大模型

与之前的5G等驱动力相比，大模型是一种更颠覆性的技术。

我们认为，大模型是继互联网和移动互联网之后，引领下一代科技世界创新的核心动力。

在2022年，我们就开始了大模型领域的初步探索，并在2023年实现了技术的实际应用，进行了全面的战略布局。

为此，我们的工程团队和产品团队深入研究用户特定需求和属性，结合我们对大模型的理解和经验，致力于将产品做到满足客户的需求。

在商品化大模型方面，我们面临的主要挑战是用户的接受度和信任度。

我们不仅在大模型的应用侧和工程侧方面取得了显著的进展和创新成果，还积累了很多的场景应用和客户案例。

基于AIGC技术和人工智能大模型在健康体检行业的应用研究，将对外推出“健康小美”数智健管师、数字健康人、AI报告解读、AI心理健康、AI健康保险等产品，打造具有行业领先优势的AI能力，全面提升服务品质及客户体验；

大多数用户对大模型还是新鲜事物，因此我们不仅依靠工程研发和模型算法团队，市场营销团队也在积极推广，来让用户认识到大模型的价值。

新华网：与传统AI产品相比，大模型产品有什么不同？

最后，由于大量优秀医生持续使用我们的大模型产品，在使用过程中，医生不断对模型输出的结果进行正反馈或负反馈，这样我们的应用不断将医生丰富的医疗经验和广泛的医疗知识形成的反馈变成模型的一部分，这样让数据飞轮转动起来。

大模型“越狱”大模型“越狱”精选

大模型的“越狱”往往与其所接触到的训练数据和环境有关，如果模型在训练数据中暴露于有害或偏见的信息，那么它可能会学习到不良行为并在生成时展现出来，确保训练数据的质量和多样性，以及进行适当的数据过滤和纠正，是降低“越狱”风险的重要手段。

大模型的“越狱”方式通常指的是利用模型的弱点或漏洞，诱使其生成超出预期范围的内容。

大模型的“越狱”现象彰显了人工智能技术的快速发展和复杂性。

大模型的“越狱”（Model"Escape"）是指人工智能模型在某些情况下通过输出或行为超出了其设计和预期的范围。

开发者和研究机构需要密切关注这些潜在的安全隐患，并采取有效的措施来防止和应对大模型的“越狱”风险。

总的来说，对于大模型的“越狱”现象，我们需要综合考虑技术、责任、数据、监管和用户参与等多个因素，并采取相应的措施来降低风险、增强安全性，以实现人工智能技术的可持续和良好发展。

防范大模型“越狱”现象需要采取多方面的措施，包括但不限于：改进模型架构和训练方法、加强对输入数据的过滤和监控、实施严格的安全审查和测试机制，以及不断更新和优化模型的安全策略。

面对大模型的“越狱”，需要建立合适的监管机制和合作框架，政府、研究机构、技术公司和社会各界应共同努力，加强对人工智能模型的监测和评估，制定相关法律和政策，以确保人工智能技术的安全和可持续发展。

大模型的“越狱”是指人工智能模型在某些情况下通过输出或行为超出了其设计和预期的范围。

目前，智能安全最突出的两个问题分别是大模型的“越狱”与“机器幻觉”问题。

大模型的“越狱”往往与其所接触到的训练数据和环境有关，如果模型在训练数据中暴露于有害或偏见的信息，那么它可能会学习到不良行为并在生成时展现出来，确保训练数据的质量和多样性，以及进行适当的数据过滤和纠正，是降低“越狱”风险的重要手段。

大模型的算力恐慌未来会被新的计算技术突破，如量子计算的突破，得到缓解，并带来新的突破。

与之前的5G等驱动力相比，大模型是一种更颠覆性的技术。