1 of 11 Curve文件系统空间分配方案（基于块的方案，已实现）© XXX Page 2 of 11 背景 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 延迟分配/Allocate-on-flush Inline file/data 空间分配 整体设计 空间分配流程 特殊情况 空间回收 小文件处理 并发问题 文件系统扩容 接口设计 RPC接口 空间分配器接口 背景 根据 ，文件系 ，文件系统基于当前的块进行实现，所以需要设计基于块的空间分配器，用于分配并存储文件数据。 CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分） 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 尽量分配连续的磁盘空间，存储文件的数据。这一特性主要是针对HDD进行的优化，降低磁盘寻道时间。 延迟分配/Allocate-on-flush 在sync/flush之前，尽可能多的积累更多的文件数据块才进行空间分配，一方面可以提高局部性，另一方面可以降低磁盘碎片。 几百字节的小文件不单独分配磁盘空间，直接把数据存放到文件的元数据中。 针对上述的本地文件系统特性，Curve文件系统分配需要着重考虑 。 局部性 虽然Curve是一个分布式文件系统，但是单个文件系统的容量可能会比较大，如果在空间分配时，不考虑局部性，inode中记录的extent数量很多，导致文件系统元数据量很大。© XXX Page 3 of 11 假如文件系统大小为1PiB，空间分配粒度为1Mi

等平台托管的开源项目。 16 / 111 OSS Compass Insight 生产力-协作开发指数 本部分图表仅用于数据展示，不涉及先后排名 作为国内及业内领先的 AI 开发基础设施，本部分图表 中的开发框架、向量数据库、 开发平台、大模型均表现出 色，代表着它们的代码提交 频率、参与者、代码合并比 率等协作开发工作保持着较 高的水平。 17 / 111 OSS Compass Insight 研发的巨额投 入下，从基础算法到行业应用、从算力基础设施到数据资源整合，中国人工智能生态体系正在迅 速完善。这一趋势表明，未来中国有可能在全球人工智能领域占据更为核心的地位。 开源生态的繁荣与协作 随着开源模型影响力的提高，中国开源社区的活跃度也明显提升。无论是企业、研究机构还 是个体开发者都更加积极地参与到开源工作中。 以阿里巴巴的通义千问 Qwen 为例，据不完全统计，截止 2024 Chat 和阿里自家的百炼平台中，极大促进了全球开发者的交流和协 作，形成了国际化开源生态。 北京智源研究院和上海人工智能实验室等研究机构，通过与企业和高校合作及开源平台的建 设，建立了更完善的协作机制，从而在开源模型 (如 InternLM) 和数据集 (如 Infinity-MM) 领 域贡献了大量有影响力的基础工作和资源。 2024 年，中国开源社区涌现出众多高质量的自发研究成果。其中，MAP

设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 可验证性 ▪ 迭代空间 ▪ 输出格式 ▪ 难度适中 ▪ 多样性考虑 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区 挖掘反向思维：从非传统角度切入 创新设计策略： ▪ 设定逆向任务：提示语可以引导AI从相反的角度处理问题，提供不同于传统生成的内容。 ▪ 挑战预设思维模式：通过打破任务的常规设定，促使AI生成具有挑战性和创新性的内容。 灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间 创新设计策略： 创新设计策略： ▪ 设定基本框架，留出探索余地：提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表 达方式或细节内容，给AI足够的空间进行创造。 ▪ 多维度任务引导：通过引导AI从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考。 AI缺陷：臆造之辞 概率幻觉 AI幻觉（AI Hallucinations）是指生成式人工智能 模型在生成文本或回答问题时，尽管表面上呈现出逻 辑性

设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 可验证性 ▪ 迭代空间 ▪ 输出格式 ▪ 难度适中 ▪ 多样性考虑 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区 挖掘反向思维：从非传统角度切入 创新设计策略： ▪ 设定逆向任务：提示语可以引导AI从相反的角度处理问题，提供不同于传统生成的内容。 ▪ 挑战预设思维模式：通过打破任务的常规设定，促使AI生成具有挑战性和创新性的内容。 灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间 创新设计策略： 创新设计策略： ▪ 设定基本框架，留出探索余地：提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表 达方式或细节内容，给AI足够的空间进行创造。 ▪ 多维度任务引导：通过引导AI从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考。 AI缺陷：臆造之辞 概率幻觉 AI幻觉（AI Hallucinations）是指生成式人工智能 模型在生成文本或回答问题时，尽管表面上呈现出逻 辑性

