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。

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

低，可以在资源有限的环境下运行良好。 易于部署和维护: 轻松地部署在各种服务器上，不需要复杂的配置和依赖。这使得个人开发者或小团队可以方 便地设置和管理自己的 Git 服务。 安全性: Gitea 注重安全性，提供了用户权限管理、访问控制列表等功能，可以确保代码和数据的安全性。 代码评审：代码评审同时支持 Pull Request workflow 和 AGit workflow。评审⼈可以在线浏览代 码，并提交评审意见或问题。 您应该会被提示输入数据库用户的密码，并连接到数据库。 如果 Gitea 和您的数据库实例之间的通信是通过私有网络进行的，或者如果 Gitea 和数据库运行在同一台服务器 上，那么可以省略本节，因为 Gitea 和数据库实例之间的安全性不会受到严重威胁。但是，如果数据库实例位于公 共网络上，请使用 TLS 对数据库连接进行加密，以防止第三方拦截流量数据。 您需要两个有效的 TLS 证书，一个用于数据库实例（数据库服务器），一个用于 来信任全部。 DISABLE_GIT_HOOKS : true：设置为 false 以允许具有 Git 钩子权限的用户创建自定义 Git 钩子。 警 Admin ( admin ) 安全性 ( security ) 配置说明 - 100 - 本文档使用 书栈网 · BookStack.CN 构建 告：自定义 Git 钩子可用于在主机操作系统上执行任意代码。这允许用户访问和修改此配置文件和

 许多 AI 采用者仍处于早期阶段：26% 的人使用 AI 不到一年，而 18% 的人已经在生产中进行了应用。  16% 从事 AI 工作的受访者表示正在使用开源模型。  意外结果、安全性、公平性、偏见和隐私是采用者测试 的最大风险。 工业和信息化部赛迪研究院数据显示，目前，我国已有超 过 19 个大语言模型研发厂商。其中，15 家厂商的模型 产品已经通过备案，预计今年我国大语言模型市场规模将 sudo-rs 是互联网安全研究小组 (ISRG) 发起的 Prossimo 项目——用 Rust 重写 sudo 和 su，目标是提升它们在内存方面的安全性，确保它们不再遭 受内存安全漏洞的困扰，并进一步增强 Linux 和开源生态系统的安全性。 Bun 发布 1.0 正式版本 2023 年 9 月 8 日，JavaScript 运行时 Bun 正式发布 1.0 版本，标志 着这个由前 Facebook 年度大版本更新：2023.3 24 / 87 1 1 curl 8.4.0 正式发布 开源开发者事件回顾 Yarn 4.0 正式发布 微软称 .NET 8 提供了数以千计的性能、稳定性和安全性改进，以及平台 和工具增强功能，有助于提高开发者的工作效率和创新速度。 .NET 8 正式 GA PHP 8.3 GA Yarn 不 仅 是 现 代 化 的 JavaScript 软件包管理 器，还可以作为项目管理

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

探讨大语言模型（LLMs）在模拟人类意见动态和社 会现象（如极化和错误信息传播）中的表现，特别 是引入偏误信息后的意见动态变化。使用大模型模 拟多个虚拟代理，讨论“气候变暖”、“转基因食 品的安全性”和“疫苗的有效性和安全性”三个具 有科学共识的话题。 实验一在无偏误信息条件下，代理通过社交网络进 行每日对话，记录最终信念状态和信息传播路径。 实验二改变初始信念分布，探讨初始条件对结果的 影响。

公布从此次竞赛中得到的启发，帮助其他想要做 类似尝试的人们。希望越来越多的人能知晓该如 何使用大语言模型，了解这些模型的局限性。” 注释：“红队”测试，是指安全专家尝试在组织系 统中发现漏洞或缺陷，以提高整体安全性和弹性的 过程。 全球开源态势洞察｜第十期 07 04 开源热点 芬兰南萨沃计划建立 开源能力中心 Decidim参与式民主的开源平台 正在被日本广泛使用 作为欧盟所资助的Open MemoryLab项目的一 情况下，优先选择采用开源软件。 最近，OpenTalk在德国公共管理开源代码仓库OpenCoDE.de中依据EUPL（欧洲 公共许可证）共享了其代码。在此之前，他们对解决方案进行了全面重新设计，以 满足所需的机密性和安全性要求。OpenTalk首席执行官详细地演示了更多专门为 公共管理部门使用该解决方案而开发的各种功能，包括法律合规性、可扩展性等。 案例分享：全国首例GPL抗辩获得支持案i 05 开源法律速递

企业级应用快速开发平台，助力企业提升开发效率降低开发成本。 轻舟低代码 14 生命周期管理 丰富的中间件及统一的管控平台，支持 全生命周期的运维操作。 高可用 支持节点、可用区级故障，灵活调度策 略，有效保障数据安全性与可用性。 故障恢复 支持 Node 级和实例级故障自动恢复， 无需人工值守。 异构网络访问 支 持 异 构 协 议 转 换 为 HTTP 协 议 RESTFUL 接口，具备请求转换能力，有 提供大数据敏捷开发和数据分析平台 内核级开发工程团队和咨询服务能力 客户收益： 构建集团级统一的数据中枢系统 数据分析工作效率提升 10 倍 实现跨云部署，核心数据私有化环境 运行，严格保障数据使用的安全性 客户需求： 内部流量数据沉淀及运用 提升自身数据洞察能力，降本增效 解决方案： 搭建壳牌石油全链路数据资产平台 建立壳牌消费者标签分析模型及客 户运营指标模型 客户收益： 统一数据仓库体系，构建壳牌统一的

}, } 在 4.18 版本加入. 方案覆盖。Weblate 尝试从仓库 URL 解析方案并退回到 https。如果你正在 内部运行 API 服务器，你也许想转而使用 http，但考虑安全性。 提示 在 Docker 容器中，用三个变量配置凭据，且基于这些变量构造凭据。GitHub 的示例配置看起来可能像是这样： 将用作： 参见 Gitea 拉取请求, 创建 Gitea 个人访问令牌 令牌，必填。 scheme 在 4.18 版本加入. 方案覆盖。Weblate 尝试从仓库 URL 解析方案并退回到 https。如果你正在 内部运行 API 服务器，你也许想转而使用 http，但考虑安全性。 提示 在 Docker 容器中，用三个变量配置凭据，且基于这些变量构造凭据。GitHub 的示例配置看起来可能像是这样： 将用作： 参见 GitLab 合并请求, GitLab: 个人访问令牌 令牌，必填。 scheme 在 4.18 版本加入. 方案覆盖。Weblate 尝试从仓库 URL 解析方案并退回到 https。如果你正在 内部运行 API 服务器，你也许想转而使用 http，但考虑安全性。 提示 在 Docker 容器中，用三个变量配置凭据，且基于这些变量构造凭据。GitHub 的示例配置看起来可能像是这样： 将用作： GITHUB_CREDENTIALS = { "api