CNET科技资讯网 2月25日 巴塞罗那报道:5G、物联网(IoT)、云是爱立信MWC的三大关键字,而物联网占据了爱立信很大一部分展区位置。在物联网设备与连接平台展区,爱立信工作人员用一个互联网电子自行车(eBike)的案例,展示了一款自行车跟踪解决方案。
该解决方案利用窄带物联网技术,通过eBike给终端客户定制了一个应用,可以远程控制自行车,完成远程锁车、解锁、实时定位、防盗、远程控制引擎等等操作,所有相关数据会实时上传到爱立信的设备与连接平台上,可以帮助爱立信的客户了解到消费者的行为习惯。
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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。