无需因为 工具链不靠谱而被迫去了解其中的细节。更妙的是，语言设计本身会自然而然地引导你编写出 可靠的代码，并且运行速度和内存使用上都十分高效。 已经在从事编写底层代码的程序员可以使用 Rust 来提升信心。例如，在 Rust 中引入并行是相 对低风险的操作，因为编译器会替你找到经典的错误。同时你可以自信地采取更加激进的优 化，而不会意外引入崩溃或漏洞。 但 Rust 并不局限于底层系统编程。它 可以通过编写网页应用来学习 Rust，接着 将同样的技能应用到你的 Raspberry Pi（树莓派）上。 本书全面介绍了 Rust 为用户赋予的能力。其内容平易近人，致力于帮助你提升 Rust 的知识， 并且提升你作为程序员整体的理解与自信。欢迎你加入 Rust 社区，让我们准备深入学习 Rust 吧！ —— Nicholas Matsakis 和 Aaron Turon 6/562Rust Rectangle 的 width 和 height 字段，计算 Rectangle 的面积。这 表明宽高是相互联系的，并为这些值提供了描述性的名称而不是使用元组的索引值 0 和 1 。 这在可读性上是一个明显的提升。 通过派生 trait 增加实用功能 在调试程序时打印出 Rectangle 实例来查看其所有字段的值非常有用。示例 5-11 像前面章节 那样尝试使用 println! 宏。但这并不行。 文件名：src/main

Law瓶颈 导致大模型悲观论 认为大模型的能力无法进一步得到质的提升 开辟强化学习新范式 从预训练Scaling Law转变为强化学习Scaling Law 大数据+大参数+大算力的 预训练Scaling Law的边际效应递减 • 人类构造的训练数据已达上限 • 万亿参数规模之后，继续增大参数规 模难以带来质的提升 • 训练算力成本和工程化难度大幅上升 强化学习Scaling Law Law • 利用合成数据解决数据用尽问题 • 利用self-play强化学习，在不增大参 数规模前提下，大幅提升复杂推理能力 • 通过后训练算力和推理算力，在不增加 预训练算力前提下，大幅提升模型性能 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 26政企、创业者必读  预训练模型如GPT——疯狂读书，积 累知识，Scaling law撞墙  预训练模型思考深度不够  算力见顶，变成少数巨头游戏 更加理解用户需求，降低Prompt要求  直接呈现思维过程，展现像真人一样思考的能力  可实时联网，把搜索能力与推理能力结合 DeepSeek颠覆式创新——用户体验 具备强大推理能力，思维过程更加缜密，智能性提升 用起来更像真人，写作能力更强，想象力更丰富 31政企、创业者必读 DeepSeek-R1用户体验改善的作用  R1在零广告投入下7天增长1亿用户，创最快应用破亿里程碑  把人工智能从不可用、凑合用，变成大家都能用、都爱用

应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架 的措施。 2.3 综合治理措施方面。明确技术研发机构、服务提供者、用户、政府 部门、 依 法依规监管。 （b）对收集用户提问信息进行关联分析、汇聚挖掘，进而判断用户身份、 喜好以及个人思想倾向的人工智能系统，应严格防范其滥用。 （c）加强对人工智能生成合成内容的检测技术研发，提升对认知战手段- 10 - 人工智能安全治理框架 的防范、检测、处置能力。 4.2.4 伦理域风险应对 （a）在算法设计、模型训练和优化、提供服务等过程中，应采取训练数 据筛选、输出校验等方 提高全社会人工智能安全 意识。指导支持网络安全、人工智能领域行业协会加强行业自律，制定提出高 于监管要求、具有引领示范作用的人工智能安全自律公约，引导督促人工智能 技术研发机构、服务提供者持续提升安全能力水平；面向公众建立人工智能安 全风险隐患投诉举报受理机制，形成有效的人工智能安全社会监督氛围。 5.10 促进人工智能安全治理国际交流合作。积极与各国就人工智能 开展合作交流，支持在联