RL（强化学习）,
Infra⽅⾯新⽣代⼈才，主导了很多有世界影响⼒的⼯ 作，吸引了来⾃Google、Meta、Amazon等全球领先科技公司的海外⼈才加⼊：
i. ⼤模型⽅⾯。团队成员发明了RoPE相对位置编码，是Meta
LLaMa和Google
PALM等⼤多数 主流模型的重要组成部分；发明了group
normalization，是Stable
Diffusion等AI模型成功 的关键组件；
海外独⻆兽：Chatbot
⼀直是
AI
科学家的⽩⽉光，如果每个⽤⼾每天和
Chatbot
对话⼏百条， Chatbot
系统能采集和理解更多的⽤⼾
context，最终会⼤幅超越搜索和推荐系统的匹配准确率吗？ 就像我们和同事家⼈之间的互动，只需要⼀句话甚⾄⼀个眼神对⽅就懂你的意思。 杨植麟：核⼼是跨越信任这⼀步。 我觉得最终衡量⼀个
AI
产品的⻓期价值，就是看⽤⼾愿意在它上⾯输⼊多少个⼈化的信息，然后
时，也能够保证信息处理 的准确性，不会出现像lost
in
the
middle（某些中间层数据没有学到有效的特征表⽰）的问题，就不 管你的答案是出现在开头、中间、结尾，还是说需要融合不同的⽂档位置的问题进⾏回答，都可以给 出准确的答案。 我们的⽤⼾和我们共创了很多新玩法。举⼀个⾮常有意思的例⼦，我们有⼀个做投资⾏业的朋友，他 们暑期想招实习⽣，所以他在我们系统上传了50份简历，每份简历都是⼀个PDF⽂档，这时候就是需

软硬件生态适配、兼容，才能更好的发挥其资源管理者的作用。这种适配是双向 的，不同应用场景操作系统适配的生态也有所差异，随着场景的不断创新增加，生态适配性问题日渐复杂，仅靠单个操作系统发行 商进行生态匹配难以解决问题，需要开源集合更多的开发者力量进行帮助。 开源帮助操作系统优化性能、提升使用体验：在常见的操作系统开源sig分布中，大量的开发者有序的渗入到不同功能板块的代码仓 中，帮助客户端进一步用好 外框架在国内的使用率仍然领先。2016年底，以飞桨为代表的国产AI框架陆 续进入市场，为AI企业提供技术自主、性能高效的开发工具，成为海外框架的有力挑战者。 开发者关注的开源技术领域中AI处于领先位置 18% 17% 22% 22% 22% 29% 33% 34% 45% 其他 元宇宙 操作系统 数据库 大前端 云原生 大数据 编程语言 AI 2015 PyTorch 中国开源AI框架行业分层 国内市场中，AI框架可分为通用型与垂直型两类。互联网及技术巨头基于自身基础设施布局以及资源投入优势成为通用型AI框架的 主要厂商，其中飞桨与MindSpore具有较为领先的位置，提供覆盖全场景的AI开发要素。AI企业基于自身业务将底层框架开放，以 及科研机构自主研发是垂直类AI框架的主要渠道，针对某一具体场景提供高效灵活的开发支持。 来源：开源版本数据来自Gitee、G

的 发布中来，通过这样持续闭环的打磨，项⽬质量得到保障和持续提升，更好地满⾜⼴⼤ AI 开 发者的使⽤需求，也让⼴⼤开发者形成了更强的社区认同感。 深度学习框架在 AI 技术栈中处于承上启下的位置，向下对接芯⽚，向上承接应⽤，与芯⽚⼴ 泛适配、深度融合优化⾄关重要。因此⻜桨跟硬件⼚商建⽴了紧密合作关系，很多芯⽚⼚商直 接在⻜桨社区贡献代码，为⻜桨⽣态发展做了⼤量贡献。⻜桨也持续与各⼤开源组织、AI 的可扩展、冗余和分布式对象存储。 在上述三个项⽬中，carbondata 明显不在 UTC+8 时区，⽽在 UTC+4、5 时区，这是因为 其主要维护者 Ravindra Pesala 是印度⼈，与时区匹配；teaclave 的时间分布则完全是美国时 间，中国⽩天⼏乎都是静默期，虽然是百度捐献的项⽬，但其维护者 Mingshen Sun 其实位于 美国⻄海岸，⽽⾮国内；相⽐⽽⾔，hadoop-ozone

一个开源项目进行判断时往往会综合考虑以下几点 ：在产品开发阶段 重点要看企业是否拥有代码所有权和控制权以及是否具备国际竞争力； 社区运营阶段主要看企业是否具备足够强的运营能力 ；而在商业化探 索阶段，市场匹配能力与商业模式的成熟度将成为主要关注点。 作为领域内最早关注并持续耕耘开源的机构，云启资本曾在早期成 功发掘并投资了 PingCAP、Zilliz、Jina AI 等开源企业。 本章内容由云启资本投资团队撰写，主要内容包括 球的公司和学校参与进来，增加项目知名度 ；与学术界合作，发表顶级论文，增加业界影响力等。 图表 28 ：TiDB 社区运营模式 资料来源：PingCAP 官网 4.1.4 市场匹配能力——商业化探索阶段 首先，开源项目应该具有产品 - 市场契合。产品与市场的契合体现在用户对软件的初始采用率，可以用 下载量这一指标进行衡量。产品市场契合度主要是用来衡量免费产品的用户基数，因为在开源的商业模 GPU 的大数据加速器为企业日益增长的数据分析需求提供了有效解决方案。 Zilliz 的核心项目向量相似度搜索引擎 Milvus 是全球首款 GPU 加速海量特征向量匹配和检索引擎。 Milvus 依托 GPU 加速，提供极速特征向量匹配以及多维度数据联合查询（特征、标签、图片、视 频、文本和语音等联合查询）功能，并且支持自动分库分表和多副本，能对接 TensorFlow、PyTorch 和 MxNet

