AI 辅助研发中心的概念，即在一个组织中，AI 辅助研发中心可以 为不同团队提供 AI 能力，以提升整体的研发效率。需要注意的是，AI 在快速生成大量代码的同 时，也会带来一些问题，如代码质量、安全性等。我们需要考虑如何在 AI 生成代码的同时，保 证代码的质量。 60 / 111 生成式 AI 与低代码平台结合，可以在多个方面实现增强的生产力和创新。文本生成与聊天 机器人、从 PDF 除模型层面外，应用层面的工具同样在快速发展，工具的进步紧密跟随 AI 应用的发展趋势。 自 ChatGPT 发布以来，应用构建方式大致经历了三个阶段。 首先是基于单一提示词模板的聊天助手类应用，此阶段重点关注模型和提示词的安全性以及 模型输出的可控性。例如，garak 可用于检测模型幻觉、数据泄露和生成毒性内容等问题；rebuff 则针对提示词注入进行检测；DSPy 框架提供了系统高效的编程方法，帮助解决应用开发中的 模型的代码生成工具，如 OpenAI 的 Codex 和 GitHub 的 Copilot，已成为开发者的重要助手，能显著地提升开发者的开发效率。 然而，这些工具在带来便利的同时，也带来了代码安全性和质量的新挑战。根据 IDC 数据， 82%的开发者已使用带有智能代码生成功能的工具，而这些开发者中的 71%表示其超过 40%的 代码由这些工具生成。 GitClear 研究检查了 2020

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 的措施。 2.3 综合治理措施方面。明确技术研发机构、服务提供者、用户、政府 部门、行业协会、社会组织等各方发现、防范、应对人工智能安全风险的措施 力， 确保基础设施和服务运行不中断。 （d）对于人工智能系统采用的芯片、软件、工具、算力和数据资源，应 高度关注供应链安全。跟踪软硬件产品的漏洞、缺陷信息并及时采取修补加固 措施，保证系统安全性。 4.2 针对人工智能应用安全风险 4.2.1 网络域风险应对 （a）建立安全防护机制，防止模型运行过程中被干扰、篡改而输出不可 信结果。 （b）应建立数据护栏，确保人工智能系统输出敏感个人信息和重要数据 审查制度。 5.5 强化人工智能供应链安全保障。推动共享人工智能知识成果，开 源人工智能技术，共同研发人工智能芯片、框架、软件，引导产业界建立开放 生态，增强供应链来源多样性，保障人工智能供应链安全性稳定性。 5.6 推进人工智能可解释性研究。从机器学习理论、训练方法、人机 交互等方面组织研究人工智能决策透明度、可信度、纠错机制等问题，不断提 高人工智能可解释性和可预测性，避免人工智能系统意外决策产生恶意行为。

microcontrollers. • ランタイムやガベージコレクションがない。 • パフォーマンスを犠牲にせず、信頼性と安全性に焦点を当てている。 4.2 Rust のメリット Rust のユニークなセールスポイントをいくつか紹介します： 25 • コンパイル時のメモリ安全性 - クラス全体のメモリのバグをコンパイル時に防止します。 – 未初期化の変数がない。 – 二重解放が起きない。 – ることができます： • C または C++の経験がある場合：Rust は借用チェッカーを介して実行時エラーの一部を排除し てくれます。それに加え、C や C++と同等のパフォーマンスを得ることができ、メモリ安全性の 問題はありません。さらに、パターンマッチングや組み込みの依存関係管理などの構造要素を含 む現代的な言語です。 • Experience with Java, Go, Python, JavaScript はマルチパラダイムです。たとえば、強力なオブジェクト指向プログラミング機能を備えて いる一方、非関数型言語であるにもかかわらず、さまざまな関数的概念を内包しています。 5.2 変数 Rust は静的型付けによって型安全性を提供します。変数のバインディングは let を使用して行いま す。 fn main() { let x: i32 = 10; println!("x: {x}"); // x = 20; //

