6月17日,滴滴打车客户端内新增了代驾业务标签,该业务与顺风车、快车、出租车、专车并列,并已正式开始招募司机。
据了解,滴滴代驾招募司机给出了每单均价收入超60元,月入8000+的红利,并承诺为每位代驾员工免费办理保险,25万人身险和2万医疗险。另据滴滴代驾招募页面显示,凡成功加入滴滴代驾的司机还可获得100元奖励。
事实上,滴滴对代驾市场图谋已久。在滴滴快的合并后第一次对外公布人事任命,就是由原快的打车副总裁付强将出任新集团代驾事业部总经理。
而滴滴快的CEO程维也曾公开透露,滴滴快的今年将重点打造六大业务线,包括出租车、专车、快车、顺风车、代驾以及公交。
据艾瑞咨询预测的数据显示,未来5年国内代驾市场产值将高达500亿。
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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。