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  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 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 利用合成数据解决数据用尽问题 • 利用self-play强化学习，在不增大参 数规模前提下，大幅提升复杂推理能力 • 通过后训练算力和推理算力，在不增加 预训练算力前提下，大幅提升模型性能 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 26政企、创业者必读  预训练模型如GPT——疯狂读书，积 累知识，Scaling law撞墙  预训练模型思考深度不够  算力见顶，变成少数巨头游戏 预训练大模型

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）可解释性差的风险。以深度学习为代表的人工智能算法内部运行逻 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， 发展提供优质营养供给。制定人工智能伦理审查准则、规范和指南，完善伦理 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 2 （b）（c）（d）（e） （f） 训练数据标注不规范风险 4.1.2 （e） 数据泄露风险 4.1.2 （c）（d） 系统安 全风险 缺陷、后门被攻击利用风险 4.1.3 （a）（b） 强化人工智能供 应链安全保障 人工智能安全风 险威胁信息共享 和应急处置机制 算力安全风险 4.1.3 （c） 供应链安全风险 4.1.3 （d） 安全风险与技术应对措施、综合治理措施映射表 应用安全

Service Mesh 化之后有哪些优缺点4/23 微服务 模块 • 安全 • 配置中心 • 调用链监控 • 网关 • 监控告警 • 注册和发现 • 容错和限流 特点 • 独立部署 • 强化模块边界 • 技术多样性5/23 Service Mesh 优点 • 统一的服务治理 • 服务治理和业务逻辑解藕 缺点 • 增加运维复杂度 • 延时 • 需要更多技术栈6/23 探索

服务路路由 • 服务治理理 • 跨语⾔言序列列化 • 批量量请求 • 资源服务化 • 兜底逻辑 Mesh Light Client SM 功能 功能 强化 Go 并发 适配 不不同 语⾔言Service Mesh Meetup · BeiJing Weibo Mesh 数据⾯面 �17 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh

io/trpl- zh-cn/ 在线阅读，PDF 版本请下载 Rust 程序设计语言 简体中文版.pdf） 本书也有由 No Starch Press 出版的纸质版和电子版。 🚨 想要具有互动性的学习体验吗？试试 Rust Book 的另一个版本，其中包括测验、 高亮、可视化等功能：https://rust-book.cs.brown.edu 5/562Rust 程序设计语言 简体中文版 前言 使用 Rust 能让你 把在一个领域中学习的技能延伸到另一个领域：你可以通过编写网页应用来学习 Rust，接着 将同样的技能应用到你的 Raspberry Pi（树莓派）上。 本书全面介绍了 Rust 为用户赋予的能力。其内容平易近人，致力于帮助你提升 Rust 的知识， 并且提升你作为程序员整体的理解与自信。欢迎你加入 Rust 社区，让我们准备深入学习 Rust 吧！ —— Nicholas 为集成开发环境（IDE）提供了强大的代码补全和内联错误信息功能。 通过使用 Rust 生态系统中丰富的工具，开发者在编写系统级代码时可以更加高效。 学生 Rust 适合学生群体，也适合有兴趣学习系统概念的人。许多人通过 Rust 学习了操作系统开发 等主题。社区对学生问题非常欢迎并乐于回答。通过类似这本书以及其他内容的努力，Rust 团队希望使系统概念能为更多人所易于理解，特别是编程新手。 公司 数百家大小规模的公司在生产环境中使用

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理想的服务网格应该是什么样？ 易于扩展 理想的服务网格 业务无感知 落地成本低 动态且增量配置 安全管控 可观测 流量精细化管理 跨集群部署 性能损耗低 资源消耗低 按需下发配置 理想的服务网格 整体使用体验上 • 学习和上手成本低 • 社区开放、活跃度高 且快速响应 理想的服务网格 控制面 • 易于上手 • 权限安全管控 • 配置方式被大众接受 理想的服务网格 数据面 • 支持多种协议，甚至是自定义协议 • 999% 73.41ms 100.000% 74.30ms CPU 50% 100% 降低 Sidecar 资源占用  按需下发配置  配置本身的精简 资源占用降低了 60% 较低的学习/维护成本  APISIX 丰富的文档，快速上手  抽象出来的网关对象通俗易懂  源码基于 lua 易学易懂  二次开发相比 C++ 要简单许多 强大的扩展/定制化能力  配合CRD进行扩展，更灵活

传统交付方式的不足之处 手册文档 配置参数 应用 应用 配置参数 应用 应用 软件环境 硬件环境 遗留系统 安装配置点 安装配置点 安装配置点 集成点 集成点 集成点 1. 交付人员学习手册文档，需要在客户 环境做“安装配置”和“与遗留系统集成” 两方面工作。 2. 安装配置：在硬件上安装软件，不乏 针对硬件特性的适配、还需要安装OS 等，最后还要在OS上安装应用，并且 还要保证应用软件依赖拓扑结构不会 F5 路由器 防火墙 .... Ansible Salt Chef Pupet 实际上云原生平台自己也采用了IaC来管理应用， 比如K8S的Yaml，这种方式有利于隔离实现细节。 ITIL 需要具体学习不同软 硬件的知识才能管理 只需要写IaC声明性代码来管 理基础设施 实施 标准化能力-让管理和运维更轻松-基础设施即代码-3-实例 IaC作为胶水，可以将对物理资源的运维直接透出到De

FAULTS CASE CURVE I/O 抖动Curve文件存储 1. 元数据服务 2. 高性能 3. 可扩展易运维 4. 云原生 设计目标Curve文件存储 1. 兼顾性能与容量的机器学习 场景 2. 快速跨云弹性发布的业务 3. 低成本大容量需求的业务 4. 中间件冷热数据自动分离 5. S3和POSIX统一访问需求 主要挑战和支持场景Curve Roadmap 1.

Curve社区介绍Curve是什么？ • Curve云原⽣软件定义存储 • Curve分布式块存储 • Curve分布式⽂件存储 • ⾼性能、易运维、云原⽣Curve⽂件系统框架和主要应⽤场景 • AI机器学习场景 • ⼤数据计算场景 • 中间件数据存储场景 • ⽀持POSIX兼容的⽂件API • ⽀持低延迟的⽂件数据访问Curve⽂件系统⾯临的问题 • ⽤户态实现 • 稳定性/可靠性⾼