项目进行判断时 往往会综合考虑以下几点：在产品开发阶段重点要看企业是否拥有代码所有权和控制权以及是 否具备国际竞争力；社区运营阶段主要看企业是否具备足够强的运营能力；而在商业化探索阶 段，市场匹配能力与商业模式的成熟度将成为主要关注点。 Capital is an essential participant in the development of the open source TiDB community operation model 资料来源：PingCAP 官网 Source: PingCAP official website 4.1.4 市场匹配能力——商业化探索阶段 Market matching capability - Commercial exploration stage 首先，开源项目应该具有产品-市场契合。产品与市场的契合体现在用户对软件的初始采用率， 的大数据加速器为企业日益增长的数据分析需求提供了有效解 决方案。Zilliz 的核心项目向量相似度搜索引擎 Milvus 是全球首款 GPU 加速海量特征向量 匹配和检索引擎。Milvus 依托 GPU 加速，提供极速特征向量匹配以及多维度数据联合查询（特 征、标签、图片、视频、文本和语音等联合查询）功能，并且支持自动分库分表和多副本，能对 接 TensorFlow、PyTorch 和 MxNet

0发布，版本特性更新 如下： • 各语言源码构建包版本升级； • 支持一键删除应用及应用下相关资源； • 使用集群命令行创建的pod有合理的回收机 制； • 域名配置https证书时，增加搜索功能或优 先匹配与域名相同的证书； • 支持配置日志存储路径。 近日，Prometheus v2.44.0发布，版本特性更 新如下： • 将每次发送的默认样本数提高到2000； • 支持处理原生直方图数据； • 以便进行更全面的分析和监控； • 支持对所有主机进行外部授权； • HttpProxy的条件块还增加了对精确路径匹 配条件的支持； • 支持内部重定向； • 对基于HTTPProxy资源的路由实现了HTTP 查询参数匹配功能。 Flagger v1.31.0发布 Flagger是基于Kubernetes的开源工具，用 于实现持续交付和自动化部署。它提供流量分 配管理、故障检测和回滚机制等功能，帮助开 发人员和运维团队实现高效可靠的应用程序部

我的Sphinx文档 微信公众号 PythonPerl 为Sphinx文档添加Google Analytics 方法一 修改模板文件： 默认主题位置： xxx/python2.7/site-packages/sphinx/themes rtd主题位置: xxx/python2.7/ site-packages/sphinx_rtd_theme cd ~/pymolcn/source/_templates

代版本，社区中的其他 机构提供法律、行业发展等服务和指导，不同角色间互相配合，有效协作，达成技术交流或商业目的。开源运营和治理环 节，无论是由企业主导还是由基金会主导，在整个开源项目过程中都处于关键位置，包含软件开发和发行、市场推广、版 本迭代更新、版权管理和安全管理等内容，这些环节和商业企业的软件项目有一些相似之处，但更加注重从社区的使用者 和贡献者处得到观点和启发，并用以驱动项目未来的发展。 正在逐步成为数字化时代企业级IT基础设施的标配，而传统意义 上的不同层次的云服务中，IaaS、PaaS和虚拟机等基础云服务产品中不乏开源产品的身影——这也和传统IT架构中底层操 作系统和中间件所处的位置相似。本报告第一章已经提到，传统IT架构中，处于底层的操作系统、数据库管理系统等软件 更有可能是开源软件，这些厂商更有可能将开源作为提升用户技术、扩大市场影响力的战略手段。同样的，在整个云服务 架构

成数据，让智能体能够在持续地与用户的交互中自我优化而不是劣化，将会成为众多无机器学习 技术背景的开发者的头号难题。 因此，面向数据进行定制化合成、评估、测试、标注、人机协同的“纯数据”产业，有可能 会走上越来越重要的位置，不仅仅是服务于基座模型厂商。 4. 多模态对齐很可能给基座模型带来质的提升 最新研究发现，在没有预先约束和约定下，不同 模态领域的最强模型正在向着某个世界模型认知领域 收缩【15】，AI 模型对不同概念的数字化表达（向量 8 岁小女孩拿着它 学编程，几十分钟内搭起来一个聊天机器人，其演示吸引来 180 万人在线围观。这导致有人大 胆预言，未来编程只需要狂按 Tab 就够了。Cursor 确实好用，包括新推出的“光标位置预测” 功能。 但是 AI 编程发展没有那么快，在国内生成代码采纳率还比较低，根据《2024 软件研发应 用大模型国内现状调研报告》，多数团队在 10-40%之间，如图 1 所示。 图 1

工分得利润超过 1500 万。 联通公司不仅对老用户进行这种强制更换光猫的行为，还会在给新用户装机 的时候，故意使用破旧光猫，也就是之前强迫用户换新留下的，而再过一段 时间之后，又会告诉用户使用的是旧光猫无法匹配，必须换新。联通公司还 会故意关掉用户的短信服务，在后台增加增值业务，之后再把短信功能打开， 以此牟利。 这种强制更换光猫的行为并非新 鲜事。早在 2022 年上半年，就有 不少用户投诉联通公司，以宽带