针对近日“滴滴收购神州专车”的市场传闻,滴滴快的官方回应称:“目前滴滴快的的确有在市场上投资并购的意向,但并未和神州方面有过类似接触。”
此前有媒体报道称,神州专车正寻求整体出售,接盘方很有可能是滴滴快的。分析人士认为,滴滴快的即将获得20亿美元巨额融资,不差钱,接盘神州专车轻而易举。6月25日,神州专车炮轰Uber之后,上述传言更是甚嚣尘上。
5月12日,易观国际最新发布的《中国专车服务市场季度监测报告2015年第1季度》数据显示,今年第1季度滴滴专车(含一号专车)、易到用车和Uber分别以80.9%、17.5%和8.1%的比例占据中国专车服务活跃用户覆盖率的前三名。
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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。