 人工智能安全治理框架 1.0辑复杂,推理过程属黑灰盒模式,可能导致输出结果难以预测和确切归因,如 有异常难以快速修正和溯源追责。 (b)偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中,个人偏见被有意、无意引入, 或者因训练数据集质量问题,导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视, 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 (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 (a)信息内容安全风险。人工智能生成或合成内容,易引发虚假信息传播、 歧视偏见、隐私泄露、侵权等问题,威胁公民生命财产安全、国家安全、意识 形态安全和伦理安全。如果用户输入的提示词存在不良内容,在模型安全防护 机制不完善的情况下,有可能输出违法有害内容。 (b)混淆事实、误导用户、绕过鉴权的风险。人工智能系统及输出内容 等未经标识,导致用户难以识别交互对象及生成内容来源是否为人工智能系统, 难以鉴别生成内容的真实性,影 网络扫描、社会工程学攻击等,降低网络攻击门槛,增大安全防护难度。 (e)模型复用的缺陷传导风险。依托基础模型进行二次开发或微调,是 常见的人工智能应用模式,如果基础模型存在安全缺陷,将导致风险传导至下 游模型。 3.2.2 现实域安全风险 (a)诱发传统经济社会安全风险。人工智能应用于金融、能源、电信、交通、 民生等传统行业领域,如自动驾驶、智能诊疗等,模型算法存在的幻觉输出、 错误决策0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前3 人工智能安全治理框架 1.0辑复杂,推理过程属黑灰盒模式,可能导致输出结果难以预测和确切归因,如 有异常难以快速修正和溯源追责。 (b)偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中,个人偏见被有意、无意引入, 或者因训练数据集质量问题,导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视, 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 (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 (a)信息内容安全风险。人工智能生成或合成内容,易引发虚假信息传播、 歧视偏见、隐私泄露、侵权等问题,威胁公民生命财产安全、国家安全、意识 形态安全和伦理安全。如果用户输入的提示词存在不良内容,在模型安全防护 机制不完善的情况下,有可能输出违法有害内容。 (b)混淆事实、误导用户、绕过鉴权的风险。人工智能系统及输出内容 等未经标识,导致用户难以识别交互对象及生成内容来源是否为人工智能系统, 难以鉴别生成内容的真实性,影 网络扫描、社会工程学攻击等,降低网络攻击门槛,增大安全防护难度。 (e)模型复用的缺陷传导风险。依托基础模型进行二次开发或微调,是 常见的人工智能应用模式,如果基础模型存在安全缺陷,将导致风险传导至下 游模型。 3.2.2 现实域安全风险 (a)诱发传统经济社会安全风险。人工智能应用于金融、能源、电信、交通、 民生等传统行业领域,如自动驾驶、智能诊疗等,模型算法存在的幻觉输出、 错误决策0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前3
 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502政企、创业者必读 国内DeepSeek最前沿资料 政企、创业者必读 《DeepSeek给我们带来的创业机会》 360集团创始人 周鸿祎 3 政企、创业者必读政企、创业者必读 一张图读懂一堂DeepSeek课政企、创业者必读 AI给了一个比互联网更大的机会  互联网是连接平台,人工智能是生产力  互联网是赋能性技术,生产力属性较弱  人工智能既能单兵作战,也能外部赋能 互联网 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  推动市场加速发展,在中国用户、企业和政府彻底普及了一次AI  中国可能成为全球AI普及率、渗透率最高的国家, 建立强大生态,成为全球人工智能根技术,无推广情况下各国 政府、企业、云厂商纷纷接入,获得全球最大影响力  改变中美竞争格局:美国是闭源封闭垄断思路,中国领导开源 文化,加速中国领先地位  中国人民使用的AI工具先进性已超过美国,普及率超过美国, 使用AI人口超过美国总人口,且直接用上最先进的DeepSeek-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 0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前3 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502政企、创业者必读 国内DeepSeek最前沿资料 政企、创业者必读 《DeepSeek给我们带来的创业机会》 360集团创始人 周鸿祎 3 政企、创业者必读政企、创业者必读 一张图读懂一堂DeepSeek课政企、创业者必读 AI给了一个比互联网更大的机会  互联网是连接平台,人工智能是生产力  互联网是赋能性技术,生产力属性较弱  人工智能既能单兵作战,也能外部赋能 互联网 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  推动市场加速发展,在中国用户、企业和政府彻底普及了一次AI  中国可能成为全球AI普及率、渗透率最高的国家, 建立强大生态,成为全球人工智能根技术,无推广情况下各国 政府、企业、云厂商纷纷接入,获得全球最大影响力  改变中美竞争格局:美国是闭源封闭垄断思路,中国领导开源 文化,加速中国领先地位  中国人民使用的AI工具先进性已超过美国,普及率超过美国, 使用AI人口超过美国总人口,且直接用上最先进的DeepSeek-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 0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前3
