行送货任务,并将产品直接送至用户智能手机所在的位置。
一旦进入一定距离范围,无人机便可借助用户智能手机的摄像头功能实现着陆。目前还不太清楚具体实现方式,从理论上讲,客户可以自行降落无人机。不过,这一过程必须保证无人机的降落安全,避免硬着陆的情况发生。
然而,降落并非关键所在。该专利申请文件表明,无人机未必要真正接触地面即可投递货物,而是可以盘旋在用户周围,然后轻轻投下包裹。文件还现实,亚马逊希望该公司的无人机可以在空中相互交流,从而分享天气信息、地理位置、路径数据和着陆地点。
不过,亚马逊的这项无人机送货服务正式实施前仍需克服一些障碍。目前无法确保美国政府一定会批准这项专利,即使获得了专利,能否最终部署该技术也存在一些疑问。该公司还希望美国及其他国家或地区的航空管理部门允许其推广无人机送货项目,而不必非要将无人机控制在操作者的视线范围之内。
好文章,需要你的鼓励
想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。