反哺开源产品，形成正循环政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之十 中美差距快速缩小  美国预训练堆算力的路线不可持续，有待发现新范式“换道超车”  软件和算法差距并不大，主要差距在工程、硬件等方面 23政企、创业者必读 DeepSeek的出现验证了我们的预判 而DeepSeek的创新更具颠覆性 24政企、创业者必读 DeepSeek是完美的颠覆式创新  技术创新——让过去做不到的事情可以做到 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 展功不可没政企、创业者必读 开源改变行业格局，建立强大生态  开源战胜闭源，促使全球公司、开发者等转到开源  建立强大生态，成为全球人工智能根技术，无推广情况下各国 政府、企业、云厂商纷纷接入，获得全球最大影响力  改变中美竞争格局：美国是闭源封闭垄断思路，中国领导开源 文化，加速中国领先地位  中国人民使用的AI工具先进性已超过美国，普及率超过美国， 使用AI人口超过美国总

1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作， 共享最佳实践，提倡建立开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式 导致工作秘密、商业秘密、敏感业务数据泄露。 （d）滥用于网络攻击的风险。人工智能可被用于实施自动化网络攻击或- 6 - 人工智能安全治理框架 提高攻击效率，包括挖掘利用漏洞、破解密码、生成恶意代码、发送钓鱼邮件、 网络扫描、社会工程学攻击等，降低网络攻击门槛，增大安全防护难度。 （e）模型复用的缺陷传导风险。依托基础模型进行二次开发或微调，是 常见的人工智能应用模式，如果基础模型存在安全缺陷，将导致风险传导至下 游模型。 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，要求其具备在设计、研发、测试、部署、使用、维护等

Programming Language》纸质版和电子版一致。 欢迎阅读《Rust 程序设计语言》，这是一本关于 Rust 的入门书籍。Rust 程序设计语言能帮助 你编写更快、更可靠的软件。在编程语言设计中，高层的工程学与底层的控制往往是难以兼得 的；而 Rust 则试图挑战这一矛盾。通过平衡强大的技术能力与优秀的开发者体验，Rust 为你 提供了控制底层细节（如内存使用）的选项，而无需承受通常与此类控制相关的所有繁琐细 和 read_to_string 都成功没有失败时返回包含用户名 username 的 Ok 值，而不是返回错误。其 功能再一次与示例 9-6 和示例 9-7 保持一致，不过这是一个与众不同且更符合工程学 （ergonomic）的写法。 示例 9-9 展示了一个使用 fs::read_to_string 的更为简短的写法： 文件名：src/main.rs use std::fs; use std::io;