亿图脑图 MindMaster 产品分享 基 于 云 的 跨 端 思 维 导 图 软 件 用思维导图提升办公效率成为企业趋势 学习、创作和团队发展的基本单位就是思维和想法 有序的构建思维，让知识和想法结构化 让您和您的团队赢在起跑线上，思维导图就是专门为此而生。 梳理思维，抽象信息更直观 信息可视化 激发灵感，记录创意 捕捉灵感 2 知识点结构化，学习更高效 效率学习 团队赋能，效率倍增 学校、教育培训机构 政府机关、事业单位 各类企业（大、中、小型企业） 学生 老师 公务员 管理 销售 产品 运营 测试 分析 行政 HR 研究员 亿图脑图 MindMaster 一款基于云的跨端思维导图软件 亿图脑图MindMaster支持客户端、移动端、平板和网页版，文件可通过云端储存实现多端同步，拥 有全场景一站式思维导图解决方案，轻松创建、管理、展示、分享、协作您的作品。 用MindMaster，提升多场景效率 • 考试复习 • 知识传授 • 备课教学 • 课程培训 • 阅读感想 • 错题归纳 • 读书笔记 • 大纲梳理 • 灵感记录 • 经验沉淀 • 学习分享 • 逻辑引导 多端云存储 一端创作，多端同步存储和打开 团队管理 建立团队群，轻松共享管理团队文件，效率倍增 甘特图 项目活动可视化，实现高效项目管理 头脑风暴 头脑风暴模式，捕捉亮点，即时生成脑图 核心优势：一端创作，多端同步

产软件基础平台产品及相 应技术服务，业务覆盖云原生基础软件、数据智能全链路产品、人工智能 算法应用三大领域，旗下拥有轻舟、有数、易智三大产品线，致力于帮助 客户搭建无绑定、高兼容、自主可控的创新基础平台架构，快速应对新一 代信息技术下实现数字化转型的需求。 网易数帆依托网易二十余年互联网技术积累，系列软件基础平台产品和技 术方案，成熟应用于金融、零售、制造、能源、电信、物流等多个行业领 等诸多大中型客户。 以“开放、开源、跨云”为技术理念，网易数帆大力推动技术研究，先后取 得“工信部云计算服务能力标准首批试点单位”、“国家企业技术中心”、“信 通院云计算标准和开源推进委员会成员”、“信通院大数据技术标准推进委 员会成员”、“信创工委会成员”等机构资质。同时，网易数帆积极推动跨厂 商的数字化技术融合发展，与AWS、阿里云、百度云、华为鲲鹏云计算、 浪潮、新华三等多家企业完成技术兼容性认证。 HISTORY 升级轻舟云原生软件生产力平台及有数全链路数据生产力平台；发布金融分布式、金融大数据、零售大数据、制造业智慧供应链等行业解决方案。 发布轻舟低代码平台 2.0 。 大数据开源项目 Kyuubi 全票进入 Apache 软件基金会孵化器。 有数 BI 个人版永久免费；发布机器学习平台、消费者运营平台、标签画像、流量分析等产品。 2020 2021 发布轻舟云原生软件生产力平台、有数全链路数据生产力平台。

具备能衍生出并支撑 多个技术簇的一类根 技术软件，拥有技术 门槛高、衍生场景复 杂等特点 中间件：不同系统和应用程序之间交互 与协作的桥梁 AI框架：具备构建和部署人工智能模型 的基础的全套开发工具 操作系统：是软硬件资源的资源管理者， 为用户与应用程序提供交互接口 数据库：通过对数据的访问与管理，支 持各种应用程序和业务的需求 编程语言：人与计算机交互的“语言”， 含编译器、基础编程语言、IED等 社区协作：鼓励各方在开放平台上协作 自由共享：开源内容可以免费被任何人 查看、学习、使用 透明与可审查：开源的源代码可以被任 何人审查验证、保持质量 开源精神 通过传递一种对于知 识分享、知识透明和 平等合作的价值观， 凝聚群众力量，促进 开源内容传播应用与 迭代升级，达到社会 集体效应最大化 5 ©2023.11 iResearch Inc. 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 Apache许可证占比仅有60%，对于常见开源许可证都了解且 自觉遵守的开发者占比只有11%。

