工作负载（Workloads），“大象数据流”（Elephant Flows），纵向 扩展（Scale-Up），横向扩展（Scale-Out），跨域扩展（Scale-Across） 2025 年 11 月 7 日，（英国）伊丽莎白女王工程奖（Queen Elizabeth Prize for Engineering）颁发给了人工智能（AI）革命的 六位关键人物：  Geoffrey Hinton（杰弗里辛顿） ---训练（Training），执行模型训练、数据预处理等 密集型计算任务。 ---推理（Inference），用于已训练模型的部署与线上 服务。  超级以太网联盟（UEC）于 2025 年 6 月 11 日发布了 “超级以太网技术规范”（Ultra Ethernet Specification v1.0）， 其中支撑四种 AI 工作负载类型是： ---AI训练（AIT, AI Training）； 定位问题根源。这种主动分析的能力有助于在设备故障、配置 错误或安全威胁影响服务和用户之前及时识别。通过将原始数据 转化为深度认知，AI 能够成为了合作团队中的一位专家级 “网络分析师”。学习笔记 11/19 ---自我优化：AI 系统具备持续学习与动态调整的能力， 能够精准预测网络拥塞或设备故障，并通过自动重新配置路由 策略与流量路径，实现网络性能的优化。例如，当 AI 模型预测

渠道 的潜在风险。其情感分析引擎可精准识别讽刺、隐喻等复杂语义， 将传统人工监测效率提升 30 倍以上。 数据可视化系统为决策提供直观依据。通过热力图呈现舆情高 发时段（通常为工作日 9-11 时、20-22 时）、地域分布特征（长三 角地区对企业环保议题敏感度较高等），帮助管理者预判风险传导路 径。 自动化响应机制是技术赋能的关键。当系统检测到负面信息指 数级增长时，可自动触发预设预案：一级警报自动发送短信至应急

5.3
提升研发应⽤全⽣命周期安全能⼒...................................................... 2 3 4 4 6 8 9 9 11 12 13 13 13 14 . .5.4
强化开源⽣态安全和供应链安全..................................................... 5 信息和重要数据。 （c）
对⼈⼯智能⽣成合成内容进⾏标识，实现可识别、可追溯、可信赖。 4.2.3 现实安全⻛险应对 人工智能安全治理框架2.0 4.2 技术应用安全风险的应对措施 - 11 -（a）
根据应⽤场景设置能⼒边界，

裁减⼈⼯智能系统可能被滥⽤的功 能，

确保智能系统能⼒不超出预设范围。 （b）
针对算法缺陷、

偶发随机性影响决策问题，

建⽴决策判断校验、 式识别能⼒，对输⼊ 信息进⾏分析、处理和逻辑演绎，产⽣合理输出的过程。 10.显式标识：在⽣成合成内容或者交互场景界⾯中添加的，以⽂字、 声⾳、图形等⽅式呈现并可以被⽤⼾明显感知到的标识。 11.隐式标识：采取技术措施在⽣成合成内容⽂件数据中添加的，不易 被⽤⼾明显感知到的标识。 12.数据投毒：攻击者篡改、注⼊错误、误导数据， “污染”模型的概率分 布，进⽽造成准确性、可信度下降的⾏为。