number of people who chose that option, and 20% is the proportion of people who chose that option. 【专家点评】/ [Expert Comment] 堵俊平：整体而言，在开源领域，男性在参与人数上仍然占据绝对优势，这一点和 IT 行 业整体参与者性别比例失调的趋势是一致的。尽管越来越多的开源项目都在争取吸引更多 been working for more than ten years. 【专家点评】/ [Expert Comment] 郭悦：开源参与中 43%还未参与工作的学生群体占比最大，这证实了近两年我国开源文化 推广成果，能反映出开源项目的推广已下沉影响到学生群体。不论是 gitee students and 29% developers. 【专家点评】/ [Expert Comment] 堵俊平：参加开源项目的开发者有超过四成是学生。这一方面说明高校学生参与开源的热 情高涨，学校里老师们也鼓励和重视开源；另一方面，也说明现有的 IT 从业人员在开源 领域投入的比例偏小。开源领域资深专家的比例偏低，技术人员梯度不够合理，也是国内 各大开源社区在吸引贡献者方面，可以优化的地方。

男，441,82% 女 ,96,18％ 14 注：问卷篇中饼图的数据标签，例如“硕士 ,107,20%”，其中硕士表 示选项，107 是选择该选项的人数，20% 是选择该选项人数所占的比例。 专家点评 堵俊平：整体而言，在开源领域，男性在参与人数上仍然占据绝对优势，这一点和 IT 行业整体参与者性别比 例失调的趋势是一致的。尽管越来越多的开源项目都在争取吸引更多的女性开发者大力来参与开源，但整体 受访者从业时间 受访者中还未参加工作的人数最多，占比约 43%，其次则是从业时 间为 3-5 年、10-15 年的参与者占比分别为 13%、12%，从业时 间在 10 年以上的约 3 成。 专家点评 郭悦：开源参与中 43% 还未参与工作的学生群体占比最大，这证实了近两年我国开源文化推广成果，能反 映出开源项目的推广已下沉影响到学生群体。不论是 gitee 开源暑期活动、中科院开源软件点亮计划以及 受访者职位分布 受访者中学生和开发者占绝大多数，学生占比约 47%，开发者占比 约 29%。 专家点评 堵俊平：参加开源项目的开发者有超过四成是学生。这一方面说明高校学生参与开源的热情高涨，学校里老师 们也鼓励和重视开源；另一方面，也说明现有的 IT 从业人员在开源领域投入的比例偏小。开源领域资深专家 的比例偏低，技术人员梯度不够合理，也是国内各大开源社区在吸引贡献者方面，可以优化的地方。

值得⻓期思考并改进的领域。 作为⼀份⼒图完整、客观、全⾯、丰富的报告，值得探讨的问题当然不⽌上述这些，也欢迎朋 友们阅读下⾯的报告，并随时与我们交流。 庄表伟，开源社理事⻓ 2021 年 1 ⽉ 16 ⽇ 特邀点评专家：  吴晟，Apache 软件基⾦会 Member，Apache Local Community 联合创始⼈  ⻩东旭，PingCAP 联合创始⼈兼 CTO  ⻢艳军，百度深度学习技术平台部⾼级总监 3、开发者群体特征 3.1 参与者普遍年轻且学历较⾼，男性占⽐⼋成 参与者的年龄集中在 20-39岁，受教育程度普遍在本科及以上，其中男性占⽐约为 84%，⼥ 性为 16%，与去年持平。 【专家点评】 刘天栋：⼥性参与开源的⽐例这和过去2~3年的调查数据相似，但是和国际平均数据（约 10~12%）相⽐⾼。期盼未来国内能有更多⼥性参与开源，形成⼀道美丽的开源⻛景线。 陈阳：多元化一直是开 参与者所从事的技术⽅向以后端开发为主，占⽐约 31%，其次是 Web 前端、AI 以及⼤数据 分析⽅向，占⽐分别为10%、9%、9%，⾮技术⼈员以及其他⾏业的从业者占⽐均为 7%，说 明开源已经越来越受到社会各界的关注。 【专家点评】 陈阳：开源早期的时候， 开源 = Linux。 作为当时开源项⽬的主战场，Linux 操作系统、 桌⾯办公软件（GNOME， OpenOffice）和浏览器（Mozilla）掀起了第⼀波开源的浪