高靈活性。 • 提供高度主控權。 • 可縮減到十分受限的裝置規模，例如微控制器。 • 沒有執行階段，也不使用垃圾收集機制。 • 著重可靠性和安全性，但不犧牲效能。 4.2 Rust 的優點 Rust 的幾個獨特賣點如下： 22 • 「編譯期的記憶體安全性」- 在編譯期間就能避免各類記憶體錯誤 – 不會產生未初始化的變數。 – 不會導致重複釋放記憶體。 – 不會使用已釋放的記憶體。 – 不會產生 研究顯示，程式設計師難免會出錯。 • 透過在執行階段中自動管理記憶體，取得完整安全性：Java、Python、Go、Haskell... – 執行階段系統會確保在可以參照記憶體之後，才釋出記憶體。 – 通常透過參照計算、垃圾收集或 RAII 的方式實作。 Rust 則融合這兩種做法： 99 透過正確的記憶體管理編譯時間強制執行措施， 「同時」取得完整的掌控權和安全性。 Rust 運用明確所有權的概念實現這一點。 會納入值，並允許取得或設定該值，即使具有對 Cell 的共用參照也一樣。但是，它不允許對該值進 行任何參照。由於沒有參照，因此借用規則不得違反。 這張投影片的重點是 Rust 提供「安全的」方法，可讓您修改共用參照背後的資料。要確保安全性有許多方 式，而 RefCell 和 Cell 是其中兩種方法。 • RefCell 會透過執行階段檢查，強制使用 Rust 的一般借用規則 (多個共用參照或單一專屬參照)。 在本例中，所有借用都

Tuning），如下图11所示。通用强化学习训练过 程后，使得 R1 不仅在推理任务中表现卓越，同时在非推理任务中也表现出 色。但由于其能力拓展至非推理类应用，因此在这些应用中引入了帮助性 （helpfulness）和安全性（safety）奖励模型（类似于 Llama 模型），以优化 与这些应用相关的提示处理能力。 DeepSeek-R1 是训练流程的终点，结合了 R1-Zero 的推理能力和通用强化 学习的任务 DeepSeek-R1 中间推理模型生成：通过推理导向的强化学习（Reasoning-Oriented RL）， 直接生成高质量的推理数据（CoT 示例），减少人工标注依赖。通用强化学 习优化：基于帮助性和安全性奖励模型，优化推理与非推理任务表现，构建 通用性强的模型。最终，DeepSeek-R1 将 R1-Zero 的推理能力与通用强化 学习的适应能力相结合，成为一个兼具强推理能力和任务广泛适应性的高 核心创新总结 中间推理模型生成：通过推理导向的强化学习（Reasoning-Oriented RL），直接生成高质量的推理数据（CoT 示例），减少人工标注依赖。 通用强化学习优化：基于帮助性和安全性奖励模型，优化推理与非推 理任务表现，构建通用性强的模型。 最终成果：DeepSeek-R1 将 R1-Zero 的推理能力与通用强化学习的 适应能力相结合，成为一个兼具强推理能力和任务广泛适应性的高效

使其在学术研究和工业应 用中具有广泛的应用前景 可解释性和可靠性 需要采取措施确保模型的 可靠性和可解释性 社区参与 需要社区成员的共同参与 维护和更新，需要较高的 社区活跃度和凝聚力 安全性 需要采取措施确保模型的 安全性和隐私保护 模型 训练成本 调用成本 （输入/百万 tokens） 调用成本 （输出/百万 tokens） DeepSeek-V3 557.6万美元 0.14美元（缓存未命中） 完全开源免费；社区支持广泛； 多语言基础能力均衡 多模态功能缺失； 长文本生成质量不稳定 Anthropic Claude-3.5 闭源推理模型 对话系统、内容生成、 逻辑推理 对话逻辑连贯性强； 伦理安全性高；文档分析能力突出 中文支持较弱； 闭源且 API 访问受限 百度 文心一言 闭源大语言模型 多语言处理、复杂的语 言理解和文本生成 中文场景优化最佳； 多模态搜索整合；本土行业适配性强

平均每年增长 1倍。当前数据爆炸时代带来了三大问题。一、储存成 本问题： 通过当前的中心化云计算处理和存储海量新 增数据费用高昂；二、隐私和安全问题： 当前的中心 化云计算无法保证个人数据的隐私和安全性；三、数字 资产流动性问题： 数据是一种资产，互联网巨头数据 垄断无法实现数据权益的流动性；因此在面对数字经济 新纪元的到来，需要一个去中心化的云计算平台来解决 这些问题，预计到2022年，每10个字节的数据中，将有 目前的重点在于底座进一步实现应用与底层基础设施解耦，全面提升研发、运维效率，降低应用落地的整体成本 成熟度评估方法 样例:深信服-整体评估 企业业务战略一部分 赋能企业快速上云、业务 连续性、业务安全性、边 缘计算赋能，关注中小企 业市场 风险集中点，前期不建议 用平台规范企业组织架构。 传统云商业模式 云原生，国内越来越多的创业公司跑步入局，新推出的云计算产品都要带上“云

