2019年6月27日,中国移动在2019世界移动大会召开“移动花卡-宝藏版”产品发布会,中国移动副总裁简勤、芒果TV副总裁梁德平、喜马拉雅副总裁树军,以及蚂蚁金服、字节跳动、爱奇艺、优酷、小米等互联网合作方代表出席发布会现场。
作为中国移动面向年轻用户全新推出的5G元素电话卡,移动花卡主打“5G业务,4G体验;5G模式,4G体现”,为用户提供高速率、低时延的云端5G快游戏体验,同时提供定向免流任性换、畅享100G不限速、APP会员随心选等权益,后期还将推出年轻用户青睐的信用服务。
中国移动早在2012年就启动了5G研发工作,目前已在全国开展了面向14个重点行业74个场景的5G应用创新,期待在5G时代到来之时,移动花卡能让更多年轻人感受5G时代娱乐新体验。
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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。