第一季业绩要点:
——总营收为235万美元,较去年同期的281万美元下降16.4%,较去年第四季度的347万美元下降32.3%;
——营业亏损83万美元,较去年同期的472万美元净亏损收窄82.4%,较去年第四季度的12万美元净亏损扩大591.7%;
——净亏损为83万美元,较去年同期的441万美元收窄81.2%,较去年第四季度的4万美元扩大1975%;
——每股美国存托股票(ADS)基本和摊薄亏损为0.02美元,较去年同期的0.09美元亏损收窄77.8%,去年第四季度每股ADS基本和摊薄亏损为0.00美元;
——截至2015年3月31日,酷6持有现金和现金等价物总额为738万美元;
——用于运营活动的净现金为192万美元。相比之下,去年第四季度运营活动提供的净现金为160万美元,去年第一季度运营活动提供的净现金为250万美元;
股价表现:
酷6周五在纳斯达克交易所的开盘价为1.16美元。截至周五收盘,酷6股价下降0.12美元,收报1.27美元,跌幅为8.63%。过去52周,酷6股价最高为1.67美元,最低为0.64美元。
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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。