桌面， – 服务器。 Rust 和 C++ 适用于类似的场景： • 极高的灵活性。 • 高度的控制能力。 • 能够在资源匮乏的设备（如手机）上运行。 • 没有运行时和垃圾收集。 • 关注程序可靠性和安全性，而不会牺牲任何性能。 4.2 Rust 的优势 Rust 有一些独特的卖点： 23 • 内存安全：在编译时可防止所有类内存 bug – 不存在未初始化的变量。 – 不存在“双重释放”。 – allow_unsafe = true？ 总的来说，按照常规 Rust 标准，没有任何 C/C++ 代码是“安全”的。在 Rust 中来回调用 C/C++ 可能会对 内存执行任意操作，并危及 Rust 自身数据布局的安全性。如果 C/C++ 互操作性中出现 多 的 unsafe 关键字，可能会损害此类关键字的信噪比，并且存在争议。但严格地说，将任何外部代码引入 Rust 二进制 文件可能会导致 Rust 中出现意外行为。 通常具有传递依赖项，因此可能需要引入多个库。 我们将讨论以下内容： • 如何将 crate 添加到 Chromium 源代码树中 • 如何为其制定 gn 构建规则 • 如何审核其源代码以确保足够的安全性。 46.1 配置 Cargo.tom 文件以添加 crate Chromium 具有一组集中管理的直接 crate 依赖项。这些依赖项通过单独的 Cargo.toml 文件进行管 理： [dependencies]

4/br-pitr-manual#加密日志备份数据"> �→ 日志备份数据支持客户端加密（实验特性） 在上传日志备份到备份存储之前，你可以对日志备份数据进行加密， �→ 确保数据在存储和传输过程中的安全性。 2.2.1 功能详情 2.2.1.1 性能 • 新增 TSO 请求的并行批处理模式，降低获取 TSO 的延迟 #54960 #8432 @MyonKeminta 在 v8.4.0 在之前的版本中，仅快照备份数据支持客户端加密。从 v8.4.0 起，日志备份数据也支持客户端加密。在 上传日志备份到备份存储之前，你可以选择以下方式之一对日志备份数据进行加密，从而确保备份数 据的安全性： – 使用自定义的固定密钥加密 – 使用本地磁盘的主密钥加密 – 使用 KMS（密钥管理服务）的主密钥加密 更多信息，请参考用户文档。 39 • BR 降低了从云存储服务系统恢复数据的权限要求 TTL 任务对性能的影响。 4.6.5 预处理语句 预处理语句是一种将多个仅有参数不同的 SQL 语句进行模板化的语句，它让 SQL 语句与参数进行了分离。可 以用它提升 SQL 语句的： • 安全性：因为参数和语句已经分离，所以避免了 SQL 注入攻击的风险。 • 性能：因为语句在 TiDB 端被预先解析，后续执行只需要传递参数，节省了完整 SQL 解析、拼接 SQL 语句 字符串以及网络传输的代价。

4/br-pitr-manual#加密日志备份数据"> �→ 日志备份数据支持客户端加密（实验特性） 在上传日志备份到备份存储之前，你可以对日志备份数据进行加密， �→ 确保数据在存储和传输过程中的安全性。 2.2.1 功能详情 2.2.1.1 性能 • 新增 TSO 请求的并行批处理模式，降低获取 TSO 的延迟 #54960 #8432 @MyonKeminta 在 v8.4.0 在之前的版本中，仅快照备份数据支持客户端加密。从 v8.4.0 起，日志备份数据也支持客户端加密。在 上传日志备份到备份存储之前，你可以选择以下方式之一对日志备份数据进行加密，从而确保备份数 据的安全性： – 使用自定义的固定密钥加密 – 使用本地磁盘的主密钥加密 – 使用 KMS（密钥管理服务）的主密钥加密 更多信息，请参考用户文档。 44 • BR 降低了从云存储服务系统恢复数据的权限要求 TTL 任务对性能的影响。 4.6.5 预处理语句 预处理语句是一种将多个仅有参数不同的 SQL 语句进行模板化的语句，它让 SQL 语句与参数进行了分离。可 以用它提升 SQL 语句的： • 安全性：因为参数和语句已经分离，所以避免了 SQL 注入攻击的风险。 • 性能：因为语句在 TiDB 端被预先解析，后续执行只需要传递参数，节省了完整 SQL 解析、拼接 SQL 语句 字符串以及网络传输的代价。