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珠江委表示,此次规划编制组将在总结前期珠江流域测雨雷达建设先行先试经验和全国“第二道防线”“第三道防线”建设需求分析的基础上云开平台app,结合珠江流域防洪规划修编有关要求以及珠江流域今年13次编号洪水复盘经验,锚定“延长洪水预见期与提高洪水预报精准度有效统一”这一目标,抓好现代化硬件设备与智能化模型软件两张“王牌”,构建立体、坚实、可靠的“三道防线”,形成贯通“云雨水”、覆盖“天空地水工”的完整监测预报链条。
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据了解,o1和GPT系列模型最大的区别主要在于,该系列模型是在思考之后回答用户问题,输出高质量的内容,而非迅速回应无效答案,即用模仿人类思维过程的“慢思考”代替过去追求快速响应的“快思考”,这与国内一家大模型企业在近两个月前提出的观点不谋而合——早在今年7月底举办的ISC 2024大会上,360集团创始人周鸿祎就宣布,360将“用基于智能体的框架打造慢思考系统,从而增强大模型的慢思考能力”云开平台app,并在近期多次强调,将“利用智能体框架,让大模型从快思考转成慢思考模式,把多个大模型组合起来解决业务问题”。
周鸿祎用“快思考”和“慢思考”两项人类具备的能力对思维链强大的原因进行了解读。他指出,快思考的特点是快速直觉、无意识,反应很快但能力不够强。GPT类大模型通过训练大量知识,主要学习的是快思考能力,这也是为什么GPT类大模型脱口而出的答案质量不够稳定,“就像人一样,不假思索出口成章而不出错非常难实现”;慢思考的特点则是缓慢、有意识、有逻辑性,需要分很多步骤,类似写一篇复杂的文章,要先列提纲,根据提纲去搜集数据,收集素材,根据素材进行讨论,再把文章写出来,还要进行润色和修改。“这一次o1拥有了人类慢思考的特质,在回答问题前会反复地思考,拆解、理解、推理,可能会自己问自己1000遍,然后才能给出最终的答案。”
不过,尽管在“慢思考”能力上取得了巨大突破,o1依然难称完美。据媒体报道,目前的o1-preview版本依旧存在幻觉问题、运行速度较慢及成本高昂等诸多局限性,限制了其应用范围。与之相比,更早提出“慢思考”概念的360通过其首创的CoE(Collaboration of Experts,专家协同)技术架构及混合大模型对“慢思考”进行落地实践,该技术架构已落地在360 AI搜索、360 AI浏览器等多款产品中。AI助手通过CoE架构还接入了很多小参数专家模型,在回答简单问题时调用更精准的“小模型”,在获得高质量回答的同时还能节约推理资源、提升响应速度,实现对“慢思考”过程中速度过慢等问题的改进。
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