O(n²)的理论计算复杂度，这里的 n 指的是大模型输入 序列的 token 数量，但其前任语言模型担当 RNN 只有 O(n)的理论计算复杂度。 最近，以 Mamba、RWKV 为代表的类 RNN 结构死灰复燃，公开挑战 transformer 地位。 更有最新研究【13】从理论上表明，RNN 对比 Transformer 的表达力，只差一个 in-context-retrieval。 在这个 智能体（AI agent）的引进：智能体可以收集和学习与任务相关的知识，可以直接调用静 态代码分析工具、直接调用搜索引擎和 API 为编程任务服务，并通过构建代码仓库知识图来帮 助大模型全面理解软件仓库的结构和依赖关系，从而更好地定位问题根源并生成有效的代码补丁。 智能体还可以动态获取代码片段和问题相关的信息，并分析和总结收集到的信息，以便规划 出更好的解决方案。例如从 RAG+GPT 4(1106)的 request），自动识 别代码质量问题并提出改进建议。  有些企业结合智能体和相关工具的支持，让基于 LLM 的研发平台生成代码流程图和类图，辅 助自然语言解释，使得开发者更直观地理解代码结构和执行流程，增强智能编程的可视性和 交互性。  有些开发团队借助智能体和 RAG 技术检索历史上已知的代码缺陷模式和已知问题，从而比较 准确地识别潜在的缺陷和安全漏洞，甚至能够分析代码的功能意图，全面提升代码评审的能

谷歌确立了市场地位。红帽和谷歌的商业模式均能体现：开源软件本身虽然没有直接为公司带来license收入，但基于开源 软件的配套服务能够成为公司的重要收入来源。 红帽（RedHat）公司的收入结构 谷歌公司收入结构 17 20 21 4.4 6.2 8.2 2.8 3.5 4.2 FY2017 FY2018 FY2019 基础设施订阅（亿美元） 应用开发新兴技术订阅（亿美元） 15% 14% 11% 11% 2014 2015 2016 2017 2018 2019 信息技术服务收入占比（%） 软件产品收入占比（%） 其他（%） 2014-2019年中国软件产业收入结构 从不同渠道和维度统计的信息一般认为，中国最为 活跃的开源企业一般为“BATH”四大综合科技企 业以及其他互联网、云计算企业等 从可行性角度上讲，上述企业具备较强的技术、人才和资金 能力，能够自主进行或支持大规模开源运营 市场竞争中，开源为企业带来市场影响力、人才吸引力方面 的提升，为企业带来各种隐性收益 从国内产业结构上看，软件产业的收入板块正在进一步从产 品（版权）收入向服务收入上转移，根据前文所述的企业开 源商业模型，开源虽会减少软件本身一定的版权费收入，但 能够帮助企业进行其他产品引流、增值服务引流，符合我国 的软件产业发展结构 33 ©2022.2 iResearch Inc

近全监督学习的⾼效对⻬⽅法。
ii. 视觉⽅⾯。团队成员发明了MoCo，引爆了基于对⽐学习的视觉预训练范式，也是过去三年 CVPR引⽤量最⾼的⼯作；发明了ShuffleNet，最⾼效的视觉⽹络结构之⼀；主导开发了 detectron2，⼀个被⼴泛使⽤的视觉开源项⽬并被集成到Meta全线VR/AR产品中。
iii. 强化学习⽅⾯。团队成员作为⼀作提出了基于关系学习的少样本⽅法，得到斯坦福⼤学、 做不了的任务，那现在可以做了。
还有另外⼀个很重要的变量，就是Transformer架构的发明。如果回到六年前，这个世界上可能还没有 Transformer架构，以前的学者研究过传统RNN⽹络结构的极限，有个论⽂标题就叫《ExpLoring
the
Limits
of
Language
Modeling》，但是你会发现最终的结果就是⼀⽆所获。
因为当模型变⼤之后，你 并不能得到⼀个更好 、悟道⼤ 模型，这个过程也⼀直在酝酿⼀个真正的时机。 同时在这个过程中，我也看到很多⼤模型⾯对的挑战。这种挑战⼀⽅⾯是来⾃于技术，另外⼀⽅⾯可 能是来⾃于组织。我们发现，如果你还是⽤传统的组织结构，对训练⼤模型来说，可能很难成功。我 们今天看到
OpenAI
的成功，本质上，也是因为它的组织做了极⼤的创新。 所以我觉得之前的经历，可以理解成我⼀直在寻找⼀个机会⸺怎么样能够去从零去建造⼀个新的组