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 摘要 SMS 开源与云计算：开源软件与云计算产业既有互相促进的良性合作，也有因利益纠纷带来的冲 突和矛盾。一方面，云计算产业的大量的基础软件都是开源软件，开源生态为云计算行业的 产品创新提供了持续的动力，而云服务企业的平台也为众多开源软件提供了市场分发渠道； 另一方面，由于全球范围内普遍存在云企业托管开源软件后不回馈开源社区的情况，二者的 发展理念也存在一定矛盾。 等 各种主体，聚焦企业开源领域，企业开源与商业化并不矛盾，开源软件的“引流”作用能够 帮助企业实现周边产品的增收、市场影响力的提升以及产业生态的协同构建。 3 开源软件概念铺陈 1 开源软件与云计算的关系 2 3 开源软件基金会前瞻 5 中国的开源软件法治建设状况 4 中国的开源软件产业发展洞察 4 ——《大教堂与集市》中文版，机械工业出版社 好的软件作品，往往源自于开发者的个人需要——按说这是显而易见的（正如 分企业已经为开源软件产业领域提 供了丰富的经验，例如在1993年成 立的RedHat公司以及在2008年开 源的谷歌Chromium浏览器内核架 构，本报告后文将有进一步介绍。 2010年之后互联网经济进入蓬勃发 展期，云计算、大数据计算、AI等 新兴技术的发展越来越多地开始基 于开源技术，开源对于企业打磨产 品、构建生态的战略意义也开始突 显 一种开放、非私有的软件开发 和运营方式的探索 • 但以美国市场为代表，80-90年代期间

Service Mesh）是一个轻量级、 可扩展的云原生服务网格项目，旨在为运行在 Kubernetes上的应用程序提供简单、完整且独 立的服务网格解决方案，包括处理在Kuberne- tes集群上运行的微服务的流量管理、策略执行 和可观测性等任务，以简化应用程序的部署和 管理。OSM于2020年8月推出，同年加入云原 生计算基金会（CNCF）。不久后，该项目成为 云原生计算基金会（CNCF）沙箱级别的项目。 2022年初，OSM正式发布v1.0.0版本。 近日，OSM维护团队宣布OSM不再发布新的 版本，团队将转向与Istio社区共同合作，来推 进Istio的发展。此外，OSM向云原生计算基 金会（CNCF）申请进行项目归档，目前还未 真正执行。 KSOC推出业内首个实时 Kubernetes安全态势管理平台 近日，KSOC推出业内首个实时Kubernetes安 全态势管理平台。Kubernetes安全态势管理平 Nutanix Data Services for Kubernetes。具体 功能如下： • NDK为Kubernetes应用提供数据保护、 恢复、迁移、克隆和复制等管理功能； • 支持将恢复时间目标（RTO）和恢复点目 标（RPO）从几天缩短到几分钟； • 提供策略驱动的有状态应用管理； • Kubernetes和IT管理员可以通过制定规则 和限制来管理基础设施，并启用自助式工 作流程。 Mirantis发布轻量级

的台阶，为 LLM 的广泛应用奠定了基础。再之后的 11 月份，OpenAI 再发力，GPTs 的到来，“用户自定义 ChatGPT”的能力，更是让世人领略了 OpenAI 作为 LLM 一哥的宏大叙事能力与强劲技术实力。 二、 New Bing（Bing AI）代表了微软在 LLM 领域的野心和 决心，它首次把当时世人能想到最有价值又可行的 LLM 应用场景——“智能对话+联网搜索”——无缝整合了起来， 全代码，大大提高了开发效率。这也引发了代码原创性的讨 论，但它已经实实在在将 LLM 拉进了编程应用领域。 六、 LangChain 的出现，实现了 LLM 之间的链式交互，使多 个 LLM 模型串联工作，发挥各自的优势，并且可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接，产生更强大的语言理解 和生成效果。这开启了 LLM 集成应用的新方向，并诞生了 一个新的细分领域“LLMOps”。 七、 “提示词工程”，这是 LLM 从传 统的模型训练和应用模式，转向以 Agent 为中心的智能 化模式。LLM Agent 打破了传统 LLM 的被动性，使 LLM 能够主动学习和执行任务，从而提高了 LLM 的应用 范围和价值；它为 LLM 的智能化发展提供了新的方向， 使 LLM 能够更加接近于人类智能。 九、 AI 原生，目前还没有明确的定义，大致是说，不同于当前 各种应用在原本的基础上增加 AI 能力，使其智能化，但

