人工智能安全治理框架 1.0针对人工智能应用安全风险 ………………………… 9 5. 综合治理措施 ……………………………………………… 10 6. 人工智能安全开发应用指引 ……………………………… 12 6.1 模型算法研发者安全开发指引 ……………………… 12 6.2 人工智能服务提供者安全指引 ……………………… 13 6.3 重点领域使用者安全应用指引 ……………………… 14 6.4 社会公众安全应用指引 人工智能是人类发展新领域,给世界带来巨大机遇,也带来各类风险挑战。 落实《全球人工智能治理倡议》,遵循“以人为本、智能向善”的发展方向,为 推动政府、国际组织、企业、科研院所、民间机构和社会公众等各方,就人工 智能安全治理达成共识、协调一致,有效防范化解人工智能安全风险,制定本 框架。 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合、合作、可持续的安全观,坚持发展和安全并重,以促 进人工智能创新发展为第一要务,以有效防范化解人工智能安全风险为出发点 管理相结合的安全治理措施,防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链,明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任,有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作, 共享最佳实践,提倡建立开放性平台,通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作,推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 人工智能安全治理框架构成0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前3
Rust 程序设计语言 简体中文版 1.85.0DoS)攻击。然而这并不是可用的最快的算法,不过为了更高的 安全性值得付出一些性能的代价。如果性能监测显示此哈希函数非常慢,以致于你无法接受, 你可以指定一个不同的 hasher 来切换为其它函数。hasher 是一个实现了 BuildHasher trait 的类型。第十章会讨论 trait 和如何实现它们。你并不需要从头开始实现你自己的 hasher; crates.io 有其他人分享的实现了许多常用哈希算法的 hasher any better. 总的来说,C++ 的实现遵循了零开销原则:不使用的功能无需为其付出代价;而已经 使用的功能,也不可能通过手写代码做得更好。 作为另一个例子,以下代码取自一个音频解码器。解码算法使用线性预测数学运算(linear prediction mathematical operation)来根据之前样本的线性函数预测将来的值。这些代码 使用迭代器链对作用域中的三个变量进行某种数学计算:一个叫 [package] 部分。相反,它以 [workspace] 部分作为开始,允许我们向工作区添加成员。我们 还通过将 resolver 设置为 "3",在工作区中使用 Cargo 最新且最强大的解析算法。 文件名:Cargo.toml [workspace] resolver = "3" 接下来,在 add 目录运行 cargo new 新建 adder 二进制 crate: $ cargo0 码力 | 562 页 | 3.23 MB | 25 天前3
【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502很多公司参与开源,帮助改进产品,众人拾柴火焰高, 反哺开源产品,形成正循环政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之十 中美差距快速缩小 美国预训练堆算力的路线不可持续,有待发现新范式“换道超车” 软件和算法差距并不大,主要差距在工程、硬件等方面 23政企、创业者必读 DeepSeek的出现验证了我们的预判 而DeepSeek的创新更具颠覆性 24政企、创业者必读 DeepSeek是完美的颠覆式创新 34政企、创业者必读 成本的急剧降低 DeepSeek可适配国产硬件,促进国产硬件发展 DeepSeek的优化降低对推理硬件的要求,减少推理成本 训练成本降低,堆显卡模式受质疑,探索新思路,算法优化空间大 无需训练自己的基座模型,直接部署在DeepSeek上,不用重复发明轮子 公开蒸馏方法,帮助其他模型提升能力,实现了模型制造模型,犹如工业母机 小模型可部署在企业内电脑或一体机上,使用成本降低,形成分布式推理网络 控制 • 废品无人天车吊装控制 • 铁水质量预报 • 高炉温度分布 • 高炉燃料比监测 • 高炉精准出铁预测 • 高炉炉况诊断 • 高炉燎铁能耗预测 • 高炉在含量智能预监 • 铁包动态调度算法(铁包 跟踪) • 烟气余热回收控制 • 部署工艺模型分析诊断 • 能源诊断分析 • 建设质量工艺动态设计 优化 • 堆堵料异常检测 • 炼铁原料混匀过程调度 优化 • 风机风压参数实时捕捉0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前3
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