这两大图像生成系统 的出现，极大地拓展和加速了 LLM 在计算机视觉领域的应 用，它们突破了传统图像生成方式的局限，仅需要用户提供 文字描述，就可以生成高质量的数字艺术作品。它们的图像 生成质量、样式多样性和用户便捷性都是极大的突破。这为 广大的个人用户和创意行业提供了强有力的工具，彻底改变 了数字艺术内容的创作方式。同时，它们也引发了人工智能 在创作领域的伦理和法律讨论。LLM 杀进多媒体领域。往 Nim v2.0 于 2023 年 8 月正式发布，这是一门指令式、通用、多范式、 静态类型、编译型的编程语言。 2.0 是 Nim 的一次进化，新版本的一项重要特性是将 ORC 内存管理作为 默认设置，以及许多其他新功能和改进。 JetBrains 编程工具“全家桶” Java 21 / JDK 21 (LTS) GA Java 21 / JDK 21 于 2023 年 9 月正式 GA。 慢启动算法这个靠前端能解决？ houj2：一切都是基于它“小”， 它不能修改 HTTP 协议和相关算法，但它 “秘诀在于遵守 TCP 慢启动算法中的 14kb 规则：当包含渲染初始视口的 所有内容和样式的 HTML 内容低于 14kb 时，页面加载速度会显着加快” bisu3306：我选择 jQuery，只要能达到效果。屎一样的代码继续支行。 -SORA-：我选择 vanilla，连 jQuery

库引用（软件代 码与引用的源代 码 呈 “ 松 耦 合 性” ）的方式 下可以闭源发行 类别三 不允许二次闭源发 行 常见许可证： • GPL （ 其 2.0 版 本不允许闭源发 行，3.0版本在 此之上设置了更 严格的开源要求） • AGPL （ 由 GPLv3修改而来， 开源要求进一步 涉及到了前端、 后端等衍生作品 生态） • 木兰公共许可证 开源许可证类别 6 ©2023.11 iResearch 码或功能优化，有较强 的商业化潜力 通常使用免费版本，仅 在公共代码仓中分享代 码，并查看其他开源发 起者的公共代码 愿意为基于开源项目的 服务或商业版付费，期 望查看更完整、硬核的 代码。同样地，将自身 代码设置为收费，获得 收益 仅使用代码托管平台中 的基本权益，如代码审 查、测试、版本管理、 关联仓库等 享受平台增值服务，包 括关键指标统计、操作 日志管理、关键行为监 控，方便社区内开发者 的协同开发 Ability 部 件 ArkUI 部 件 网 络 部 件 安 全 部 件 通 信 部 件 传 感 器 部 件 …… 政务 金融 制造 交通 教育… 桌面 电话 设备栏 设置… 22 ©2023.11 iResearch Inc.

可能也还需要新的硬件形态，但我觉得模型和软件现在也还是个瓶颈。因为要再往下钻⼀层，让⽤⼾ 输⼊很多信息的前提是
trust，是你需要有⾜够
engaging
和
human
like
的AI。不能说是我为了得到你 的信息所以专⻔设置了⼀些产品功能。最终效果应该是⽤⼾和
AI
成为了朋友，那所有事情都可以跟它 说。 Inflection
Pi
的
motivation
其实是很好的，想要建⽴强信任，只是
Pi
可能要再往前推⼀步，到底怎样 机会。（Alignment，指确保AI系统的⾏为匹配预期的⼈类价值观和⽬标的过程）。当然，我们肯定要 去设置安全底线，以及监管层⾯的东西。在这个基础上，可以有很多个性化AI的机会。
36氪：个性化的AI，它的实现路径是什么？每个⼈都能训练⼀个代表⾃⼰的AI模型吗？
杨植麟：你刚说的训练是⼀种⽅式，但我认为可能后⾯也许不需要去训练，也许直接设置就可以了。 最终的⼀个可能形态是，AI会数字化的所有东西全部记录下来，你的⼿机、电脑上会有⼀个和你共⽣ 同时我认为摇滚精神也是我们公司⼀个很重要的底⾊。我⼀直觉得搞研究是歌剧，阳春⽩雪，很⾼⼤ 上，很纯粹，但不太好规模化，⽽技术创业是摇滚，从零到⼀，从最⼩的状态开始做起，不断⾰新⾃ 我，不给⾃⼰设置边界，最终做出很好的⾳乐改变世界，给⼀代⼈带来能量。 机器之⼼：⽬前公司最新情况是怎样的？ 杨植麟：我从去年年底开始基本明确要单独做⼀个⼤模型公司。 ⽬前Moonshot
AI已经完成⾸轮融资

置文本搜索、代码高亮、自动补全、代码折叠等。 Gitea 核心能力：分支管理 分支保护 设置对分支的访问权限，并限制对该分支的操作。 分支管理 查看所有的分支，比较不同分支的差异，并支持创建、删除或合并分支。 Gitea 核心能力：合并请求（PR) 创建合并请求 选择合并的目标分支和源分支，将展示本次合并请求所涉及的文件和变更内容； 同时可设置标签、里程碑、指派成员、添加评论等相关信息。 合并请求 研发在提交代码之后，可以通过创建合并请求，

式的，认为科技是人的力量的对象化， 有时候可能站在人的对立面。 于是，在百年未有之大变局加速演变的时候，那种虚构的“美好时代”（La Belle Époque） 就被戳破了，开源大模型实际上被设置在一种冲突的结构中：无论如何界定冲突的主体，其中主 要的两方阵营必然不能坐视先进科技加强对方。 所以现在要谈几个问题：第一，在一个有大模型的世界，冲突的阵营如何界定？第二，在大 模型开源的世界，冲突将遵循怎样的客观规律？第三，30 律、外交等渠道直接获得优势。而由于客 观的国际社会的团块性质，欧盟显然会对中美采取有区别的策略。比如欧盟对华新能源汽车征收 高额关税，想要用大模型增强新能源汽车产品力输出欧盟，显然就此存在了人为设置的困难。 开源的历史规律 早前，开源讨论中有一种强烈的“去主权”倾向，观点最早可追溯到 1996 年美国学者发表 的《网络空间独立宣言》。当时普遍认为，互联网是一个全球性和无边界性很强的独立空间，不

的开源系统。它将组成应⽤程序的容器组合成逻辑单元，以便于管理和服务发现。  thanos-io/thanos，Thanos 是⼀组组件，可以组成具有⻓期存储功能的⾼可⽤性 Prometheus 设置。其主要⽬标是简化操作，保留 Prometheus 的可靠性。  kubeedge/kubeedge 上述三个项⽬的开发者⼯作时间分布图，都具有明显的时区聚集性。其中，kubernetes 的开

在风险。 不是所有开源软件都适合做商业化。根据对美国开源独角兽公司的相应研究，发现大数据、AI、企业搜索、 中间件和操作系统这几个领域相对是容易商业化的。相反一些前端的控件，关注度很高，但是很难设置 收费点，商业化会有难度。因此成功的开源公司有成熟的商业模式，并且通常在美国有对标的项目。 4.2 中国开源市场 随着越来越多的中国优秀开发者参与到开源社区中，涌现了很多达到国际水平的优秀开源项目。在开

vendors. 不是所有开源软件都适合做商业化。根据对美国开源独角兽公司的相应研究，发现大数据、AI、 企业搜索、中间件和操作系统这几个领域相对是容易商业化的。相反一些前端的控件，关注度 很高，但是很难设置收费点，商业化会有难度。因此成功的开源公司有成熟的商业模式，并且 通常在美国有对标的项目。 Not all open source software is commercially viable