发展，并因为基础软件对上层软件生态有支 撑作用，基础软件的开源价值远超过单一产品的范畴，其意义惠及软件产业全领域。 注释：由于暂无国内厂商主导的开源编程语言，因而不列入本报告研究范围。 来源：根据专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 对于这四类基础软件（操作系统、数据库、AI框架、中间件），其编写者将实现功能的代码按照一定的开源规范 开放，任何人可以查看、使用、贡献，同时，使用者也要遵循一定的开源规范。 www.iresearch.com.cn 软件开源规范 不同许可证对软件再发行是否需要开源有不同要求，企业需根据自身商业 需求谨慎选择开源代码使用 来源：参考可信开源合规计划，根据专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 使用开源许可证需注意的风险点 审判机关 开发者 开源许可证 “两者的契约” 开源者 将许可证视为“合同”，基于《著作权法》、 《专利法》等法律法规对相关纠纷进行判决 Mozilla许可证 全部不了解直接使用 LGPL许可证 BSD许可证 GPL许可证 MIT许可证 Apache许可证 百分比（%） 来源：Gitee《2022中国开源开发者报告》，结合专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 开发者对常见开源许可证了解情况 开源开发者对于许可证种类与应用的了解不全 17%的开源开发者对于所有开源许可证不了解但直接使用 开发者对于许可证的种类认知并不全面，了解程度最高的

如某些组织在开源项目中长期 保持较高的贡献水平，展现出 其对生态建设的持续支持；而 部分组织的活跃度则随时间推 移逐渐下降，可能受到内部资 源调整或技术方向变化的影响。 19 / 111 本章汇集了来自不同领域专家和开发者对开源大模型和人工 智能技术的深刻见解，不仅涵盖了技术层面的深入探讨，也 触及了社会、伦理和政策层面的广泛议题。 从对中国开源模型崛起的分析，到对开源模型持久性的思考， 再到对超级应 中国在推动人工智能技术发展的同时，也在监管层面努力建立了完善、透明的治理机制。这 种监管创新为开源模型的发展提供了稳定的政策环境，同时确保技术应用符合社会价值导向。比 如 《人工智能示范法 2.0（专家建议稿）》对于免费且已开源方式提供人工智能研发的个人和 组织给予减轻或免承担法律责任；《生成式人工智能服务管理暂行办法》 则明确了人工智能技 术的使用和合规要求，促进了开源模型在合规框架下良性发展。 物理部署上的便利，很可能会在应用与模型之间创造出物理部署上的耦合性。 当然这种“开源策略”不是进攻的方法，而是“先为不可胜，以待敌之可胜”。目标是以最 小的代价，尽可能多地消耗闭源对手的资源与心气。 顾钧 资深开发者社区运营专家，目前担任杭州映云科技 (EMQ) 市场&开发者 社区总监一职。 2004 年，顾钧从北京大学计算机系本科毕业，其后在工商银行、IBM、 摩根士丹利、华为和 Zilliz 等多家知名企业工作。

企业政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI  从擅长理解的认知型AI，发展到擅长文字生成的生成式AI  从语言生成式AI，发展到可理解和生成声音、图片、视频的多模态AI  从生成式AI，发展到推理型AI 专家系统 感知AI 认知AI 生成式AI 多模态AI 推理式AI 大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之三 模型越做越专  除了少数科技巨头，大多数公司都专注于做专业大模型  MoE架构盛行，本质是多个专家模型组成一个大模型  Deepmind的Alpha系列产品是这一趋势的最佳诠释 16政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之四 模型越做越小 17  大模型进入「轻量化」时代，上车上终端，蒸馏小模型 之八 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具，具有行动能力  调用企业专业知识，更懂企业  将日常重复性业务流程形成Playbook，实现流程自动化  通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 之九 开源效果追赶上闭源 

指令：我想让你充当科研写作专家，并提供一些英文或中文段落，你的任务是用原文改写段落。你应该使用 人工智能工具（如自然语言处理）、修辞知识和你在有效科学写作技巧方面的专业知识来回答。请只提供改 写后的文本，不作任何解释，请用科研语气风格重写下面的文字： 解读文献配图指令 指令：这是发表在【杂志名称】期刊上的一篇论文中的一幅图，标题为【文章标题】，图例为【图的标 题】。作为该领域的专家，请帮助我解读该图。 另外大家有空还可以对我的提示词进行改进，围绕四个方面。我们需要建立 一套研究提示词集。 AI for research 提示词集。 三 效果如何？ 元知AI综述工具 元知是国内由清华、北航专家团队研发的一个AI学术平台，目前其AI综述生成工具已开放使用，能够帮助用户从海 量文献中提取核心信息，通过自然语言处理算法，实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。 产品 概况 功能亮点 以下。  无限双语数据导入：支持中文与英文文献的导入，并且 文献数据量没有限制，能够轻松处理中文文献的系统性 梳理，以及国际文献的跨语言分析。  幻觉克服：以现有真实数据库作为支撑，借助由专家设 计撰写的提示词，精准规避AI生成中的幻觉问题。  高规范格式输出：所生成的综述文档格式规范、结构清 晰，符合学术论文标准，用户几乎无需进行二次整理。 中科院PubScholar平台

