基础设施：编程语言 LLM 的训练和应用通常使用多种编程语言，取决于任务的需求和团 队的偏好。 。它的广泛使用得 益于其简洁的语法、强大的库支持（如 ）和深度学习框架（如 ）。 此外， ，C++ 有时 用于优化计算密集型任务，而 Java 在企业环境中处理模型部署和系 统集成方面常见。JavaScript 适用于 Web 环境的 LLM 应用。 13 / 32 LLM 基础设施：编程语言 从各种开发者报告、编程语言榜单来看。只要出现有关编程语言流行度的排名， ，而 Java、C/C++ 等 同样在 LLM 开发中发挥关键作用的语言紧随其后。 14 / 32 LLM 基础设施：编程语言  2023 年 9 月面向大众开放 创业公司 Modular AI 开 发  结合了 Python 的易用性以及 C 语言的  支持与任意 代码  性能是 Python 的 倍

tensor Challenge: Build systems to support emerging tensor instructionsTensorization Challenge C = tvm.compute((m, n), 
 lambda y, x: tvm.sum(A[k, y] * B[k, x], axis=k)) Computation Specification (Tensor Expression) A = tvm.placeholder((8, 8)) B = tvm.placeholder((8,))
 k = tvm.reduce_axis((0, 8)) C = tvm.compute((8, 8), 
 lambda y, x: tvm.sum(A[k, y] * B[k], axis=k)) HW Interface Specification innovation, 
 e.g. use (GA/RL/BayesOpt/your favorite ML method) for AutoSchedule 
 Easy shift to C++ when product readyInterpolate with Other Compilers MLIR-TF Function relay::Function TorchScript

may be subject to informational limitations due to government restrictions. Excludes anomalies in w/c 12/24/23, 12/31/23, 12/22/24, 12/29/24, 1/5/25, potentially due to holiday breaks causing less enterprise the American Electric Utility Industry, Richard Hirsh (1989); Computer Memory Storage Costs – John C. McCallum, with data aggregated from 72 primary sources and historical company sales documents; OpenAI Up…Free Cash Flow Margins Down 174 Capital Expenditure, Free Cash Flow Margin, Revenue Growth – C2023-C2024, per Capital IQ Note: FCF calculated as cash flow from operations less capex to standardize

overview data weight1 weight3 weight2 output Build() Your graph representation (e.g., JSON, C++, etc) CompileExternalLib() Subgraph binary/library/engine (e.g., so, JSON, etc)© 2019, Amazon Web

Service 8 8 6.952 。 C++ RPC (Merged into Masten 6 4 2.353 2. ， 曾硬证 0 Mobilenet 1.0

performance among open-source models. The model checkpoints are available at h t t p s : / / g i t h u b . c o m / d e e p s e e k - a i / D e e p S e e k - V 2 . 0 20 40 60 80 100 Activated Parameters (Billions) 29 B.2 Performance Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 C Full Formulas of MLA 31 D Ablation of Attention Mechanisms 31 D.1 Ablation of MHA, GQA, and MQA . low-rank joint compression for keys and values to reduce KV cache: c?? ? = ? ???h?, (9) k? ? = ???c?? ? , (10) v? ? = ???c?? ? , (11) where c?? ? ∈ R?? is the compressed latent vector for keys and values;

0OITPQRSTUVW5VWXYZ=>O[ \]^_`) • abcde&fghi=>.gjklmno5pqLr?E=PstOuv5w%xyabz {|L}=>~}m•O2€.jk• • ‚ƒc„…†Agent…‡ˆAGIO‰Š‹Œ•1 Manus AI!"#$%&'Agent3 Manus AI%&'() • Manus !"#$%&'()*+,-./012345-6708,9):;<=>Manus >•)¾%‡ˆ¿ÀGÁ%ÂÃ,Ä Å'B|4ÆcÇ©ÈÉÊËcÌÍ•mÎÏJKG()A+> !"#$%Bloomberg*&'()6 Manus AI%2345 • ManusÐ!ÑÒÓ*GÔg<Õ5 • uvÖk5tAIןØAI AgentGÙÚÛ© • ÜÝÞßà5zChromeCEdgeÜÝÞáâAIŸ ßà,QŸ%ãLäå°æ3çècéœYouTubeêëcìíGmail/LinkedIn/Twitter•º Twitter•º p> • Ž4CîïÁ%5áâŽ4CîïÁ%kð,ñ%ã•ÌòPòóñ%AIŸ ôK> • AIdeAPIõö5z÷øÕáâAPIõö,ñTU)`ùÈúæGAIdeC…‰API> • AIçèûÞ&Šü5áâ'¶ý%ã)`Šü|þÿGChatGPT!"GAIçèûÞ&> • AI*+uv5´µ#$GManusuv,!"#$%AI*+,)`%&R<º»JK> • ÑÒÓ*5'de()

形成了一整套互联网模式的安全运营服务体系，全面覆盖B端和C端安全需求 这套安全体系被称为数字安全“中国方案”，受到微软、CrowdStrike 、卡巴斯基等全球同行的模仿和借鉴 76政企、创业者必读 活跃程度 低 低 高 能 力 水 平 高 APT- C-17 飞鲨 （未知） APT- C-58 Gorgon （巴基斯坦） APT- C-54 UNC2452 （俄罗斯） APT- C-62 三色堇 （中国台湾地区） APT- C-41 蓝色魔眼 （土耳其） APT- C-42 WellMess （俄罗斯） APT- C-32 飞刃 （以色列） APT- C-45 幼象 （印度） APT- C-34 黄金雕 （哈萨克斯坦） APT- C-16 索伦之眼 （五眼） APT- C-20 APT28 （俄罗斯） APT- C-29 Turla （俄罗斯） APT- C-11 Carbanak （乌克兰） APT- C-23 双尾蝎 （中东） APT- C-59 芜琼洞 （韩国） APT- C-39 CIA （美国） APT- C-25 APT29 （俄罗斯） APT- C-40 NSA （美国） APT- C-60 伪猎者 （韩国） APT- C-51 APT35 （伊朗） APT- C-56 透明部落 （巴基斯坦） APT- C-53 Gamaredon

CUDA C half a[16x8] wmma::fragment a[1] a=Afindex] wmma::load_matrix_sync(a, &A[index], stride) c=float(a)*float(blj+c wmma::mma_sync(c wmma::mma_sync(c ab, c) C[index] = c wmma::store_matrix_sync(&c[index], c, stride, nvcuda::wmma::mem_col_majon Background 1 。TVM TensorCore Intrinsics 。Authored ComputeOp n matrix_b [idx0, idxl] k mm matrix_a matrix_c [idx0, idx1] In, m] index0 indexl K m :matrix a m k

（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， 或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d） 侵犯知识产权等违法有害信息，或者来源缺乏多样性，导致输出违法的、不良 的、偏激的等有害信息内容。训练数据还面临攻击者篡改、注入错误、误导数 据的“投毒”风险，“污染”模型的概率分布，进而造成准确性、可信度下降。 （c）训练数据标注不规范风险。训练数据标注过程中，存在因标注规则 不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题，不仅会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、 泛在算力节点，不同类型计算资源，面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 （c）供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒，恶意阻断 全球人工智能供应链，带来突出的芯片、软件、工具断供风险。 3.2