2018年12月6日,中国移动合作伙伴大会期间,中国移动与英特尔举行战略合作协议签约仪式。中国移动副总裁李正茂,英特尔高级副总裁Sandra Rivera出席签约仪式。
签约仪式上,中国移动与英特尔表示双方将基于已建立的良好合作关系,进一步发挥彼此资源和能力互补优势,在数据中心与云计算、网络虚拟化/云化领域、5G和车联网领域、人工智能领域等方面深入合作,共同培育良好生态环境,推动产业持续发展。此次中国移动与英特尔签署战略合作框架协议,对双方加大重点垂直行业应用及下一代网络优势研发资源投入,加速技术与产品成熟,共同提升面向数字化服务领域的核心竞争力具有重要意义。
此前,中国移动与英特尔已在云计算、云存储、IT基础设施、智能终端、无线通信网络等领域保持长期、紧密、务实的合作, 2017年双方建立了技术创新联合实验室,携手推进技术与产业发展,共同打造数字化生态、产品和解决方案。
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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。