、 政府部门、行业协会、社会组织等多方参与的人工智能安全风险综合治理制度 规范。 5.1 实施人工智能应用分类分级管理。根据功能、性能、应用场景等， 对人工智能系统分类分级，建立风险等级测试评估体系。加强人工智能最终用 途管理，对特定人群及场景下使用人工智能技术提出相关要求，防止人工智能 系统被滥用。对算力、推理能力达到一定阈值或应用在特定行业领域的人工智 能系统进行登记备案，要求其 据加密措施等。 （d）研发者应评估模型算法潜在偏见，加强训练数据内容和质量的抽查 检测，设计有效、可靠的对齐算法，确保价值观风险、伦理风险等可控。 （e）研发者应结合目标市场适用法律要求和风险管理要求，评估人工智 能产品和服务能力成熟度。 （f）研发者应做好人工智能产品及所用数据集的版本管理，商用版本应 可以回退到以前的商用版本。 （g）研发者应定期开展安全评估测试，测试前明确测试目标、范围和安 全维度，构建多样化的测试数据集，涵盖各种应用场景。 （h）研发者应制定明确的测试规则和方法，包括人工测试、自动测试、 混合测试等，利用沙箱仿真等技术对模型进行充分测试和验证。 （i） 研发者应评估人工智能模型算法对外界干扰的容忍程度，以适用范 围、注意事项或使用禁忌的形式告知服务提供者和使用者。 （j） 研发者应生成详细的测试报告，分析安全问题并提出改进方案。 6.2 人工智能服务提供者安全指引

caffe 或者 tensorflow 的模型，转换到 LLVM IR，最后生成可以在无剑 SoC 平台上 执行的二进制。绝赞招聘中 为何添加 caffe 前端？ 客户需求 评估阶段：客户用于评估芯片的网络，caffe 模型占很大比重。 竞品已支持 caffe 前端 当前各大芯片厂商的部署工具大多数都支持，支持 caffe 前端有利于提高竞争力。 开源社区 存量的开源 caffe

2. Trash放在哪里？ 3. 是否需要做session机制（在metaserver打开），来维护inode的打开情况？ 方案设计 Trash机制： Session机制： 遗留问题 工作量评估 背景 目前curvefs client版本对删除unlink和rmdir的设计只有简单的删除inode和dentry结构，遗留了nlink和lookup count相关的内容还未实现，是 此时，nlink是没有-1的，删除接口直接忽略了第二步的错误。 根据其论文描述：© XXX Page 14 of 15 chubaofs使用的是类似fsck的工具去修复这个问题，也就是运维手段。 工作量评估 需要修改的模块，如下： Client端： 实现symlink、link接口； 修改unlink、rmdir接口，删除dentry，调用metaserver unlink，而不直接删除inode

5、curvefs mds和metaserver的心跳 6、详细设计 6.1 创建fs 6.2、挂载fs 6.3、创建文件/目录 6.4、open流程 6.5、读写流程 6.6、topology 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 fsinfo下面增加partition字段，用来维护fs的partition信息。 copyset在以前copyset的基础上，增加partiton信息。 partition id需要全局唯一。 7、工作评估 7.1 client端© XXX Page 17 of 19 1、mount的时候，获取这个fs的所有partition和copyset信息。分片信息的缓存。 2、paritition的选择。

连接Alertmanager/… • 指标输出方案测试 • 根据性能和功能测试方案完成测试。 • 如果性能下滑，可以尝试扩张资源。 • 如果无法达成测试目标，建议取消——无侵入的好处就是可以撤 退。 • 评估关联服务的工作情况——尤其是重试、超时特性的应用切换演练 • 在测试版本和后备版本之间根据预案进行切换。 • 验证相关服务的工作状况。 • 最终保障试点上线 • 在通过测试验证和切换演练的过程之后，就可以将试用的网格应

无法实现架构统一 稳定性受损、引发故障 架构方案受限 …11/24 引入Service Mesh 是否足够成熟 是否有替代方案 是否可接受成本 是否能兑现价值 观察阶段 试验阶段 评估阶段 启动阶段 思考 行动12/24 实践 /03 Service Mesh架构在陌陌的落地实践13/24 方案选型 与现有架构的兼容性 现阶段的关键需求 技术储备与原则类因素 自研数据平面与

基于RPC内容的流量调度 ü 升级窗口有限，方案必须简单高效 Ø运维体系，容器化建设等方面适配 ü 蚂蚁运维架构建立在流量调度的基础上 ü 容器管理平台更替快速进行中 ØGolang 性能，成本评估符合蚂蚁实际需求2 构架SOFAMesh 1SOFAMosn 2SOFAMosn内数据流 3NET/IO 4 Ø屏蔽IO处理细节 Ø定义网络链接生命周期，事件机制 Ø定义可编程的网络模型，核心方法，监控指标

• 方案2: 采用 DPDK+Fstack 用户态协议栈，优化路径为 Envoy <-> Envoy，延迟性能提升 0.8-1 倍。Envoy 部署方式为 per-node，功能和运维层面的限制还在评估当中。 • Sidecar 模式采用方案1进行优化，gateway 模式采用方案2进行优化。23/24 服务治理平台 – 升级严选服务治理能力 • 常用服务管理功能：服务上下线、服务实例管理

redis 中的某个 DB (一个 redis 实例可包含多个 DB) 或数据结构，这对于在要使用 multiraft 的场景下，每个 raft 实例需要独立的快照并不合适 如果改造 redis，初步评估了下，其工作量要比自己实现持久化的逻辑要大一些，改造主要是为了让 redis 提供单独 dump/load 一个 DB 的功能： 如果改造，dump/load 的逻辑都得动，而且会牵扯到一些其他逻辑（如主从复制，因为

场景分得足够细，就可以训练对应的专业模型来解决问题 注：经360内部测试，深色的业务环节更加符合“四个十倍”原则 示例：人员招聘就是一个太大的、笼统的场景 需要细分成职位描述、简历筛选、面试评估等粒度更合适的场景 56政企、创业者必读 某省39家钢铁企业，联合打造钢铁基础大模型，将钢铁制造全过程拆分为142个场景 1· 原料 转 炉 炼 钢 热轧 煤 铁 矿 石 石 灰 石