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 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 跨端文件流转，团队聚力，提升效率！ 大纲模式 导图模式和大纲模式无缝切换，结构更加清晰 性能卓越，资源丰富 22种布局 树状图、鱼骨图、时间图、放射图等特色布局 支持20000+节点 相比较其它产品性能卓越，让创意思维不受限

LLM 技术报告 大语言模型（LLM） 技术作为人工智能领域的一项重要创 新在今年引起了广泛的关注。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门 设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量 的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语 言相关任务。以 GPT 系列为代表，LLM 以其在自然语言 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 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。 2 / 32 LLM Tech Map  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 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 架构和预训练与微调策略是 LLM 技术的核心，随着大规模语言数据集的可用性和计算能 力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，以提高对语言复杂性的理解。

广受欢迎的堡垒机 Star 22,400+ 一站式持续测试平台 Star 10,300+ 人人可用的数据可视化分析工具 Star 13,400+ 2023年11月，飞致云与上海吉谛达成战略合作，获得 Gitea 企业版中国大陆地区独家代理权， 向中国数字化团队交付被广泛验证、可信赖的通用工具软件。 新一代的代码托管平台 Star 39,000+ 飞致云 上海吉谛 1 Gitea Gitea 开源项目介绍 Gitea 企业版介绍 3 Gitea 优势总结 2 代码托管平台的发展历程 阶段一 阶段二 阶段三 •单用户本地编辑； •没有网络功能； •典型产品：RCS、SCCS。 本地代码管理 •C/S 架构体系，支持网络化协作； •依赖中央存储库； •典型产品：CVS、 SVN、VSS、 TFS、 ClearCase。 集中式代码管理 •去中心化，稳定性和可用性增强； Star 39,000+ 接近 GitHub 使用体验、可私有化部署的新一代的代码托管平台 DevSecOps 延伸能力 CI / CD 包/发布管理 依赖项扫描 百科管理 项目管理 其他能力… 合并请求 代码审查 分支管理 代码仓库 Git代码托管 核心能力 新一代的代码托管平台 Gitea 的定位 遵循典型的 Git flow 工作流程 编写代码 01 创建仓库

领先的数字化转型技术与服务提供商 网易数帆是网易集团旗下 TO B 企业服务品牌，定位于领先的数字化转型 技术与服务提供商，为客户提供创新、可靠的国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。 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、性能优越性、产品成熟度及安全可靠性等方面得到了 各行业客户的验证。目前已服务各领域头部客户百余家，包括工商银行、 浙商银行、银监会、人保金服、深圳证券交易所、华泰证券、名创优品、 古茗、百胜集团、温氏集团、万向集团、大华股份、宁波钢铁、一汽解放、 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。

成⽴时间：2023年3⽉1⽇
• 产品 ◦ Kimi
智能助⼿（⽹⻚版：kimi.ai、App和⼩程序搜索“Kimi智能助⼿”即可），发布时间
2023年10⽉9⽇
◦ Moonshot
AI
开放平台（公测中
https://platform.moonshot.cn/），发布时间
2023年11⽉2⽇
• 欢迎关注公众号，了解更多动态 公司亮点 1.
团队拥有世界级的⼈才密度：
a. 卡集群全⾃动化硬件运维告警、数百亿特征检索、⼤规模（数⼗PB数据、百万台机器）分 布式系统数量级性能优化的经验。
c. ⽬前团队⼈数超过
80
⼈，每个⽉都有在全球某个领域有显著影响⼒的⼈加⼊。
2.
团队聚焦底层技术创新，技术Vision强
a. 引领⼤模型的“⽆损⻓上下⽂”时代。2023年10⽉上旬，在产品
Kimi
智能助⼿中实现“⽆损 ⻓上下⽂窗⼝（Lossless
Long
Context
Window 和中⽂能⼒上
Kimi
智能助⼿依然领先。
b. 聚焦底层技术创新，不⾛技术捷径。最早提出“Lossless
Long
Context
可以解决
90%
以上的 模型定制问题”，坚持对数据的⽆损压缩，实现模型能⼒的提升，不⾛技术捷径（通过滑动窗 ⼝、降采样、⼩模型等技术实现上下⽂窗⼝延⻓，都是“技术捷径”）
c. 通过这篇⽂章，您可以了解更多技术⽅⾯信息：专访⽉之暗⾯杨植麟：lossless
long
context
is