数据报告自动化生成：基于o3mini自动 生成格式化的数据报告，包括图表、表格和文 字说明，帮助管理者快速理解分析结果。 • 数据接口标准化：根据标准格式输出数据， 利用o3mini方便不同系统和平台之间的数据 共享，提升跨机构协作效率。 • 情感分析与数据解读：利用o3mini结合 情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调 研等领域理解消费者情感，优化产品和策略。 • 故事化数据呈现：借助o3mini将数据以 故事的形式呈现，增强数据的可读性和吸引力， 无数据检索：以中国知网数据库作为支撑，通过关键词 检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，仅支持中文 检索。 斯坦福STORM 斯坦福STORM平台是由斯坦福大学的oval团队开发的的一款AI科研工具，其核心功能是通过多智能体协作，实现 从提纲到段落再到文章的迭代式生成，为用户生成内容大纲及高质量长文本。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  资料整合与文章生成：能够浏览网络，搜集大量文献， 并通过基于主题的多个智能代理，将这些文献转化为连 集到的信息来创建文章大纲。  转化文献为连贯文章：可以将现有的文献资料进行分析 和整合，转化为逻辑连贯的新文章，为学者和知识工作 者提供了极大的便利。  多智能体协作对话：Co-STORM模式引入了协作对话 机制，并采用轮次管理策略，实现流畅的协作式AI学术 研究。 用户体验对比：使用步骤 PubScholar平台官网：https://pubscholar.cn/  输入关键词：进入官网后，在搜索框键入关键词进行文献检索。

随着企业加速数字化升级，越来越多的系统架构采用了分布式的架构，主要目的是为了解决集中化 和互联网化所带来的架构扩展性和面对海量用户请求的技术挑战。这里面其中有⼀个关键点是软负 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求就是将⼀个配置准时的推送到不同的节点。即便如 此简单需求，随着业务规模变大也会变的非常复杂。如何能将数据准确的在 极简原则，简单才好用，简单才稳定，简单才易协作。  架构⼀致性，⼀套架构要能适应开源、内部、商业化（公有云及专有云）3 个场景。  扩展性，以开源为内核，商业化做基础，充分扩展，方便用户扩展。  模块化，将通用部分抽象下沉，提升代码复用和健壮性。  长期主义，不是要⼀个能支撑未来 3 年的架构，而是要能够支撑 10 年的架构。  开放性，设计和讨论保持社区互动和透明，方便大家协作。 架构图 整体 别等配置项。 命名空间（Namespace） 用于进行租户粒度的配置隔离。不同的命名空间下，可以存在相同的 Group 或 Data ID 的配置。 Namespace 的常用场景之⼀是不同环境的配置的区分隔离，例如开发测试环境和生产环境的资源 （如数据库配置、限流阈值、降级开关）隔离等。如果在没有指定 Namespace 的情况下，默认使 用 public 命名空间。 配置组（Group）

协调民间救援队GPS定位 老人转移方案： ✓ 调取智能手环历史活动轨迹 ✓ 社区志愿者网络即时广播 ③ 企业级应急： 启动边缘计算节点转移关键数据 生成政府灾情报告模板（自动填充损失评估） ④ 社会协作： 创建临时物资交换区块链账本 多语言求援信息自动生成（对接领事馆系统） 技术红利： 救援响应速度提升3.2倍，资产损失减少78%，危机持续时间压 缩56% p 第一步：全面描述整体情景 p 第二步：分项深入探讨，获取针对性建议 你已经预料到会被问到婚姻 问题。七大姑八大姨们纷纷关心你的婚恋状况，问题接二连三地抛来，让你感到压力重重。 目标：在不伤害长辈感情的情况下，妥善处理亲戚的催婚问题，维护家庭和谐，同时保护自己的个人空间和选择。 对话技巧 p 使用“我”语句：如“我感到…”，避免指责。 p 运用幽默：如“现在我还是专心工作，等以后有了 对象再来麻烦您操心！” p 避免冲突：寻找共同点，如“您说得对，婚姻很重 p 坦诚交流，表达立场 示例：温和地说明，“我现在在工作上有些目标想要实 现，婚姻大事需要时间和精准的选择。” p 设定界限，明确底线 示例：礼貌但坚定地说，“我会认真考虑，但希望能有 自己的空间去选择。” p 转移话题，缓解气氛 示例：主动询问，“您最近有什么新鲜事吗？我听说您 最近在学习摄影？” p 寻求家长支持 示例：私下对父母说，“我知道大家都很关心我，但我 希望能有时间去寻找合适的伴侣，希望您能理解和支持

