5月23日消息,央视报道了国内首例微信传销案,自称“亚洲催眠大师”的陈某打着“月入百万”的旗号,在南京、上海等地授课,教人使用微信,并让大家购买这些课程的代理权、发展新会员,借此敛财460多万元。
这起南京首例微信传销案在玄武法院审理,法院一审宣判,陈某犯组织、领导传销活动罪,判有期徒刑八年,罚款十万元,并退赔受害人损失。
据央视报道,犯罪人陈某曾给听课的人描绘“蓝图”:加入他的微信营销团体,108天买奔驰、6个月买房、一年内开劳斯莱斯。如此高额的“回报”,诱惑了不少人。一年多的时间里,陈某获利460多万元。而其实他所说的微信营销,无非到处加好友,并把他的营销课程到处转发,都是微信基本的操作。后来会员拿不到提成,就报了警,陈某最终落网。
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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。