人工智能安全治理框架 1.0的标准接口、特性库和工具包,以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点,还可能被恶意植入后门,存在被触发和攻击利用的风险。 (b)算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施,涉及多源、 泛在算力节点,不同类型计算资源,面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 (c)供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒,恶意阻断 理人才的培养,支持培养人工智能安全前沿基础领域顶尖人才,壮大无人驾驶、- 12 - 人工智能安全治理框架 智能医疗、类脑智能、脑机接口等领域安全人才队伍。 5.9 建立健全人工智能安全宣传教育、行业自律、社会监督机制。 面向政府、企业、社会公用事业单位加强人工智能安全规范应用的教育培训。 加强人工智能安全风险及防范应对知识的宣传,全面提高全社会人工智能安全 意识。指导支持网络安全、人工 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,支持在联合国框架下成立国际人工智能治理机构,协调人工智 能发展、安全与治理重大问题。推进 APEC、G20、金砖国家等多边机制下的 人工智能安全治理合作,加强与共建“一带一路”国家、“全球南方”国家合作,0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前3
Rust 程序设计语言 简体中文版 1.85.0st abstractions)—— 将高级语言特性编 译成底层代码,并且与手写的代码运行速度同样快。Rust 努力确保代码又安全又快速。 这里提到的只是几个较大的受益群体,Rust 语言也希望能支持更多其他用户。总的来说, Rust 最重要的目标是消除数十年来程序员习以为常的取舍,让安全和高效、速度和易读易用 可以兼得。试试看 Rust,说不定它的选择就适合你。 本书适合哪些人 本书假设你 简体中文版 第十六章将引导我们了解不同的并发编程模型,并探讨 Rust 如何帮助你无畏地进行多线程编 程。第十七章将在此基础上进一步探索 Rust 的 async 和 await 语法,以及它们所支持的轻量 级并发模型。 第十八章着眼于 Rust 风格与你可能比较熟悉的 OOP(面向对象编程)原则之间的比较。第十 九章是一个模式和模式匹配的参考,它们是在 Rust 程序中表达思想的有效方式。第二十章是 文本编辑器和集成开发环境(Integrated Development Environments, IDE) 本书不会假设你使用何种工具来编写 Rust 代码。几乎任何文本编辑器都可以搞定!然而,很 多文本编辑器和集成开发环境(IDE)内置了 Rust 支持。你总是可以在 Rust 官网的工具页面 找到很多相对流行的编辑器和 IDE 列表。 离线使用本书 在一些示例中,我们将会使用标准库之外的 Rust 包。要运行这些示例,你需要保持网络连接,0 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从基于小参数模型的感知型AI,走向基于大参数模型的认知型AI 从擅长理解的认知型AI,发展到擅长文字生成的生成式AI 从语言生成式AI,发展到可理解和生成声音、图片、视频的多模态AI 从生成式AI,发展到推理型AI 专家系统 感知AI 认知AI 生成式AI 多模态AI 推理式AI 9政企、创业者必读 人工智能发展历程(二) 从单纯对话的大模型AI,发展到具有行动和执行能力的智能体AI 从数字空 Deepmind的Alpha系列产品是这一趋势的最佳诠释 16政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之四 模型越做越小 17 大模型进入「轻量化」时代,上车上终端,蒸馏小模型 先做得更大,然后探索能做多小政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之五 知识的质量和密度决定大模型能力 高质量数据、合成数据使模型知识密度的快速增长 大模型能以更少的参数量达到更高的性能 36 国外:GPT-4等效智能在过去18个月内价格下降240倍 国内:大模型「亏本」卖,可以「白嫖」大模型API能力 19政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之七 多模态越来越重要 由文本生成迈向图像、视频、3D内容与世界模拟 多模态模态在能力变强的同时,规模正在变小 20政企、创业者必读 21 DeepSeek出现之前的十大预判 之八 智能体推动大模型快速落地 能够调用各种工具,具有行动能力0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前3
TVM工具组为何添加 caffe 前端? 客户需求 评估阶段:客户用于评估芯片的网络,caffe 模型占很大比重。 竞品已支持 caffe 前端 当前各大芯片厂商的部署工具大多数都支持,支持 caffe 前端有利于提高竞争力。 开源社区 存量的开源 caffe 网络模型众多,TVM 直接支持 caffe 让大家更方便尝试 caffe 资源。绝赞招聘中 当前进度 无 caffe 依赖 from_caffe priorbox绝赞招聘中 未来 命令行工具 将 caffe 模型转换的功能,通过一组命令行工具提供,命令行工具支持 windows / linux 平台。 支持更多 caffe op / net 随着客户需求和社区发展,提供更多的 caffe 分支变种的 op / net 支持。绝赞招聘中 THANKS0 码力 | 6 页 | 326.80 KB | 5 月前3
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