报告称,营业收入的增长的原因主要是:公司上市后品牌价值提升,媒体价值得到客户进一步认可,从而广告收入尤其是品牌广告收入增长较快。
净利润下降的原因主要是:品牌广告收入增长的同时,其占营业收入的比例也明显提高,导致公司销售费用增长较快;公司加大了研发投入力度,新产品“暴风魔镜”、“云视频”、“加油站”及DT数据中心等项目的开展导致公司研发费用增长较快;公司上市后加强了人才引进力度并实施股权激励计划,导致公司管理费用增长较快;公司虚拟现实业务处在早期投入阶段,暴风魔镜处于亏损状态,影响了公司整体净利润。
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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。