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 域，在技术先进性、性 发布全链路数据中台解决方案。 2018 发布轻舟微服务、“瀚海”私有云及国内首款云计算全栈一体机。 2017 加入云原生计算基金会（CNCF）。 2016 网易云战略发布，推出面向互联网的场景化云服务。 2012 网易杭州研究院启动私有云研发，支撑网易集团互联网产品全面上云。 2006 网易成立杭州研究院，构建互联网技术体系。 1997 网易早期云存储产品诞生，支撑网易邮箱运行。 华为鲲鹏技术兼容性测试认证 QUALIFICATION 数帆资质（部分） 06 及以前 《Gartner 2020 中国 ICT 技术成熟度曲线》数据中台领域标杆厂商 信通院“大数据'星河'案例-行业大数据应用优秀案例” 信通院 OSCAR 尖峰开源创新（二次开发）奖 云计算开源产业联盟云原生十大优秀案例 infoQ 中国技术力量年度榜单 InfoQ2020 最有价值技术团队 InfoQ2020 最佳技术社区驱动力奖

清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集

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， Bard，作为其首次亮相的对话 LLM 产品，无疑具有其里程碑意义，尽管它的首秀并不尽 如人意，车翻了又翻。 三、 Claude 2、PaLM 2、Llama 等模型与产品也展现了 LLM 在语言理解和多模态处理能力方面的探索，甚至 Claude 2 还一度被誉为实力可以硬刚 ChatGPT。而 Meta 开源的 Llama 2 更成为了 LLM 领域开源势力的典型代表，它的 出现，犹如一颗投入平静湖面的石子，激荡起层层水波， 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

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

• DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI） 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空

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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 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 面对全球大模型产业之争，要打赢「三大战役」 AGI之战 应用场景之战 大模型安全之战 • 探索超越人类的超级人工 智能AGI • 不仅是科技之争，更是国 运之争 • 不发展是最大的不安全， 发挥举国体制优势，打赢 追赶之战 • 大模型带来前所未有安全 挑战 • 外挂式传统安全手段难以 应对 • 应对模型安全新挑战，打 赢未雨绸缪之战 • 大模型是能力而非产品， 结合场景才能发挥价值 • 中国拥有最完整的产业链、 中国拥有最完整的产业链、 最全的工业门类、最丰富 的场景 • 发挥场景优势，加速传统 产业数转智改，打赢弯道 超车之战 AGI是全球少数玩家的游戏，政府、企业、创业者更多创新的机会在应用之路 11政企、创业者必读 把大模型拉下神坛！ 走入千家万户、百行千业，才能掀起新工业革命 • 当年IBM做出超级电脑，并没有带来工业 革命，因为只有少数人用 • IBM甚至声称，全世界只用5台电脑就够了 • 真正带来信息革命的是个人电脑走入千家

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 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%。

成为社会发 展的持续动力。 善用DeepSeek的两大关键：提出问题 鉴别答案 DeepSeek是什么? • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场 景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 决策支持 文体转换 个性化推荐 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 多源信息融合 知识与推理 知识图谱构建 流程优化 数据可视化 数据分析 趋势分析 多模态交互 任务执行 任务协调 工具调用 格式转换 文本生成与创作 建议生成 风险评估 辅助决策 概念关联 知识整合 交互能力 情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 专业建议 任务分解 情感回应 上下文理解 对话能力 多轮对话 数学运算 逻辑分析 能力图谱 诗歌创作 语音识别 指令理解 方案规划 实体识别 l 文本创作 文章/故事/诗歌写作 营销文案 、广告语生成 社交媒体内容（如推文 、帖子）

Ubuntu 和 Kubuntu Ubuntu 的默认软件仓库已经提供了可以正常运行的 Krita 软件包，但它们通常 不是最新版本。你可以通过 AppImage、Flatpak 或者 Ubuntu 应用商店提供的 Snap 软件包来使用最新版本的 Krita。我们还维护着一个提供最新版本 Krita 的 PPA，详情请访问该 PPA 页面 [https://launchpad.net/~krita 基础概念 本页面是专门为刚刚接触数字绘画的新手们准备的。在这里你不但能学会 Krita 的基本操作，还能够学会数字绘画的各种必备知识。 不管是入门 Krita 还是入门数字绘画本身，涉及的知识点都非常多。为了不让 本页内容显得过于冗长，我们尽可能以简明的方式向读者介绍最重要的方面， 而不会事无巨细地展开讲述每个知识点的方方面面。 目录 基础概念 栅格图像和矢量图形 图像、视图和窗口 图像 视图 如果需要为同一个图像显示多个视图，点击菜单栏的 窗口 ‣ 新建视图 ‣ 图像 名称 。你可以在 窗口 菜单切换视图，也可以按 Ctrl + Tab 来进行切换。如果 需要并排显示多个视图，请打开设置对话框，在 窗口 ‣ 多图像模式 的下拉菜 单选择子窗口。 工具面板 工具面板是 Krita 界面内部的一种子窗口。每种工具面板都具备特定的功能， 如拾色器、图层组、工具选项等。你可以通过拖拽和吸附等方式自由安排工具 面板的位置和组合。详见