AST）、代码依 赖关系等数据，新的代码生成模型则具有更强的上下文感知能力。 41 / 111 在此基础上，基于 AI 的编程工具能够根据给定的上下文（如函数名、注释、部分代码等） 检索出最相关的代码片段和文档，能够提供完整的函数或代码块建议。这也使得 LLM 能够参考 海量的代码库和技术文档，这不仅能缓解大模型的幻觉问题，显著提升代码生成与理解的准确性， 而且能符合上下文的代码，更能满足开发的业务需求。 RAG、Copilot 及 Agent 等更为高级的阶段。这些大模型具备强大 的数据处理能力和深度学习能力，为各种应用场景提供了前所未有的便利。 单一的大模型在处理所有任务时往往存在局限性，因此需要借助外部工具或函数来增强其处 理能力。 2023 年 6 月 13 日 OpenAI 发布的 GPT 模型的 Function Calling 功能，成为大模型与现 实世界交互的桥梁。Function Calling 缺乏调试能力。与人类开发者不同，大模型无法主动调试或验证自己生成的代码，因而可能 生成带有隐藏逻辑错误的代码，而这些错误往往难以快速定位和修复。例如，生成的代码可能在 边界条件下表现异常，或者因函数调用错误导致运行时崩溃。这种缺乏调试能力的特性，使得开 发者需要手动排查生成代码的潜在问题，增加了工作负担。此外，生成代码可能未遵循最佳实践 （如缺乏注释或测试用例），进一步加大了调试难度。 如何保障大模型生成代码的安全与质量

才会提升模型的能⼒。 杨植麟：你可以认为带
MoE
和不带
MoE
是两条
scaling
law。本质上
scaling
law
刻画的是
loss
跟参 数量之间的关系。MoE
改变了这个函数，让你能够⽤更⼤的参数，但同时
FLOPs
不变。合成数据改变 的是另⼀个关系，FLOPs
不变的情况下让数据规模增⻓。
沿着
scaling
law
⼀直⾛是个有确定性的事情，⼤家通过试图改 模化后的情况。这样可以涵盖⼤概主 要的影响因素，剩下的少部分可以通过⼀些经验和试错来推断。 ⽬前我们前期已经验证完，开始去⽤更⼤的数据集去训练，以使训练更稳定，保证代码的正确性，以 及优化损失函数，训练⼤模型。 机器之⼼：很多⼤模型创业公司的初期⽬标都是超过GPT4，“达到或者超越”的标准会是什么？
杨植麟：我认为最重要的标准其实是模型的压缩⽐。 如果基于第⼀性原则来思考，智能的⾸要 杨植麟：现在看这个观察挺有意思。 当时，我觉得就是⼤模型的第⼀性原理还没有清晰，或者说第⼀性原理还没有真正成为共识。因为现 在的第⼀性原理就是，只要你有更好的压缩⽐，你就会有更好的智能，这个其实对应的就是⼤语⾔模 型的⽬标函数。所以当时（提出Transformer-XL），我们其实是在原模型的基础上取得了⼀个⽐较⼤ 的提升，让它的智能程度提升了很多。但当时，对于这件事情是有⽤的，显然还没有出现⼀个共识。 那其实，本质

代码的功能及其在软件中所起的作用进行判断。最终确定被传染的部分应当是与原开源软件形成 密切通信使得二者高度牵连融合成一体的程序，而非只要有数据交换就会构成传染。未来公司软 件的主程序与涉案GPL开源代码存在函数调用关系，且该开源代码实现的压缩功能系投标文件上 传前不可或缺的功能，故主程序为该开源代码的衍生程序，受GPL协议约束。而预览程序与主程 序相互独立，预览程序文件连同不包含GPL开源代码的DLL文件在脱离主程序后，预览程序、主

科技 已推出了KubeSphere容器平台、RadonDB云原生数据库、Xenon高可用组件、OpenPitrix多云应用管理平台、OpenELB 负载均衡器、全象云低代码、OpenFunction函数计算平台、tKeel物联网开放平台等60多个优质开源项目，从0到1运营了 KubeSphere、RadonDB等开源社区，与CNCF、Linux基金会合作，与英特尔、思科等上下游厂商打造精选开源解决方案，

亿元，相对于 2019 年 348 亿的市场规模，增速达到 28%。 通过在自有云和 Serverless 基础上运行开源，开源方案成本降低。Serverless 平台会根据请求的数量 来创建对应的函数实例来执行，无需人工干预，瞬间弹性扩容，应对流量爆发。更大程度上降低了云基 础设施成本以及维护扩张成本。除此之外，基于 Serverless 开源解决方案能够以零支出在世界各地部署， 并且在运营

34.8 billion yuan in 2019. 通过在自有云和 Serverless 基础上运行开源，开源方案成本降低。Serverless 平台会根据请 求的数量来创建对应的函数实例来执行，无需人工干预，瞬间弹性扩容，应对流量爆发。更大 程度上降低了云基础设施成本以及维护扩张成本。除此之外，基于 Serverless 开源解决方案能 够以零支出在世界各地部署，并且在运营