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  从生成式AI，发展到推理型AI 专家系统 感知AI 认知AI 生成式AI 多模态AI 推理式AI 9政企、创业者必读 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 国外：GPT-4等效智能在过去18个月内价格下降240倍  国内：大模型「亏本」卖，可以「白嫖」大模型API能力 19政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之七 多模态越来越重要  由文本生成迈向图像、视频、3D内容与世界模拟  多模态模态在能力变强的同时，规模正在变小 20政企、创业者必读 21 DeepSeek出现之前的十大预判 之八 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具，具有行动能力 写AI发展方向 30政企、创业者必读 DeepSeek在用户体验上实现了三件事  更加理解用户需求，降低Prompt要求  直接呈现思维过程，展现像真人一样思考的能力  可实时联网，把搜索能力与推理能力结合 DeepSeek颠覆式创新——用户体验 具备强大推理能力，思维过程更加缜密，智能性提升 用起来更像真人，写作能力更强，想象力更丰富 31政企、创业者必读 DeepSeek-R1用户体验改善的作用

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 Rust 完成各种任务，包括命令行工具、Web 服务、 DevOps 工具、嵌入式设备、音视频分析与转码、加密货币、生物信息学、搜索引擎、物联网 （IOT）程序、机器学习，甚至是 Firefox 浏览器的重要部分。 开源开发者 Rust 适合那些希望构建 Rust 编程语言、社区、开发工具和库的开发者。我们非常欢迎你为 能够定义适用 于多种类型的代码。第十一章全面讲述了测试，因为就算 Rust 有安全保证，也需要测试确保 程序逻辑正确。第十二章中将会构建我们自己的 grep 命令行工具的功能子集实现，用于在文 件中搜索文本。为此会用到之前章节讨论的很多概念。 第十三章探索闭包（closure）和迭代器（iterator），这两个 Rust 特性来自函数式编程语言。 第十四章会深入探讨 Cargo 并介绍分享代码 吃饭。当进入时，你说明有几个人，餐馆员工会找到一个够大的空桌子并领你们过 去。如果有人来迟了，他们也可以通过询问来找到你们坐在哪。 入栈比在堆上分配内存要快，因为（入栈时）分配器无需为存储新数据去搜索内存空 间；其位置总是在栈顶。相比之下，在堆上分配内存则需要更多的工作，这是因为分 配器必须首先找到一块足够存放数据的内存空间，并接着做一些记录为下一次分配做 准备。 访问堆上的数据比访问栈上的数

专注业务逻辑开发，无须关心基础设施 • 只需要将视频存入存储，接入极其简单，达到极致业务体验 • 按需加载资源，使用时调度，不使用时自动回收，达到极致 成本的体验。 • 并行执行，可以同时出产不同维度业务结果，达到极致性能 体验。比如上图，同时从不同维度进行业务处理。 • 减少了传统微服务体系中容量规划和服务治理的负担，专注 于业务本身。 • 可以支持大部分业务场景：Web，视频、大数据、AI、运维场 景等等。

（b）混淆事实、误导用户、绕过鉴权的风险。人工智能系统及输出内容 等未经标识，导致用户难以识别交互对象及生成内容来源是否为人工智能系统， 难以鉴别生成内容的真实性，影响用户判断，导致误解。同时，人工智能生成 图片、音频、视频等高仿真内容，可能绕过现有人脸识别、语音识别等身份认 证机制，导致认证鉴权失效。 （c）不当使用引发信息泄露风险。政府、企业等机构工作人员在业务工 作中不规范、不当使用人工智能服务，向大模型输入内部业务数据、工业信息， 定时间段公众主流意识，进而向用户推送程式化、定制化信息及服务，“信息茧房” 效应进一步加剧。 （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

进击的 Traefik 杨川胡（阳明） 知群后台负责人 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站 云原生边缘路由器探秘杨川胡（阳明） 知群后台负责人，原小米视频后台高级研发 ，《Prometheus 深入浅出》作者，「k8s技 术圈」社区作者，现阶段专注于云原生技术 领域，希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik 2

微博搜索/丁振凯 2018.07.29 微博Service Mesh实践 —Weibo MeshService Mesh Meetup · BeiJing �2 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh CONTENTS 内容提要为什什么要做跨语⾔言服务化 • 需求 • 趋势Service Mesh Meetup · BeiJing 平台体系 微博Service Mesh实践 平台svA wm 平台svB wm 平台svC wm 搜索svA wm 搜索svB wm 搜索svC wm Weibo Mesh集群 �36 微博Service Mesh实践 - WeiboMeshService com/weibocom/motan-php Examples：https://github.com/motan-ecosystem/motan-examples @丁振凯Thanks 
 
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Source Hacker，业界知名程序员 崔秋 | Co-Founder 前搜狗 / 豌豆荚资深后端工程师 王鉴 (John Wang) 前 LinkedIn 搜索架构师 / Twitter 早期 员工, Tech Lead，分布式搜索数据库 SenseiDB 创始人. CEO/CTO 是分布式计算领域的旗帜性人物和开源社区领袖，同时是国际知名开源项目 Codis 作者。 Codis 是基于 挑战：成本高，随着数据量增加， 只能通过购买更贵更好的服务器 ；无法线性扩容，海量数据下处 理能力大幅下降 单机关系型（SQL） 分布式非关系型（NoSQL） 分布式关系型（NewSQL） • 背景：随着搜索 / 社交的发展，数 据量爆发增长，传统数据库高成 本，无法线性扩容问题日益突显 ；分布式及 NoSQL 开始快速发 展，如 MongoDB • 挑战：擅长简单读写，无法处理 交易类数据及复杂业务逻辑的特

公司愈早的占据技术顶峰愈是能够占据商业顶峰。网关作为云原生入口, 是掌握云原生的一个必经 之地, 是开启"财富"的密钥。 微服务和 API 网关的演进 从2014-2015年, 谷歌搜索引擎上"微服务"关键字的搜索趋势直线上 升 在单体架构上, 任一请求都会负载到整个的单体服务集群上 在微服务架构上, 对应请求会负载到对应的微服务子服务集群上 微服务的精细管理带来服务的弹性伸缩、开发团队变得敏捷、服务之

多次作为邀请讲师参加Dockone容器技术大会，Segmentfault 开发者大会，InfoQ全球架构师峰会（明星讲师），CSDN SDCC大 会，51CTO WOTA大会等 • 知名技术博主，博客可搜索popsuper1982，多篇文章推荐至全 球最大IT社区CSDN首页及《程序员》杂志 • 在工作中积累了大量运营商系统，互联网金融系统，电商系统等 容器化和微服务化经验01 目录 02

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