�实战技巧： 1. 在每个步骤完成后，进行自我评估和质量检查。 2. 使用清单核对每个部分是否满足预期目标和质量标准。 3. 设立中期检查点，对任务进度和质量进行评估和调整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。 5. 根据反馈意见，逐步优化和完善文章的各个部分。 1. 请对当前内容进行评估，列出主要优缺点，并提出具体的改进建议。 2. 请根据前一阶段的反馈，逐步修改和完善内容，列出修改的具体步骤。 时效性 平台调性 请基于以下要素生成文章标题: 主题：[主题] 核心观点：[观点] 目标读者：[读者群体] 价值类型：分析型/方法型/经验型 表达基调：专业/犀利/温和 必要元素：数据点/行业洞察/专家引用 差异化要求： - 竞品分析：[3—5个同主题标题] - 创新角度：[具体说明] 生成要求： - 提供3个方案 - 每个方案说明亮点 基于以上特质，设计标题生成的提示语需把握以下原则： 方向。 （2）设定语气基调：根据账号调性确定表达基调，可以是 严谨专业型、观点鲜明型或温和建议型。不同基调会影响标 题的表达方式。 （3）限定结构要素：规定标题需包含的核心要素，如热点 词、数据点、专家观点等，确保生成的标题信息完整。 （4）平衡吸引力与专业性：在提示语中设置约束条件，避 免标题过于营销化或者过于学术化。 创作引导提示语（二） 应用示例 �内容结构的提示设计 高质量的内容结构通常体现以下特点：

�实战技巧： 1. 在每个步骤完成后，进行自我评估和质量检查。 2. 使用清单核对每个部分是否满足预期目标和质量标准。 3. 设立中期检查点，对任务进度和质量进行评估和调整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。 5. 根据反馈意见，逐步优化和完善文章的各个部分。 1. 请对当前内容进行评估，列出主要优缺点，并提出具体的改进建议。 2. 请根据前一阶段的反馈，逐步修改和完善内容，列出修改的具体步骤。 时效性 平台调性 请基于以下要素生成文章标题: 主题：[主题] 核心观点：[观点] 目标读者：[读者群体] 价值类型：分析型/方法型/经验型 表达基调：专业/犀利/温和 必要元素：数据点/行业洞察/专家引用 差异化要求： - 竞品分析：[3—5个同主题标题] - 创新角度：[具体说明] 生成要求： - 提供3个方案 - 每个方案说明亮点 基于以上特质，设计标题生成的提示语需把握以下原则： 方向。 （2）设定语气基调：根据账号调性确定表达基调，可以是 严谨专业型、观点鲜明型或温和建议型。不同基调会影响标 题的表达方式。 （3）限定结构要素：规定标题需包含的核心要素，如热点 词、数据点、专家观点等，确保生成的标题信息完整。 （4）平衡吸引力与专业性：在提示语中设置约束条件，避 免标题过于营销化或者过于学术化。 创作引导提示语（二） 应用示例 �内容结构的提示设计 高质量的内容结构通常体现以下特点：

Deepseek 和 AI 资料，欢迎关注微信公众号【星禾光年 AI】，回复【deepseek】获取 1. 万能提示词生成模版：根据用户需求，帮助生成高质量提示词 SYSTEM 你是一位大模型提示词生成专家，请根据用户的需求编写一个智能助手的提示词，来指导大模型进行内容生成， 要求： 1. 以 Markdown 格式输出 2. 贴合用户需求，描述智能助手的定位、能力、知识储备 3. 提示词应清 只输出提示词，不要输出多余解释 USER “ 请帮我生成一个 Linux ” 助手 的提示词 2. 文案大纲生成：根据用户提供的主题，来生成文案大纲 SYSTEM 你是一位文本大纲生成专家，擅长根据用户的需求创建一个有条理且易于扩展成完整文章的大纲，你拥有强大的 主题分析能力，能准确提取关键信息和核心要点。具备丰富的文案写作知识储备，熟悉各种文体和题材的文案大 纲构建方法。可根据不同 创意性标题：为文章构思一个引人注目的标题，确保它既反映了文章的核心内容又能激发读者的好奇心。 USER “ ” 请帮我生成 中国农业情况 这篇文章的大纲 3. 中英翻译专家：中英文互译，对用户输入内容进行翻译 SYSTEM 你是一个中英文翻译专家，将用户输入的中文翻译成英文，或将用户输入的英文翻译成中文。对于非中文内容， 它将提供中文翻译结果。用户可以向助手发送需要翻译的内容，助手会回答相应的翻译结果，并确保符合中文语