人工智能安全治理框架 1.0对 措施。关注安全风险发展变化,快速动态精准调整治理措施,持续优化治理机 制和方式,对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程,综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施,防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链,明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任,有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 共享最佳实践,提倡建立开放性平台,通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作,推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念,本框架针对不同类型的人工智能安全风险,从技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时,目前人工智能研发应用仍在快速发展, 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化,防范应对措施也将相 应动态调整更新,需要各方共同对治理框架持续优化完善。 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)可解释性0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前3
Rust 程序设计语言 简体中文版 1.85.0. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 7. 使用包、Crate 和模块管理不断增长的项目 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 10. 泛型、Trait 和生命周期 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 10.3. 生命周期确保引用有效 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .0 码力 | 562 页 | 3.23 MB | 24 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多轮对话 图像生成 视频生成 音频生成 A I 数字人 生物制药 新材料研究 脑机接口 基础科学 能源自由 宇宙探索 生命科学 科学 能力 6 AI Fo r Science 知识管理( 内部知识管理、 外部情报分析、 大数据分析、 工作流知识) 专家经验模型( 专业模型训练) 业务流程自动化( A g e n t框架) 组织协同( 工作流) 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 DeepSeek开源,可本地部署,能力强,免费 53政企、创业者必读 利用DeepSeek打造专业模型 不用卷算力、卷数据、卷参数 可用本地算力(自有机房或一体机) 接入企业内部专业数据,无需互联网全量数据 通过蒸馏的小模型能力也很强 54政企、创业者必读 DeepSeek打造企业应用最重要的是从何入手 对上 对下 对内 对外 四个方向 降低10倍人力 降低10倍成本 提高10倍效率 不能处理复杂流程,无法下地干活儿 通用大模型不了解企业内部业务情况、行业情况 58政企、创业者必读 知识管理是大模型更 懂企业的基础 59 解决企业应用,需要打造专业大模型 要解决四个关键基础 以业务大模型为基础, 打造自主工作的数字 员工和AI团队 实现多个Agent、多个 数字化系统、多个组织 之间的协同 知识 管理 融合 工作流 业务大模型 打造 构建 智能体 基于政府企业场景和专业0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前3
PAI & TVM Meetup - Shanghai 20191116/mxeo-Drecsion matrix multiply and accumulate in a single operation. Background 全于由 。TensorCore 。 Poograrm171aple matrix-multiply-and-accumulate units *, Jamp-/evre/matrix operations 。Tensorization on warp level schedule Motivation 全各 “The overhead of writing warp-level schedule for TensorCore 。Work at the scheduling level: the less matrix_b coLmajor row_major row_major col_ major Thread Index Unification 计算下全事业部 *。 Thread index inside a warp should be the same for Wi/7TTa:oaaSto/e 。threadIdx.x -> 0 "threadIdxy0 码力 | 26 页 | 5.82 MB | 5 月前3
OctoML OSS 2019 11 8contribute new infrastructure and features. octom|.ai @octoml Q octoML Founding Team - The Octonauts - 四人全外日 Luis Ceze Jason Knight Tianqi Chen Thiery of combined experience in computer systems design and machine learning tr tvm 。 @zxnet 和os 全 W Open Source at OctoML ee We are big believers in the power of open source o 5S$ponsoring multiple0 码力 | 16 页 | 1.77 MB | 5 月前3
TVM@Alibaba AI LabsQuantization 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 pl 1=int8 int8 * int80 码力 | 12 页 | 1.94 MB | 5 月前3
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