 Rust 程序设计语言 简体中文版 1.85.0Rust 的包管理 器和构建工具 Cargo。第二章是一个编写 Rust 语言的实战介绍,我们会构建一个猜数字游戏。 我们会站在较高的层次介绍一些概念,而后续章节将提供更多细节。如果你希望立刻就动手实 践一下,第二章是开始的好地方。第三章介绍 Rust 中类似其他编程语言的特性,第四章会学 习 Rust 的所有权系统。如果你是一个特别细致的学习者,喜欢在进入下一环节之前学习每一 个细节,你可能会想要跳过第 需要回到前面的章节。请采取对你最有效的方式进行阅读。 学习 Rust 的一个重要部分是学会如何阅读编译器显示的错误信息:它们会指引你编写出能运 行的代码。为此,我们将提供许多不能编译的示例,以及在每种情况下编译器将显示的错误信 息。请知悉,如果你输入并运行一个随机示例,它可能无法编译!确保你阅读了示例周围的文 本,以判断你尝试运行的示例是否出错。Ferris 也将帮助你区分那些不是意在工作的代码: Ferris option says to only show the file names =% main.exe main.pdb main.rs 这展示了扩展名为 .rs 的源文件、可执行文件(在 Windows 下是 main.exe,其它平台是 main),以及当使用 CMD 时会有一个包含调试信息、扩展名为 .pdb 的文件。从这里开始运行 main 或 main.exe 文件,如下: $ ./main #0 码力 | 562 页 | 3.23 MB | 25 天前3 Rust 程序设计语言 简体中文版 1.85.0Rust 的包管理 器和构建工具 Cargo。第二章是一个编写 Rust 语言的实战介绍,我们会构建一个猜数字游戏。 我们会站在较高的层次介绍一些概念,而后续章节将提供更多细节。如果你希望立刻就动手实 践一下,第二章是开始的好地方。第三章介绍 Rust 中类似其他编程语言的特性,第四章会学 习 Rust 的所有权系统。如果你是一个特别细致的学习者,喜欢在进入下一环节之前学习每一 个细节,你可能会想要跳过第 需要回到前面的章节。请采取对你最有效的方式进行阅读。 学习 Rust 的一个重要部分是学会如何阅读编译器显示的错误信息:它们会指引你编写出能运 行的代码。为此,我们将提供许多不能编译的示例,以及在每种情况下编译器将显示的错误信 息。请知悉,如果你输入并运行一个随机示例,它可能无法编译!确保你阅读了示例周围的文 本,以判断你尝试运行的示例是否出错。Ferris 也将帮助你区分那些不是意在工作的代码: Ferris option says to only show the file names =% main.exe main.pdb main.rs 这展示了扩展名为 .rs 的源文件、可执行文件(在 Windows 下是 main.exe,其它平台是 main),以及当使用 CMD 时会有一个包含调试信息、扩展名为 .pdb 的文件。从这里开始运行 main 或 main.exe 文件,如下: $ ./main #0 码力 | 562 页 | 3.23 MB | 25 天前3
 TVM@Alibaba AI Labs32 CPU Resolution Quantization Orize Kernel ALIOS TVM Alibaba Al.Labs 阿里巴巴人工智能实验室 7= 590一I) rm 一 下Er (mm) =肪+2mxaM0 [5 (全-2)+o| current plan 1 = int16 * int16 erflow-aware int16 = int8 xint8 ent 2 下 罗汪| 门一一 Compute Unit 和 | (Work group) 名 | | | Apady+m in_channel x+p -一一 人 下| [lm0 码力 | 12 页 | 1.94 MB | 5 月前3 TVM@Alibaba AI Labs32 CPU Resolution Quantization Orize Kernel ALIOS TVM Alibaba Al.Labs 阿里巴巴人工智能实验室 7= 590一I) rm 一 下Er (mm) =肪+2mxaM0 [5 (全-2)+o| current plan 1 = int16 * int16 erflow-aware int16 = int8 xint8 ent 2 下 罗汪| 门一一 Compute Unit 和 | (Work group) 名 | | | Apady+m in_channel x+p -一一 人 下| [lm0 码力 | 12 页 | 1.94 MB | 5 月前3
 PAI & TVM Meetup - Shanghai 20191116| TensorCore Intrinsics "。Kind of Auto Tensorization 下 CUDA CodeGen *。IR passes to automatically transform sub-tree to TensorCore Intrinsics Pattern Matching modify or add any line of code. 计算平台事业部 COMPUTING PLATFORM Loss Scaling in TF 下和全于由 loss = loss_fn() opt = tf.Adamoptimizer(learning_rate=...) # Choose a 1oss Scale manager which0 码力 | 26 页 | 5.82 MB | 5 月前3 PAI & TVM Meetup - Shanghai 20191116| TensorCore Intrinsics "。Kind of Auto Tensorization 下 CUDA CodeGen *。IR passes to automatically transform sub-tree to TensorCore Intrinsics Pattern Matching modify or add any line of code. 计算平台事业部 COMPUTING PLATFORM Loss Scaling in TF 下和全于由 loss = loss_fn() opt = tf.Adamoptimizer(learning_rate=...) # Choose a 1oss Scale manager which0 码力 | 26 页 | 5.82 MB | 5 月前3
 TVM@AliOSData FO Data FOData … QNNPACK Convolution 。,NHWC layout Cach, 浆百 FeU Cach- 区下 。, im2col + pack re 。 Tensorize GEMM Cache 大站 Fe Data FO Data 1.67 1.64 1.60 1.66 155 157 157 150 143 136是寺39上3143 140 145 147 147 138 工55 下40生139直1人 1461.45 .31让工 1.31 -35 1 129 中131 124有23152136 2 1.14 am omo oo Convolution0 码力 | 27 页 | 4.86 MB | 5 月前3 TVM@AliOSData FO Data FOData … QNNPACK Convolution 。,NHWC layout Cach, 浆百 FeU Cach- 区下 。, im2col + pack re 。 Tensorize GEMM Cache 大站 Fe Data FO Data 1.67 1.64 1.60 1.66 155 157 157 150 143 136是寺39上3143 140 145 147 147 138 工55 下40生139直1人 1461.45 .31让工 1.31 -35 1 129 中131 124有23152136 2 1.14 am omo oo Convolution0 码力 | 27 页 | 4.86 MB | 5 月前3
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