15 curve文件系统元数据proto（代码接口定义，已实现）© XXX Page 2 of 15 1、代码结构和代码目录 curve文件系统是相对于curve块设备比较独立的一块，在当前curve项目的目录下，增加一个一级目录curvefs，curvefs下有自己独立的proto\src\test。 2、文件系统proto定义 2.1 mds.proto mds.proto

Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 1 / 7 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境 前⾔ 随着业务的快速发展，技术部⻔的组织架构在横向及纵向不断扩⼤和调整，与此同时，企业的⽣产资料：应 ⽤系统，也变得越来越庞⼤。为了让应⽤系统适配企业组织架构的调整，梳理组织架构对于应⽤权责的边 界，⼤部分组织会选择使⽤“微服务”架构来对应⽤系统进⾏横向拆分，使得应⽤系统的维护边界适配组织架 ，不得不将所 有依赖的服务都启动起来。随着微服务数量的增加，开发应⽤所需要的本地资源越来越多，最终导致本地⽆ 法满⾜开发的配置需求。 云原⽣解放了部署和运维，开发呢？ Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 2 / 7 云原⽣和 Kubernetes 的普及，进⼀步屏蔽了“微服务”应⽤的复杂度，这主要体现在部署和运维阶段。 为了解决微服务应⽤在开发、测试和⽣产阶 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境 Nocalhost 是⼀个云原⽣开发环境，希望让开发云原⽣应⽤像开发单体应⽤原始⼜简单。 Nocalhost 重新梳理了开发过程所涉及到的⻆⾊和资源： 团队管理⼈员 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 3 / 7 开发者 应⽤ 集群 开发空间 通过对这些⻆⾊和资源的重新整合，Nocalhost 重新定义了云原⽣开发环境，并带来了全新的云原⽣开发体

如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 但是通过监控、日志分析、跟踪链等发 现问题根因所在周期长，依靠人的经验 （并且人的经验无法数据化沉淀），而 得到问题根因后，只能通过人工去修复 或者管理 • 而大数据或者基于监督的AI技术的成熟、 运维领域模型趋于完整、云原生底座也 更成熟的基础上，利用大数据分析根因 （关联性分析）和利用AI进行基于根因分 析的自动化处理成为可能。 • 在精细化的基础上，完整较为成熟的自 动化能力，节约了人力成本同时提高了 企业IT文化、工作流程、知识体系、工具集的总合升级 • 应用架构升级 • re-platform • re-build • re-host • 运维模式升级 • 从传统面向操作规则的运维转变为面向观测数据的自动化运维 • 重新定义软件交付模式 • 整体打包交付 • Git=Single Version Of Truth • 声明式API • 尽量采用OpenAPI作为系统集成胶水 • 重塑研发流水线 • 任何变更都提交git，有迹可循

DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 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 解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务

DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 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 解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务

Nacos 配置模型 21 Nacos 内核设计 28 Nacos ⼀致性协议 28 Nacos 自研 Distro 协议 38 Nacos 通信通道 42 Nacos 寻址机制 56 Nacos 服务发现模块 63 Nacos 注册中心的设计原理 63 Nacos 注册中心服务数据模型 80 Nacos 健康检查机制 89 Nacos 配置管理模块 97 配置⼀致性模型 97 Nacos 建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 官网：https://nacos.io/ 仓库：https://github.com/alibaba/nacos Nacos 优势 易⽤：简单的数据模型，标准的 restfulAPI，易用的控制台，丰富的使用文档。 稳定：99.9% 高可用，脱胎于历经阿里巴巴 10 年生产验证的内部产品，支持具有数百万服务的大 规模场景，具备企业级 SLA 的开源产品。 20  审计系统：扩展接口方便与不同公司审计系统打通。  通知系统：核心数据变更，或者操作，方便通过 SMS 系统打通，通知到对应人数据变更。 21 > Nacos 架构 Nacos 配置模型 背景 在单体架构的时候我们可以将配置写在配置文件中，但有⼀个缺点就是每次修改配置都需要重启服 务才能生效。 当应用程序实例比较少的时候还可以维护。如果转向微服务架构有成百上千个实例，每修改⼀次配

观 点 编委会 21 | 2024 年中国开源模型：崛起与变革 26 | 开源模型未必更先进，但会更长久 30 | 大模型撞上“算力墙”，超级应用的探寻之路 36 | AI 的三岔路口：专业模型和个人模型 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 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 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化：构建未来 AI 基础设施的关键 Part 高瞻，Gitee AI 运营 设计：张琪 开发者是开源生态的重要支柱。 本章结合 、 的数据分 析，勾勒 2024 年中国开源开发者的整体画像趋势轮廓，主要 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

Ø屏蔽IO处理细节 Ø定义网络链接生命周期，事件机制 Ø定义可编程的网络模型，核心方法，监控指标 Ø定义可扩展的插件机制PROTOCOL 5 Ø定义编解码核心数据结构 üMesh处理三段式：Headers + Data + Trailers Ø定义协议Codec核心接口 ü编码：对请求数据进行编码并根据控制指令发送数据 ü解码：对IO数据进行解码并通过扩展机制通知订阅方 •定义扩展机制通知解码事件STREAMING •定义扩展机制通知解码事件STREAMING 6 Ø定义Stream模型 ü 向上确保协议行为一致性 ü 为网络协议请求/响应提供可编程的抽象载体 ü 考虑PING-PONG，PIPELINE，分帧STREAM三种典型流程特征 Ø定义Stream生命周期，核心事件 Ø定义Stream层编/解码核心接口 ü 核心数据结构复用Protocol层 Ø定义可扩展的插件机制 Ø对于满足请求Stream池化的需求 Ø需处理上层传入的状态事件PROXY bytes stream stream bytes Network Network Protocol Stream Proxy Proxy Protocol Stream Network Network线程模型 0.1.0 9 Client Listener Read / Codec Read / Codec Read / Codec accept Stream Event Handler Pool

本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 5支持联网查询网址，Claude 3.5 sonnet暂不支持；  四个模型均能根据上传的网页代码，对多个网址链接进行筛选、去重，完全提取出符合指令要求的所有网址链接并形成列表；  在复杂爬虫任务上，DeepSeek R1与Open AI o3min生成的代码均能正常执行数据采集任务，o3响应速度更快，R1数据采集结果更加完 整准确；其他2个模型都存在多次调试但代码仍然运行不成功的问题，如代码中罗列URL不全、输出文本中提取数据为空等。

• DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大 提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAl-o1正式版。 Dataset），这个数据集 是一个著名的问答数据集，基于维基百科数据生成，并且数 据是2020年之前的。 AI幻觉问题抽取：多数据集 问题加载 探讨大语言模型（LLMs）在模拟人类意见动态和社 会现象（如极化和错误信息传播）中的表现，特别 是引入偏误信息后的意见动态变化。使用大模型模 拟多个虚拟代理，讨论“气候变暖”、“转基因食 品的安全性”和“疫苗的有效性和安全性”三个具 有科学共识的话题。 实验一在无偏误信息条件下，代理通过社交网络进 引入专业资源：如需要，可以寻求律师或家庭顾问的帮助，确保遗产分配的合法性和 公正性。 提示语策略差异 1 推理模型 2 通用模型 • 提示语更简洁， 只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑） 。 • 无需逐步指导， 模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤， 反而可 能限制其能力） 。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提