合成数据无法创造新知识  推理能力难以泛化，成本高昂 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」  大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之三 模型越做越专  除了少数科技巨头，大多数公司都专注于做专业大模型 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  调用企业专业知识，更懂企业  将日常重复性业务流程形成Playbook，实现流程自动化  通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 之九 开源效果追赶上闭源  技术开放，吸引广大开发人员和用户使用 业者必读 快思考 慢思考 快 慢 人类真正智力表现 的形式 直觉经验型 速度快、准确性低 GPT、DeepSeek-V3擅长的 思考方式 推理能力获得突破的关键是学会了「慢思考」 例：课堂提问 快问快答  长思维链强大的推理能力是真正人类智力的体现  预训练大模型是人记忆和学习的能力，推理模型是对复杂问题 进行规划、分解、预测的能力，实现了真正的慢思考 28 例：课后作业

存空 间；其位置总是在栈顶。相比之下，在堆上分配内存则需要更多的工作，这是因为分 配器必须首先找到一块足够存放数据的内存空间，并接着做一些记录为下一次分配做 准备。 访问堆上的数据比访问栈上的数据慢，因为必须通过指针来访问。现代处理器在内存 中跳转越少就越快。继续类比，假设有一个服务员在餐厅里处理多个桌子的点菜。在 一个桌子报完所有菜后再移动到下一个桌子是最有效率的。从桌子 A 听一个菜，接着 桌子 的哈希函数，它可以抵御涉及哈希表（hash table） 的 拒绝服务（Denial of Service, DoS）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 参数 X2 和 Y2 声明 于 fn mixup 之后，因为它们只是相对于方法本身的。 泛型代码的性能 你可能会好奇使用泛型类型参数是否会有运行时消耗。好消息是泛型并不会使程序比具体类型 运行得慢。 Rust 通过在编译时进行泛型代码的单态化（monomorphization）来保证效率。单态化是一个 通过填充编译时使用的具体类型，将通用代码转换为特定代码的过程。 在这个过程中，编译器所做的工作正好与示例

策有重大影响时，做好解释说明预案。 （e）服务提供者应检查研发者提供的责任说明文件，确保责任链条可以 追溯到递归采用的人工智能模型。 （f）服务提供者应提高人工智能风险防范意识，建立健全实时风险监控 管理机制，持续跟踪运行中安全风险。 （g）服务提供者应评估人工智能产品与服务在面临故障、攻击等异常条 件下抵御或克服不利条件的能力，防范出现意外结果和行为错误，确保最低限 度有效功能。 加密技术等保护措施。 （h）重点领域使用者应对人工智能行为和影响进行有效监督，确保人工 智能产品和服务的运行基于人的授权、处于人的控制之下。 （i） 重点领域使用者应避免完全依赖人工智能的决策，监控及记录未采 纳人工智能决策的情况，并对决策不一致进行分析，在遭遇事故时具备及时切 换到人工或传统系统等的能力。 6.4 社会公众安全应用指引 （a）社会公众应提高对人工智能产品安全风险的认识，选择信誉良好的