eek-R1 DeepSeek颠覆式创新——开源 33政企、创业者必读 新时代下的集中力量办大事  每个企业都可以直接使用DeepSeek，因为开源透明可信任，企业和 政府可做大量私有化部署  一个开源产品获得突破之后，全世界都能分享成果，结束中国百模大 战，节省大量成本  很多公司参与开源，帮助改进产品，很多人基于DS生态开发应用产 品，增加影响力，人人为我，我为人人  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  技术门槛降低， 可标准化、SaaS化部署，下载就能用 DeepSeek颠覆式创新——成本暴跌 35政企、创业者必读 惠及全球人民，科技平权，技术平民化 惠及全球人民，科技平权，技术平民化  运营商、云服务可免费用，降低云服务成本  大型企业可使用多个DeepSeek，解决不同场景需求  中小企业免费部署，消除数字鸿沟  个人可以拥有自己的DeepSeek ，可以成为超级个体  对于创业者得到世界最先进大模型，如虎添翼，和巨头站在 同一起跑线上  很多发展中国家都能成为大模型玩家，实现人类命运共同体 DeepSeek颠覆式创新——免费

4 安全开发应用指引方面。明确模型算法研发者、服务提供者、重点 领域用户和社会公众用户，开发应用人工智能技术的若干安全指导规范。 3. 人工智能安全风险分类 人工智能系统设计、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 （a）不断提高人工智能可解释性、可预测性，为人工智能系统内部构造、- 8 - 人工智能安全治理框架 推理逻辑、技术接口、输出结果提供明确说明，正确反映人工智能系统产生结 果的过程。 （b）在设计、研发、部署、维护过程中建立并实施安全开发规范，尽可 能消除模型算法存在的安全缺陷、歧视性倾向，提高鲁棒性。 4.1.2 数据安全风险应对 （a） 在训练数据和用户交互数据的收集、存储、使用、加工、传输、提 途管理，对特定人群及场景下使用人工智能技术提出相关要求，防止人工智能 系统被滥用。对算力、推理能力达到一定阈值或应用在特定行业领域的人工智 能系统进行登记备案，要求其具备在设计、研发、测试、部署、使用、维护等 全生命周期的安全防护能力。 5.2 建立人工智能服务可追溯管理制度。对面向公众服务的人工智能 系统，通过数字证书技术对其进行标识管理。制定出台人工智能生成合成内容 标识标准规

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错误是软件开发中不可避免的事实，所以 Rust 有一些处理出错情况的特性。在许多情况下， Rust 要求你承认错误的可能性，并在你的代码编译前采取一些行动。这一要求使你的程序更 加健壮，因为它可以确保你在将代码部署到生产环境之前就能发现错误并进行适当的处理。 Rust 将错误分为两大类：可恢复的（recoverable）和 不可恢复的（unrecoverable）错误。对 于一个可恢复的错误，比如文件未找到 中很多并发错误都是编译时错误，而非运行时错误。 因此，相比花费大量时间尝试重现运行时并发 bug 出现的特定情况，不正确的代码会直接编 译失败并提供解释问题的错误信息。因此，你可以在开发时修复代码，而不是在部署到生产环 境后修复代码。我们给 Rust 的这一部分起了一个绰号无畏并发（fearless concurrency）。无畏 并发令你的代码免于出现诡异的 bug 并可以轻松重构且无需担心会引入新的 bug。 使得这个实现不再完全遵守面向对象的状态模式：状态间 的转换不再完全封装在 Post 实现中。然而，得益于类型系统和编译时类型检查，我们得到的 收获是无效状态是不可能的了！这确保了某些特定的 bug，比如显示未发布博文的内容，将在 部署到生产环境之前被发现。 尝试为示例 18-21 之后的 blog crate 实现这一部分开始所建议的任务来体会使用这个版本的 代码是何感觉。注意在这个设计中一些需求可能已经完成了。 我们已经看到，虽然