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 推理大模型

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， （b）用于开展认知战的风险。人工智能可被利用于制作传播虚假新闻、- 7 - 人工智能安全治理框架 图像、音频、视频等，宣扬恐怖主义、极端主义、有组织犯罪等内容，干涉他 国内政、社会制度及社会秩序，危害他国主权；通过社交机器人在网络空间抢 占话语权和议程设置权，左右公众价值观和思维认知。 3.2.4 伦理域安全风险 （a）加剧社会歧视偏见、扩大智能鸿沟的风险。利用人工智能收集分析 人类行为、社会地位、经济状态、个体性格等，对不同人群进行标识分类、区 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。 5.7 人工智能安全风险威胁信息共享和应急处置机制。持续跟踪分析

难以确认文档内容知识点是否错漏。如果您在阅读文档 获取知识的时候，发现文档内容有不恰当的地方，请向我们反馈，让我们共同携手，将知识准确、高效且有效地传递 给每一个人。 同时，如果您在日常工作、生活和学习中遇到有价值有营养的知识文档，欢迎分享到 书栈(BookStack.CN) ， 为知识的传承献上您的一份力量！ 如果当前文档生成时间太久，请到 书栈(BookStack.CN) 获取最新的文档，以跟上知识更新换代的步伐。 - 93 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 时区 TiDB 使用的时区由 time_zone 全局变量和 session 变量决定。 time_zone 的初始值是机器当前的系统时区 ‘SYSTEM’ 。 在运行过程中可以修改全局时区： 1. mysql> SET GLOBAL time_zone = timezone; TiDB 还可以通过设置 session 变量 进行全局授时，所以存储的数据版本也是以 PD 所授时间戳作为版本号。在生成 Snapshot ·时，是以 tidb_snapshot 变量的值作为版本号，如果 TiDB Server 所在机器和 PD Server 所在机器的本地时间相差较大，需要以 PD 的时间为准。 当读取历史版本操作结束后，可以结束当前 Session 或者是通过 Set 语句将 tidb_snapshot 变量的值设为 ”“，即可读取最新版本的数据。

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

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

每次配置发生变化，都会调用agent.reconcile，也就会启动新的envoy，这样envoy越来越多，老的envoy进程怎么办？ agent代码的注释里已经解释了这问题，原来agent不用关闭老的envoy，同一台机器上的多个envoy进程会通过unix domain socket互相通讯，即使不同envoy进程运行在不同容器里，也一样能够通讯。而借助这种通讯机制，可以自动 实现新envoy进程替换之前的老进程，也就是所谓的envoy 的envoy hot restart。对于Istio和云平台集成的一些思考 • 可视化的统一管理平台 • 多租户的资源隔离 • Mixer的性能问题参考资料 • Service Mesh深度学习系列|istio源码分析之pilot-agent组件分析 • Patten: Service Mesh • Envoy基本架构和配置解析感 谢 聆 听 Thanks！

对PostgreSQL/PolarDB的TopSQL的管理  架构说明  有一台机器上部署的CLup管理节点，这个管 理节点提供WEB管理界面统一管理所有的 PostgreSQL/PolarDB数据库。  每台数据库主机上部署clup-agent。CLup管 理节点通过clup-agent来管理这台机器上的 PostgreSQL/PolarDB数据库。 clup-server 数据中心1 要求  安装要求 需要有共享盘：盘的大小需要大于等于20GB CLup的高可用需要VIP 操作系统：CentOS7.X 盘要求有路径：/dev/nvmeXnY  机器需求 4台虚拟机器或物理机 1台做CLup管理节点：内存大于2GB 3台做数据库节点：内存需要大于4GB，最好有反亲和性，即能分布在不同的 物理机上以保证高可用性阿里云的环境中创建Polardb的方法 共享盘：所有虚拟机都 可以挂载 有VIP 机器有反亲和性  华为云 有共享盘 有VIP 机器有反亲和性  移动云 共享盘：所有虚拟机都 可以挂载 有VIP 机器有弱反亲和性  腾讯云 无共享盘 VIP是内测阶段 机器的反亲和性：不清 楚  联通云 无共享盘 有VIP 机器有反亲和性创建PolarDB需要的阿里云环境 创建虚拟机的时

7、工作评估 7.1 client端 7.2 mds端 7.3 metaserver端 metaserver 子模块拆分 8、inode和dentry的内存估算 8.1 一台机器上能存放多少个inode和dentry 8.2 一台机器上建议的copyset数量 8.3 每个copyset建议管理存储容量的大小 1、背景 curvefs使用raft作为元数据一致性的保证。为了提高元数据的可扩展性和并 readonly的，然后也不让分配新的copyset了。每个copyset的能力*copyset的个数 = 这个metanode的的处理能力。通过合理的配置copyset的能力的，应该的可以避免一个机器上，有太多的copyset。 结论：coypset由fs共用。具体的使用上，每一个copyset上，有一个可以由多少fs共用的限制。这个限制通过配置文件进行配置。用户挂载时可以通过参数配置是否独占 560208B； s3 类型的inode，按照1w条s3info估算，占用内存208 + 10000*64 = 640208B； 8.1 一台机器上能存放多少个inode和dentry 由于元数据全部缓存在本地，而且磁盘空间远大于内存空间，所以一台机器上能放多少个inode和dentry最大的限制在于内存。 按照最差的情况，文件里面全部都是碎片，那么metaserver上的空间碎片将会占用最

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