Uber现“免费”专车 官方称系统升级所致
5月14日早间消息,从昨天晚间开始,有司机向新浪科技反映,自己接到的订单最终不能实现扣费,在接单行程记录中也无法找到。
截止到今天早晨7点,新浪科技再次体验Uber,但该服务漏洞仍未修复,司机与乘客端仍然无法找到行程记录,无法完成付费。
对此Uber官方对新浪科技表示,该现象是因系统升级所致,由于用户及司机的版本不同而导致的系统不稳定,在此期间产生的车费将在系统稳定后进行补扣。
此前,Uber曾出现过乘客打车结束之后司机无法停止订单,只能由乘客自行停止。彼时Uber回应称,该问题由于硬件故障引起的技术
故障是,并非其他原因,也没有出现数据泄露的情况。
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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。