感知AI 认知AI 生成式AI 多模态AI 推理式AI 9政企、创业者必读 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数字空间中的AI，走向能理解和操控物理空间的AI  从解决现实问题的AI，走向解决科学问题的科学型AI 大模型AI 智能体AI 物理AI 科学AI 10政企、创业者必读 面对全球大模型产业之争，要打赢「三大战役」 AGI之战 34政企、创业者必读 成本的急剧降低  DeepSeek可适配国产硬件，促进国产硬件发展  DeepSeek的优化降低对推理硬件的要求，减少推理成本  训练成本降低，堆显卡模式受质疑，探索新思路，算法优化空间大  无需训练自己的基座模型，直接部署在DeepSeek上，不用重复发明轮子  公开蒸馏方法，帮助其他模型提升能力，实现了模型制造模型，犹如工业母机  小模型可部署在企业内电脑或一体机上，使用成本降低，形成分布式推理网络 用内部提示词进行角色设定 具备GUI界面的多个步骤的工具软件 L2 L1 L0 可执行复杂的规划、推理、分解、预测流程的工作流 与企业业务流程、组织、系统打通 L3 L5 L4 多个Agent的相互协作 L6 64政企、创业者必读 示例：斯坦福医疗预约中心的AI化改造 智能体应用案例：定义角色、分解流程 社区医生手工填写患者病历 并传真到斯坦福预约中心 传统人工预约流程 AI辅助预约流程

在“微服 务”的拆分的实践中，很容易出现将组织架构的权责边界⼀股脑地对标到“微服务”�的拆分粒度中，这可能导致 “微服务”拆分粒度过细，数量进⼀步剧增的问题。最终，“微服务”之间的调⽤关系就像跨部⻔协作，也变得 越来越复杂，问题在想要新增需求时尤为突出。 “微服务”带来便利的同时，对开发⼈员⽽⾔，还带来了额外的挑战：如何快速启动完整的开发环境？开发的 需求依赖于其他同事怎么联调？如何快速调试这些微服务？ ⼜简单。 Nocalhost 重新梳理了开发过程所涉及到的⻆⾊和资源： 团队管理⼈员 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 3 / 7 开发者 应⽤ 集群 开发空间 通过对这些⻆⾊和资源的重新整合，Nocalhost 重新定义了云原⽣开发环境，并带来了全新的云原⽣开发体 验。 为了快速理解 Nocalhost 重新定义的云原⽣开发环境，让我们⾸先站在不同的⻆⾊来看 控制台，控制台能够 管理⽤户、集群和应⽤。init 阶段⾃动使⽤部署 Nocalhost 的集群作为开发集群，同时创建了 Bookinfo 应⽤和开发者，并为开发者分配了 Bookinfo 应⽤的开发空间。 现在打开 VS Code ，进⼊ Nocalhost 插件，点击上⽅的“地球”按钮，同样输⼊ Web 控制台的地址，回⻋确 定。 点击 “Sign In” 按钮，输⼊开发者的登陆账号：foo@nocalhost

人工智能安全治理原则 秉持共同、综合、合作、可持续的安全观，坚持发展和安全并重，以促 进人工智能创新发展为第一要务，以有效防范化解人工智能安全风险为出发点 和落脚点，构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制，压实相关主 体安全责任，打造全过程全要素治理链条，培育安全、可靠、公平、透明的人 工智能技术研发和应用生态，推动人工智能健康发展和规范应用，切实维护国 家主权、安全和发展利益，保障 （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 人工智能应用安全风险 3.2.1 网络域安全风险 （b）用于开展认知战的风险。人工智能可被利用于制作传播虚假新闻、- 7 - 人工智能安全治理框架 图像、音频、视频等，宣扬恐怖主义、极端主义、有组织犯罪等内容，干涉他 国内政、社会制度及社会秩序，危害他国主权；通过社交机器人在网络空间抢 占话语权和议程设置权，左右公众价值观和思维认知。 3.2.4 伦理域安全风险 （a）加剧社会歧视偏见、扩大智能鸿沟的风险。利用人工智能收集分析 人类行为、社会地位、经济状态、个体性格等，对不同人群进行标识分类、区