更加「接地气」，受到了更多开 发者的喜爱。 虽然面临资源的挑战，但它们的 灵活性和社区驱动力使得它们获 得了更多开发者的支持。 9 / 111 本年度最活跃的开源组织 不同开源组织在 Issue 解决 和 PR 处理数量上的差异，反映了它 们在开发活跃度、社区参与度和 技术成熟度上的不同战略。 技术大厂主导的项目往往具有较 高的资源投入和社区管理效率， 而民间组织则可能更注重技术问 题的快速解决，并逐步吸引更多 随者到行业引领者的跨越式成长，也为全球人工智能发展注入了新的活力与动力。中国开源模型 的成功并非偶然。在政府对人工智能产业的持续支持以及国内人工智能行业对模型研发的巨额投 入下，从基础算法到行业应用、从算力基础设施到数据资源整合，中国人工智能生态体系正在迅 速完善。这一趋势表明，未来中国有可能在全球人工智能领域占据更为核心的地位。 开源生态的繁荣与协作 随着开源模型影响力的提高，中国开源社区的活跃度也明显提升。无论是企业、研究机构还 北京智源研究院和上海人工智能实验室等研究机构，通过与企业和高校合作及开源平台的建 设，建立了更完善的协作机制，从而在开源模型 (如 InternLM) 和数据集 (如 Infinity-MM) 领 域贡献了大量有影响力的基础工作和资源。 2024 年，中国开源社区涌现出众多高质量的自发研究成果。其中，MAP 团队推出的全开 源模型 Map Neo 引人瞩目。该模型在训练数据、脚本以及模型对齐工作上实现了全面公开， 成为国内少有的真正意义上完全开源的项目。

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1109 8.6 使用资源管控 (Resource Control) 实现资源隔离 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1111 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1114 8.6.6 关闭资源管控特性 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1326 10.3.4 定位消耗系统资源多的查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1333

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 793 8.6 使用资源管控 (Resource Control) 实现资源隔离 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 795 8 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 798 8.6.6 关闭资源管控特性 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1007 10.3.4 定位消耗系统资源多的查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1013

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 856 8.6 使用资源管控 (Resource Control) 实现资源隔离 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 858 8 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 861 8.6.6 关闭资源管控特性 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1071 10.3.4 定位消耗系统资源多的查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1078

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 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  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。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； k1.5相较短文本处理表现更加突出，提取准确的同时数据维度更加全面；由于文本过长DeepSeek R1无法完成任务；  综合来看，Open AI o3mini响应最快效率最高，但在数据集成维度上稍显不足，同时与Claude 3.5 sonnet所输出的表格更为工整、简洁。 Claude 3.5 sonnet 一般文本（7000token）： 能够准确提取文本数据，并 整理成可视化图表，表格文

Mobikok 二维火 客如云 Ping++ 乐视云 零氪科技 威锐达测控 盖娅互娱 游族网络 西山居 FUNYOURS JAPAN 万达网络 佐助金融 360金融 中国电信翼支付 某电信运营商 更多资源 常用工具 PingCAP 团队技术博客 知乎专栏 Weekly 英文文档 README - 10 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 是 PingCAP 公司受 Google 算法，这个算法通常会占用更少的内存，但执行时间会更久。 当数据量太大，或系统内存不足时，建议尝试使用。 SELECT /*+ TIDB_INLJ(t1, t2) */ * from t1，t2 where t1.id = t2.id 提示优化器使用 Index Nested Loop Join 算法，这个算法可能会在某些场景更快，消耗更少系统资源，有的场 景会更慢，消耗更多系统资源。对于外表经过 WHERE 条件过滤后结果集较小（小于 连接成功之后，请求验证会检测执行操作是否拥有足够的权限。 对于数据库相关请求 (INSERT，UPDATE)，先检查 mysql.user 表里面的用户全局权限，如果权限够，则直接可 以访问。如果全局权限不足，则再检查 mysql.db 表。 user 表的权限是全局的，并且不管默认数据库是哪一个。比如 user 里面有 DELETE 权限，任何一行，任何 的表，任何的数据库。 db 表里面，User

999% 5分钟18/总页数 治理策略 & 高可用 不可用因素 程序和配置出 bug 线程假死、配 置格式出错 机器故障 宕机 机房故障 核心交换机故 障、机房停电 容量 服务容量不足 依赖服务 响应超时19/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用 设计手段 服务高可用 服务限流 方法容错 负载均衡+ 实例容错 柔性化/异步化 服务冗余 服务分流 存储高可用 PS/QPS阀值， 如果超了阀值则系统就会不响应用户请求或响应的非常慢，因此我们最好进行过 载保护，防止大量请求涌入击垮系统。 • 服务限流其实是指当系统资源不够，不足以应对大量请求，即系统资源与访问量 出现矛盾的时候，我们为了保证有限的资源能够正常服务，因此对系统按照预设 的规则进行流量限制或功能限制的一种方法。 • 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行 限

领域用户和社会公众用户，开发应用人工智能技术的若干安全指导规范。 3. 人工智能安全风险分类 人工智能系统设计、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 （a）可解释性差的风险。以深度学习为代表的人工智能算法内部运行逻 （c）训练数据标注不规范风险。训练数据标注过程中，存在因标注规则 不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题，不仅会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出 错误。 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、 泛在算力节点，不同类型计算资源，面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 （c）供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒，恶意阻断 全球

符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语元素组合矩阵 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌 通过多步引导，实现更深入的内容 探讨 控制每个步骤的输出深度，避免冗余 创意激发 多角度提示激发AI的创造性思维 在创意和连贯之间找到平衡 质量控制 多次迭代提高内容质量 需要更多的实践和计算资源 灵活调整 可根据中奖结果随时调整后续提示 实时调整需要较高的判断和决策能力 提示语链的优势与挑战 提示语链的设计原则 01 目标明确性 02 逻辑连贯性 03 渐进复杂性 04 灵活适应性 Connection（连接）：建立子任务之间的逻辑关联 • Temporal Arrangement（时序安排）：考虑任务的时 间维度 • Resource Allocation（资源分配）：为每个子任务分配 适当的注意力资源 • Adaptation（适应）：根据AI反馈动态调整任务结构 为了更有效地进行任务分解，可以采用SPECTRA模型（Systematic Partitioning for

符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语元素组合矩阵 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌 通过多步引导，实现更深入的内容 探讨 控制每个步骤的输出深度，避免冗余 创意激发 多角度提示激发AI的创造性思维 在创意和连贯之间找到平衡 质量控制 多次迭代提高内容质量 需要更多的实践和计算资源 灵活调整 可根据中奖结果随时调整后续提示 实时调整需要较高的判断和决策能力 提示语链的优势与挑战 提示语链的设计原则 01 目标明确性 02 逻辑连贯性 03 渐进复杂性 04 灵活适应性 Connection（连接）：建立子任务之间的逻辑关联 • Temporal Arrangement（时序安排）：考虑任务的时 间维度 • Resource Allocation（资源分配）：为每个子任务分配 适当的注意力资源 • Adaptation（适应）：根据AI反馈动态调整任务结构 为了更有效地进行任务分解，可以采用SPECTRA模型（Systematic Partitioning for