AI写代码时通过静态分析工具检测漏洞、遵循OWASP安全规范、使用参数化查询防注入、实施最小权限原则、进行代码审查和自动化测试来确保安全性；通过遵循项目代码风格、编写文档注释、模块化设计、使用类型系统、保持代码简洁和一致的命名约定来提升可维护性。
AI伦理委员会应具备独立审查权、否决权与问责监督权，负责风险评估、合规审计和事后追责，同时承担透明披露、利益冲突回避及多元利益相关方参与的责任，并配备跨学科专业能力与充足资源保障。
AI写代码时通过静态分析工具检测漏洞、遵循OWASP安全规范、使用参数化查询防注入、实施最小权限原则、进行代码审查和自动化测试来确保安全性；通过遵循项目代码风格、编写文档注释、模块化设计、使用类型系统、保持代码简洁和一致的命名约定来提升可维护性。
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PyTorch和TensorFlow主导深度学习，Hugging Face Transformers统治NLP领域，LangChain专注LLM应用开发，JAX和vLLM在高性能推理场景崭露头角。
评估开源大模型社区活跃度需综合考量GitHub Star增长率、Issue响应时间、PR合并频率、贡献者分布、模型下载量、论文引用数及技术论坛讨论热度，结合代码提交质量和文档完善度进行多维度量化分析。
需要扎实的线性代数（矩阵运算、特征分解、SVD）、微积分（梯度、链式法则、偏导数）、概率统计（贝叶斯定理、概率分布、最大似然估计）以及基础的凸优化知识，这些是理解深度学习算法原理和反向传播机制的必备基础。
稀疏注意力显著降低了Transformer的O(n²)复杂度，但无法彻底解决效率瓶颈：其性能高度依赖稀疏模式设计，存在长程依赖建模能力下降的权衡，且在实际硬件上kernel优化困难，对于超长序列仍需结合分层架构、线性注意力等互补技术才能达到生产级效率要求。
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差异显著。零样本依赖预训练知识和语义泛化，易受领域偏移影响，性能波动大；少样本通过示例快速适应目标分布，收敛更稳定，但需标注成本。实际中少样本在垂直领域准确率通常高10-30%，零样本更适合冷启动和长尾场景。