在开源还只是一个小众群体的业余爱好时，几乎做任何事情，都是 自由的。但是，在软件吞噬世界、开源吞噬软件的今天，开源技术， 2021 中国开源年度报告 3 已经成为整个世界的基础设施之一。能力越大，责任越大。应用越广， 风险越高。我们应该如何思考与保障开源供应链安全呢？应该如何 建设更加健康的开源生态呢？在这样一种生态中，各方的责任又该 如何界定呢？ 历史感 开源社已经连续第四年发布中国开源年度报告了，也举办了第六届 版本控制工具 …………………………………………………………………………………… 26 3.17 AI 开发框架 ……………………………………………………………………………………… 26 3.18 云原生组件 / 工具 ………………………………………………………………………………… 27 4 开源社区参与现状 ………………………………………………………………………… 27 4.1 首次参与 / 转而参与开源项目的原因 ……………………………………………………………………………………………… 102 5.4 Zilliz ………………………………………………………………………………………………… 103 5.5 EMQ 映云科技 …………………………………………………………………………………… 104 5.6 AppFlowy ………………………………………………………………………………………… 105 5.7 Confluent

responsibility 在开源还只是一个小众群体的业余爱好时，几乎做任何事情，都是自由的。但是，在软件吞噬 世界、开源吞噬软件的今天，开源技术，已经成为整个世界的基础设施之一。能力越大，责任 越大。应用越广，风险越高。我们应该如何思考与保障开源供应链安全呢？应该如何建设更加 健康的开源生态呢？在这样一种生态中，各方的责任又该如何界定呢？ When the open source was just development frameworks used, unsurprisingly, are Tensorflow and PyTorch. 3.18 云原生组件/工具 / 3.18 Cloud-native components/tools 云原生组件/工具的使用中，Kubernetes 一枝独秀。 Kubernetes stands alone in the use of cloud-native 段夕华：我觉得以 actor 和 comment 来衡量项目的活跃度也似乎也有失偏颇，小体量 的工具类开源项目如 node.js 的 co、java 的 fastjson 一般这两个数字也不会很大，但 被四处应用，star 数也不少。为保证公平起见，我觉得可以考虑以上数字除以代码行数， 另外，挤掉水分后的 star 和 fork 还是蛮有说服力的。 In my opinion, it seems biased

Part 2： TOP101-2024 大 模 型 观 点 编委会 21 | 2024 年中国开源模型：崛起与变革 26 | 开源模型未必更先进，但会更长久 30 | 大模型撞上“算力墙”，超级应用的探寻之路 36 | AI 的三岔路口：专业模型和个人模型 40 | 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024：随需而变，从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法：机遇及挑战 大模型训练中的开源数据和算法：机遇及挑战 57 | 2024 年 AI 编程工具的进化 62 | AI 开发者中间件工具生态 2024 年总结 66 | AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 谈开源大模型的技术主权问题 72 | 2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI Part 1：中国开源开发者生态数据 04 | Gitee 数据篇 Part 3：国内 GenAI 生态高亮瞬间 104 | 中国 GenAI 消费应用人气榜 Top10 15 | OSS Compass Insight 106 | AI 创新应用开发大赛获奖作品 局长，OSCHINA 副主编 肖滢，OSCHINA 副主编 李泽辰，Gitee 主编 高瞻，Gitee AI 运营 设计：张琪

处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引 擎。 LLM 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处 理领域，GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成 等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发 等方面，LLM 技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码 生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发，将深入探讨 LLM 技术的背景、 基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。 向量数据库  数据库向量支持  大模型框架、微调 (Fine Tuning)  大模型训练平台与工具 基础设施 LLM Agent  备案上线的中国大模型  知名大模型  知名大模型应用 大模型 算力 工具和平台  LLMOps  大模型聚合平台  开发工具 AI 编程  插件、IDE、终端  代码生成工具 编程语言 3 / 32 LLM 技术背景 Transformer (Generative Pre-trained Transformer) 的提出标志着 LLM 技术的飞速发展，其预训练和微调的 方法为语言任务提供了前所未有的性能，以此为基础，多模态融合的应用使得 LLM 更全面地处理各种 信息，支持更广泛的应用领域。 图源：https://postgresml.org/docs/.gitbook/assets/ml_system.svg 4 / 32 LLM 基础设施