. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249 12.1. 接受命令行参数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 这会将这些包的下载结果缓存起来，因此你之后就不需要再下载它们了。运行完该命令后，你 无需保留 get-dependencies 文件夹。一旦你运行了这些命令，就可以在本书之后所有的 cargo 命令中，使用 --offline 参数来使用这些缓存的版本，而不必尝试使用网络。 14/562Rust 程序设计语言 简体中文版 Hello, World! 既然安装好了 Rust，是时候来编写第一个 Rust 程序了。当学习一门新语言的时候，使用该语 } 这几行定义了一个名叫 main 的函数。main 函数是一个特殊的函数：在可执行的 Rust 程序中， 它总是最先运行的代码。第一行代码声明了一个叫做 main 的函数，它没有参数也没有返回值。 如果有参数的话，它们的名称应该出现在小括号 () 中。 函数体被包裹在 {} 中。Rust 要求所有函数体都要用花括号包裹起来。一般来说，将左花括号 与函数声明置于同一行并以空格分隔，是良好的代码风格。

AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革 国家 产业 个人 企业政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  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 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  360联合北大研发：5%参数量逼近Deepseek-R1满血性能 18政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之六 成本越来越低  过去一年，大模型成本「自由落体」  国外：G 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 • 利用合成数据解决数据用尽问题

（c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被 逆向攻击窃取、修改，甚至嵌入后门的风险，可导致知识产权被侵犯、商业机 密泄露，推理过程不可信、决策输出错误，甚至运行故障。 （e）输出不可靠风险。生成式人工智能可能产生