如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 但是通过监控、日志分析、跟踪链等发 现问题根因所在周期长，依靠人的经验 （并且人的经验无法数据化沉淀），而 得到问题根因后，只能通过人工去修复 或者管理 • 而大数据或者基于监督的AI技术的成熟、 运维领域模型趋于完整、云原生底座也 更成熟的基础上，利用大数据分析根因 （关联性分析）和利用AI进行基于根因分 析的自动化处理成为可能。 • 在精细化的基础上，完整较为成熟的自 动化能力，节约了人力成本同时提高了

2 针对人工智能应用安全风险 ………………………… 9 5. 综合治理措施 ……………………………………………… 10 6. 人工智能安全开发应用指引 ……………………………… 12 6.1 模型算法研发者安全开发指引 ……………………… 12 6.2 人工智能服务提供者安全指引 ……………………… 13 6.3 重点领域使用者安全应用指引 ……………………… 14 6.4 社会公众安全应用指引 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。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作， 共享最佳实践， 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 2.1 安全风险方面。通过分析人工智能技术特性，以及在不同行业领域 应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架

DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务

DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务

For Culture & Art 文、图、乐、剧 Innovator For Social 智能角色交互体 Innovator For Science & Industry 行业大模型 基座大模型 人机协同 Chatbot •自然语言对话 Reasoner •基本的推理和问 题解决能力 Agent •代表用户执行任 务，具备自主行 动能力 Innovator • 参与发明和创造， • 致力于人机协同和人机共生领域的世界级团队，专注于打造能够驾驭AI、熟悉AI并实现人类与AI共生发展的学术与实践模式。 团队愿景 • 李默非（清华大学人工智能学院拟录博士生）：人机共生之基座大模型研究研发 • 何静（清华博士后、北航助理教授）：人机共生之快生引擎研究研发 • 尤可可（清华博士后、北石化助理教授）：人机共生之AIGC短视频 • 安梦瑶（清华大学博士后）：人机共生之AI诊疗研究 • 向安玲（清华博士后、中央民大助理教授）：人机共生之AI数据分析领域 • 马绪峰（清华博士后、同济大学助理教授）：人机共生之文化艺术创作 成员及核心研究方向 赛事 奖项 2024 “AI4S Cup LLM 挑战赛” 大模型科学文献分析赛道 一等奖 2024 Kaggl e The Learni ng Agency Lab - PII Data Detecti on 金牌 金山办公2024中文文本智能校对大赛 第二名

AI能帮助人解决登陆火星、能源自由的问题 5政企、创业者必读 大模型是真智能，是人工智能的重大拐点。你相不相信？ 大模型是一场工业革命，将重塑所有产品和业务。你相不相信？ 不拥抱AI的组织和个人，会被拥抱AI的组织和个人淘汰。你相不相信？ 建立AI信仰 6政企、创业者必读 大模型不是泡沫，而是新一轮工业革命的驱动引擎 蒸汽革命 电气革命 信息革命 以大模型为代表的 人工智能革命 人工智能是新质生产力 能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7政企、创业者必读 8 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 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数字空间中的AI，走向能理解和操控物理空间的AI  从解决现实问题的AI，走向解决科学问题的科学型AI 大模型AI 智能体AI 物理AI 科学AI 10政企、创业者必读 面对全球大模型产业之争，要打赢「三大战役」 AGI之战 应用场景之战 大模型安全之战 • 探索超越人类的超级人工 智能AGI

steven-zou >> Slack: steven zou 目录 - 开场：云原生与制品管理 - 初识Harbor：云原生制品仓库服务 - 使用Harbor搭建私有制品仓库服务 - 资源隔离与多租户管理模型 - 制品的高效分发(复制、缓存与P2P集成) - 制品的安全分发(签名、漏洞扫描与安全策略) - 资源清理与垃圾回收 - 构建高可用(HA)制品仓库服务 - Harbor集成与扩展 - 路线图 - scanning Scanner config Start scan 来自中国厂商： • 小佑科技 • 探针科技 制品安全分发-扫描 [2] 扫描报告有助于实时了解所管理镜像的相关漏洞信息和安全威胁程度 制品安全分发-安全策略 可在项目级别设置相关安全策略以阻止不符合安全规范的镜像的分发 基于漏洞严重程度或者签名状态 通过设置不可变规则来避免特定Tag被覆盖或者误删除

ElementTree —ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1010 20.6 xml.dom —文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1025 20.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。它提供了float 数据类型以外的几个优点： • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型，并且因此具有以下最高指导原则——计算机 必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是精确的。相比之下，1.1 和 2 os.stat(path) 以相同的格式返回关于 path 的统计信息（这个函数同时也是起源 于 POSIX 接口）。 • 针对特定的操作的拓展同样在可用于os 模块，但是使用它们必然会对可移植性产生威胁。 • 所有接受路径或文件名的函数都同时支持字节串和字符串对象，并在返回路径或文件名时使用相应类 型的对象作为结果。 • An“Availability: Unix”note means that

ElementTree —ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1010 20.6 xml.dom —文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1025 20.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。它提供了float 数据类型以外的几个优点： • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型，并且因此具有以下最高指导原则——计算机 必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是精确的。相比之下，1.1 和 2 os.stat(path) 以相同的格式返回关于 path 的统计信息（这个函数同时也是起源 于 POSIX 接口）。 • 针对特定的操作的拓展同样在可用于os 模块，但是使用它们必然会对可移植性产生威胁。 • 所有接受路径或文件名的函数都同时支持字节串和字符串对象，并在返回路径或文件名时使用相应类 型的对象作为结果。 • An“Availability: Unix”note means that

ElementTree --- ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1000 21.6 xml.dom --- 文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1015 21.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。它提供了float 数据类型以外的几个优点： • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型，并且因此具有以下最高指导原则——计 算机必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是精确的。相比之下，1.1 和 2 os.stat(path) 以相同的格式返回关于 path 的统计信息（这个函数同时 也是起源于 POSIX 接口）。 • 针对特定的操作的拓展同样在可用于os 模块，但是使用它们必然会对可移植性产生威胁。 • 所有接受路径或文件名的函数都同时支持字节串和字符串对象，并在返回路径或文件名时使用相 应类型的对象作为结果。 注解: 如果使用无效或无法访问的文件名与路径，或者其他类型正确但操作系统不接受的参数，此模块