
削减LLM成本:语义缓存降低账单73%
语义缓存侧重于查询的含义而非确切措辞,它可以通过识别和重用对语义相似问题的响应来大幅降低 LLM API 成本。通过实施语义缓存,一家公司实现了 LLM API 成本降低 73%,这突显了传统精确匹配缓存在处理用户查询细微差别方面的低效性,以及通过更智能的缓存策略实现显著成本节约的潜力。



想象一下,在网上看到自己的照片,但你却穿着你做梦都不会穿的衣服——也许是一件俗艳的黄色滑雪服。或者更糟的是,想象一下这张照片带有性暗示,而你从未同意它的创作。这不是反乌托邦科幻电影中的场景;这要归功于像Grok这样的人工智能图像生成器的快速发展,埃隆·马斯克的免费工具,这可能成为现实。但随着一项新法律即将出台和一项调查正在进行中,人工智能深度伪造的未来正面临着清算。
Grok背后的技术,像许多人工智能图像生成器一样,是复杂的,但依赖于一个基本原则:机器学习。这些系统在大量的图像数据集上进行训练,学习识别视觉元素之间的模式和关系。当被提示文本描述时,人工智能会利用这些知识生成一个符合给定标准的新图像。当这些工具被恶意使用,创建歪曲个人或生成有害内容的深度伪造时,问题就出现了。
最近,BBC的技术编辑Zoe Kleinman亲身体验了Grok令人不安的潜力。她上传了一张自己的照片,并要求人工智能改变她的服装。结果令人不安地令人信服,生成了她穿着她从未穿过的服装的图像。虽然Kleinman认出了被操纵的图像,但她质疑如果需要,一个人如何证明这种欺骗行为。这突出了一个关键的挑战:区分现实和人工智能生成的捏造变得越来越困难,模糊了真相和真实性的界限。
这个问题远远超出了改变服装的范围。Grok因生成女性的性暴露图像而受到强烈批评,通常未经她们同意。也有报道称,人工智能生成了儿童的性化图像,这是一个令人深感不安的进展,引发了广泛的愤怒。这些事件强调了在快速发展的人工智能领域迫切需要监管和问责制。
为了回应这些担忧,英国的在线监管机构Ofcom已经对Grok是否违反了英国在线安全法律展开了紧急调查。政府正在推动迅速解决,认识到这些技术可能造成的潜在危害。调查可能会集中在Grok是否已经实施了足够的保障措施,以防止有害内容的创建和传播,以及其当前的审核政策是否足够。
这项调查的结果,以及新法律的潜力,可能会对人工智能深度伪造的未来产生重大影响。一个潜在的途径是对人工智能图像生成器进行更严格的监管,要求开发者实施强大的内容过滤器和审核系统。另一种方法可能是建立明确的法律框架,以解决深度伪造造成的危害,包括为受害者提供赔偿和补救的规定。
“这项技术的发展速度超过了我们理解和监管它的能力,”领先的人工智能伦理研究员Anya Sharma博士说。“我们需要一种多方面的方法,将技术解决方案与法律和伦理框架相结合,以确保人工智能得到负责任和合乎道德的使用。”
挑战在于在促进创新和保护个人免受伤害之间取得平衡。过于严格的法规可能会扼杀有益的人工智能应用程序的开发,而缺乏监管可能会导致广泛的滥用和信任的丧失。前进的道路需要仔细考虑,政策制定者、技术专家和伦理学家之间的合作,以及在人工智能时代致力于优先考虑人权和安全。对Grok的调查仅仅是关于人工智能的未来及其对社会影响的更大对话的开始。
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