ThinkPad系列的商务笔记本电脑,向来以商务化的外观设计以及商用中稳定的性能表现获得了不错的用户口碑。尤其是ThinkPad家族的产品,还针对不同用户的使用需求,设立了X系列、S系列、E系列、T系列等多条产品线,全面覆盖了高、中、低端各种不同使用需求的商用笔记本电脑市场。
而今天参加评测的这款小黑,是专门针对企业级批量采购量身打造的L系列的ThinkPad L450。该机成功继承了L系列产品的经典设计,兼容了T系列高性能与E系列价格亲民的特点。在原有机型的基础上,成功的进行了配置与设计的升级。完全可以满足目前企业更新办公设备的需求。
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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。