工业和信息化部官微发文表示,依中国电信集团有限公司、中国移动通信集团有限公司、中国联合网络通信集团有限公司、中国广播电视网络有限公司申请,工业和信息化部经履行法定程序,于2019年6月6日向四家企业颁发了基础电信业务经营许可证,批准四家企业经营“第五代数字蜂窝移动通信业务”。
此后,紫光展讯发文表示,6日6日,工业和信息化部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放5G商用牌照,这标志着我国率先进入5G时代。作为中国领先的芯片设计企业,紫光展锐表示在5G技术和产品上已做好了全面的商用部署和准备,并将作为核心的5G芯片供应商之一,全力支持中国以及全球5G终端的商用落地,同时,携手产业合作伙伴,助力中国5G生态建设和产业持续发展。
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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。