Contour是基于Kubernetes的Ingress控制 器，通过将Envoy代理部署为反向代理和负载 均衡器来实现其功能。Contour提供开箱即用 的动态配置更新机制，同时保持了轻量级的配 置文件结构。此外，Contour引入全新入口 API HTTPProxy，该API通过自定义资源定义 （CRD）来实现。其主要目标是扩展Ingress API的功能，以提供更丰富的用户体验并解决 原始设计中的局限性。 开源软件在公共管理部门内的使用，特别是防止受制于某个供应商。 自2023年起，数字化议程已从内政部转移到新成立的数字和信息管理局（DIA）。DIA于2023年4月 开始运行，并独立于其他部委。这一结构的重组还包括将原有的电子政务首席架构师部门或政府信息 社会委员会（RVIS，由负责数字化的副总理担任负责人）重新划分给DIA。DIA被划分为多个行动单 位，它们将接管公共行政部门共享的信息系统，如基 对源代码的任何修改都应公开，以便在整个公共部门体系中进一步共享和重复利用。购置、维护和支 持成本等标准是使用开源软件的决策进行评估的依据。 在过去几年中，捷克公共行政部门使用开源软件解决方案的情况有所增加。通过最近对数字管理结构 的重组，政府提高了在数字政策不同措施之间的协调可能性。捷克的各级行政部门中，有各种各样的 开源软件倡议和战略参与者，其中一些最新项目旨在增强协作以提高效率。这会导致公共行政部门遵 循统一的方法使用

StackOverflow，开源中 国与博客园也受到很多参与者的喜爱。 7、总结 & 致谢 本次问卷在传播和收集过程中多有坎坷，最终呈现的不过是开源世界的⼩⼩⼀隅，但意义重 ⼤。⻅微知著，不难察觉到中国的开源结构已经在发⽣变化，开源的星星之⽕正在燎原，势不 可当。希望这份报告能够抛砖引⽟，吸引更多的社区和开发者加⼊。 该报告的问卷问题， 报告⽂档均发布在代码托管平台，开源社官⽅⽹站和合作伙伴⽹站平 台，基于 ⼀直坚信好的软件是由强⼤的社区重建出来的。  挣得权威：⼈⼈都有机会参与，他们的影响⼒是基于公开获得的功绩——即他们为社区做 出的贡献。功绩属于个⼈，不会过期，不受就业状况或雇主的影响，同时不可转让。  ASF 的扁平化结构：在 Apache 社区⾥⼤家相互尊重，⻆⾊平等，每个⼈的投票具有同等 的分量，贡献者也是在志愿者的基础上与其他⼈享受⼀样的权利（即使某个组织为他们在 Apache 代码上的⼯作提供报酬）。 汉社区及周边地市医院和社区数据对接，硅⾕的 Gliding Eagle 团队及美国⼀家全球医疗信息 服务平台的医疗物资援助等案例达成。⾄此，Wuhan2020 已成为抗击新冠肺炎疫情迄今为⽌ 少数⼏个宣布常态化并完成永久性组织结构建设的⾃组织代表之⼀。 6.2 成员分析 截⾄ 2020年5⽉20⽇，Wuhan2020 开源社区通过统计参与者的邮箱确定的参与⼈数为 4,095 ⼈。随后，通过志愿者邮箱发放志愿者证书，共有

存储库中提交了修复程序，而按照发行版邮件列表的政策规定，公开 的安全问题则属于” 禁运 “的话题。 curl 作者宣布不再向各发行版发送安全漏洞预警 在经历了多次治理风波后，为了解决导致领导层危机的潜在结构性问题， 结束组织内部混乱局面。2023 年 2 月，Rust 项目发布了一项有关新的 治理计划的 RFC；旨在建立了一个领导委员会 (Leadership Council) 以替 代原本的核心团队 年代的束缚，并不断发展以应对人工智 能。 自由软件和开源许可证在 20 世纪 70 年代和 80 年代的主要作用对象 逐步演变成 “代码”。但今天，它必须再次转型以处理人工智能模型。 Rust 管理结构大改：解散核心团队、成立 “领导委员会” 2023 年初，GitHub CEO Thomas Dohmke 在欧盟开源政策峰会上对欧盟 即将出台的 AI 法案 (Artificial Intelligence 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 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处