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， 从一开始就是应用的中枢，应用本身的架构、功能、 交互层是围绕 LLM 中枢来构建的。也许 ChatGPT 是最 经典的“AI 原生”应用。此概念目前还处在萌芽期，明确 的概念、应用场景、架构、技术栈细节等尚未完成自洽。 换一种视角来看，这个概念的提出其实都没技术什么事， 有人称之为“造商业概念”，这里按下不表。 十、 镜头给到国内。相比国际上当前逢 AI 必 GenAI，国内更 多地还是在 LLM 这一层面，Robin 百川智能的百川大模型、商汤的日日新大模型、MiniMax 的 ABAB 大模型、上海人工智能实验室的书生通用大模型、腾 讯的混元大模型、蚂蚁的百灵大模型等。 另一方面，除了大模型本身，中国在 LLM 相关技术领域也 快速迭代发展，诸如 Dify.AI 的 LLMOps、Milvus 的向量 数据库、CodeGeeX 与 Comate 的 AI 编程、对 LLM Prompt 的研究、OneFlow

实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） 推理模型 需明确对话目标，避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问（如“你害怕AI吗？”） 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义 与道德主义冲突” 添加主观引导（如“你认为哪种对？”）

实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） 推理模型 需明确对话目标，避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问（如“你害怕AI吗？”） 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义 与道德主义冲突” 添加主观引导（如“你认为哪种对？”）

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 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 反映中国开源开发者使用开源大模型概况、开源项目/组织健康 度，以及中国开源社区的生态评估等情况。 Gitee 数据篇 本报告数据来源：2024年1月至2024年12月 Gitee及Gitee AI平台相关公开数据 4 / 111 开发者是社区的力量源泉 200,000 500,000 1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000 6,000,000 量达到了40万个，越来越多的开 发者选择凝聚在一起，共同拥抱 开放透明的组织协同。 7 / 111 本年度最受开发者关注的开源组织 2024 年，技术大厂及其大型项 目依然备受关注，它们推动着技 术的快速发展和广泛应用。 同时，「民间」开源组织虽然在 关注度上不及大厂主导的项目， 但它们在某些技术细分领域中却 拥有非常强的影响力和活跃的开 发者社区。 两者的不同发展模式相互补充， 共同推动了国内开源生态的繁荣 与多样化。

Systems”，将会逐 渐变成现实。 如果中国的开源，以⼀种与世界隔离的⽅式 “崛起”，这并不是我们希望看到的未来。 3. 开源向善以及我们尚未做好准备 疫情爆发以来，众多的开源⼈奉献⾃⼰的时间、精⼒、技术和智慧，投⼊到⼀个⼀个的抗疫相 关的开源项⽬之中，也因此诞⽣了诸多⾯向医学、防疫、公益、救援的开源组织和开源项⽬。 其中 wuhan2020 就是典型的代表。 因此，在 2020 年的中国开源年会筹办期间，我们毫不犹豫的选择了 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  蒋涛，CSDN 创始⼈ & 董事⻓，极客帮创投创始合伙⼈  ⾼阳，SegmentFault 思否创始⼈ & CEO  红薯，开源中国创始⼈ & CTO  庄表伟，开源社理事⻓ 前中国开源社区的真实现 状，从⽽为开源的后来⼈提供权威的参考。  调查对象：覆盖开发者、社区成员、贡献者、学⽣、政府企业管理⼈员  调查内容：主要涵盖个⼈信息、⼯作状况、开源社区以及开发者技术  调查⽅法：以在线问卷⽅式搜集样本和数据，交叉对⽐法分析数据  推⼴⽅法：线上社交媒体、博客、开源社、开源中国⽹站  问题数量：59  问题类型：单选、多选、开放性  样本量：236