CNET科技资讯网 10月25日 北京消息:滴滴上周宣布,计划将业务拓展至其他国家。
在《名利场》杂志于旧金山举行的“2016年新成就峰会”上,滴滴总裁柳青表示:“我们一定将走向全球。我们是本土公司重要的支持者和信任者。如果某些地区缺乏不错的本土公司,我们就会自行去拓展。我们正展开一场全球性的游戏。”
滴滴市值已达到350亿美元,该公司投资了Uber在东南亚最大的竞争对手Grab,印度最大的打车公司Ola,以及Uber在美国的主要竞争对手Lyft。大约3个月前,滴滴宣布将收购Uber的中国业务。两家公司相互成为对方的股东。在滴滴与Uber中国谈判的过程中,柳青扮演了重要角色。
滴滴宣布,在中国的日订单量超过2000万单。柳青表示:“如果你关注全球,那么会看到行业仍处于起步阶段。”
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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。