PRODUCT 基于可视化编程语言 基于通用语言封装的可视化开发语言，具 备完善的静态类型系统和组件扩展机 制，适合 80% 企业级应用开发，灵活性 高，可靠性强。 数据模型驱动 可视化构建实体、数据结构、枚举等低 代码数据模型，自动生成数据库表和页 面交互。 支持企业集成 能够通过 API 集成企业内部的服务，实 现应用组装。 业务与流程融合 流程引擎基于 BPMN2.0 规范，可视化 流程开发，可支持如请假、入职、离职等 用户数据，全面掌控渠道和用户， 提升营销和运营效率，重塑企业零售时代竞争力。 零售大数据解决方案 29 CASE 提升畅爆款销售，降低滞销品库存 对商品进行全生命周期管理，从全盘考虑商品品类结构合理性，快速洞 察重点商品，并基于行业经验对不同销售表现不同生命周期的商品给 出精细化的行动策略。 增强终端快速行动力，提升门店经营水平 提高运营人员数据分析能力，赋能终端导购行动能力提升，使直面消费

GitHub)，Satya 的战略眼光及非凡领导力令人侧目。 5 总结 & 致谢 本次问卷在传播和收集过程中多有坎坷，最终呈现的不过是开源世界的小小一隅，但意义重大。见微知著， 不难察觉到中国的开源结构已经在发生变化，开源的星星之火正在燎原，势不可当。希望这份报告能够 抛砖引玉，吸引更多的社区和开发者加入。 该报告的问卷问题， 报告文档均发布在代码托管平台，开源社官方网站和合作伙伴网站平台，基于 管理的控制权完全交予企业。 102 图表 39 ：GitLab 的 Open Core 商业模式 资料来源：公司公告，云启资本 5.3 Jina AI Jina 首创的“神经搜索”，可以让企业利用可操作的非结构化数据构建搜索解决方案，做出更有效的业 务决策。Jina AI 的核心项目在 Github 上被称为 Jina ，允许用户在短短几分钟内创建一个由深度学习 驱动的云原生搜索解决方案。Jina 将 Atlas Free Tier 产品 现已在北美、欧洲和亚太地区的所有三大云提供商（亚马逊网络服务（“AWS”）、谷歌云平台（“GCP”） 和微软（Azure））上提供，受益于全球数据量 ( 尤其是非结构数据 ) 的爆发式增长、本地数据库向云端 的不断迁移，MongoDB 营收持续高速增长。自 2017 财年 MongoDB Atlas 发布以来，Atlas 贡献的 收入占比由当年的 1% 迅速上升至

5、总结 & 致谢 / 5 Summary & Acknowledgement 本次问卷在传播和收集过程中多有坎坷，最终呈现的不过是开源世界的小小一隅，但意义重 大。见微知著，不难察觉到中国的开源结构已经在发生变化，开源的星星之火正在燎原，势不 可当。希望这份报告能够抛砖引玉，吸引更多的社区和开发者加入。 This questionnaire had many bumps in the dissemination 资料来源：公司公告，云启资本 Source: Company announcement, Yunqi Partners 5.3 Jina AI Jina 首创的“神经搜索”，可以让企业利用可操作的非结构化数据构建搜索解决方案，做出更 有效的业务决策。Jina AI 的核心项目在 Github 上被称为 Jina ，允许用户在短短几分钟内创 建一个由深度学习驱动的云原生搜索解决方案。Jina 将构建一个生产就绪的神经搜索系统的工 Atlas Free Tier 产品现已在北美、欧洲和亚太地区的所有三大云提供商（亚马逊网络服务（“AWS”）、谷 歌云平台（“GCP”）和微软（Azure））上提供，受益于全球数据量 (尤其是非结构数据) 的爆 发式增长、本地数据库向云端的不断迁移，MongoDB 营收持续高速增长。自 2017 财年 MongoDB Atlas 发布以来，Atlas 贡献的收入占比由当年的 1% 迅速上升至

org/en/latest/ https://www.sphinx-doc.org/en/master/examples.html Sphinx文档的优点  丰富的输出格式  完备的交叉引用  明晰的分层结构  美观的自动索引  … ….  精确的语法高亮  开放的扩展插件  多种丰富美观的主题  简单、方便  … …. Sphinx 为python社区的快速发展立下了汗马功劳