对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 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、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 （a）可解释性差的风险。以深度学习为代表的人工智能算法内部运行逻 辑复杂，推理过程属黑灰盒模式，可能导致输出结果难以预测和确切归因，如 有异常难以快速修正和溯源追责。 （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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 7. 使用包、Crate 和模块管理不断增长的项目 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 12.6. 将错误信息输出到标准错误而不是标准输出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 13. 函数式语言特性：迭代器与闭包 程序设计语言的本质实际在于 赋能（empowerment）：无论你现在编写的是何种代码， Rust 能让你在更为广泛的编程领域走得更远，写出自信。（这一点并不显而易见） 举例来说，那些“系统层面”的工作涉及内存管理、数据表示和并发等底层细节。从传统角度来 看，这是一个神秘的编程领域，只为浸润多年的极少数人所触及，也只有他们能避开那些臭名 昭著的陷阱。即使谨慎的实践者，亦唯恐代码出现漏洞、崩溃或损坏。 Rust

多轮对话 图像生成 视频生成 音频生成 A I 数字人 生物制药 新材料研究 脑机接口 基础科学 能源自由 宇宙探索 生命科学 科学 能力 6 AI Fo r Science 知识管理（ 内部知识管理、 外部情报分析、 大数据分析、 工作流知识） 专家经验模型（ 专业模型训练） 业务流程自动化（ A g e n t框架） 组织协同（ 工作流） 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 不能处理复杂流程，无法下地干活儿 通用大模型不了解企业内部业务情况、行业情况 58政企、创业者必读 知识管理是大模型更 懂企业的基础 59 解决企业应用，需要打造专业大模型 要解决四个关键基础 以业务大模型为基础， 打造自主工作的数字 员工和AI团队 实现多个Agent、多个 数字化系统、多个组织 之间的协同 知识 管理 融合 工作流 业务大模型 打造 构建 智能体 基于政府企业场景和专业 多模态数据处理和理解 非结构化文档处理和理解 搜索，辅助内部办公和外部客户服务 为业务大模型RAG做准备 内部知识管理 • 把企业内部的碎片化知识， 把专 家头脑中的经验转化为显性知识 管理起来， 如员工邮件、 文档文 件、 聊天记录、 工作记录等 工作流知识管理 1 外部情报分析 • 抓取外部情报， 例如行业报告、 市 场情报等 2 多模态处理 • 用大模型多模态能力把非结构化