3月12日,中国移动通信集团有限公司与中国建设银行股份有限公司举行5G联合创新合作备忘录签约仪式。中国移动副总经理简勤、中国建设银行副行长张立林出席签约仪式。
根据合作备忘录,双方将通过金融领域和通信领域的领先优势构建跨行业融合创新生态,积极贯彻普惠金融战略,以金融科技推动业务创新,降低金融领域风险,推动经济高质量发展。以高速率、大带宽、低时延的移动5G网络为依托,推动双方在骨干网技术演进、机房无人机巡检、钞箱运输路径监控等方面开展合作。此次合作备忘录的签署,有助于双方发挥在通信、金融领域的资源、技术及市场优势,促进通信与金融的深度融合,对双方在5G领域研发资源投入,加速技术与产品成熟,共同提升金融科技的核心竞争力具有重要意义。
此前,中国移动与中国建设银行已在短彩信、专线、物联网、行业WLAN等领域保持长期、紧密、务实的合作。未来,双方将共同打造金融科技领域的5G产品和解决方案,携手推进金融与通信产业创新融合发展。
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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。