开发技术栈作为切入点，将深入探讨以下中国 AI 大模型领域的代表性开源项目社区。 这些开源项目社区覆盖了深度学习框架、向量数据库、AI辅 助编程、LLM 应用开发框架、模型微调、推理优化、LLM Agent，以及检索增强生成（RAG）等多个关键技术栈。 为了更全面客观地展示中国大模型 LLM 开发技术栈的开源 社区生态，我们使用了 对开源社区的生态评 估体系，希望通过这些数据洞察中国开源开发者在 AI 技术 领域的活跃度、生产力和创新能力。 组织给予减轻或免承担法律责任；《生成式人工智能服务管理暂行办法》 则明确了人工智能技 术的使用和合规要求，促进了开源模型在合规框架下良性发展。 变革 端上模型的兴起与隐私保护 随着小型模型的性能逐步增强，更多高级 AI 正转向在个人设备上运行。这一趋势不仅显著 降低了云端推理成本，还提升了用户隐私控制。 中国 AI 社区在这一领域也做了重要贡献，推出了如 Qwen2-1.5B、MiniCPM 系列和 典型案例，强化了推理能力的同时，也大大缓解了幻觉问题。 2. 大模型做不到的，“现存工具”强势补位。 无法持续更新的知识库，可以通过 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强 生成）来解决。 RAG 的出现，让各界越来越深刻地认识到，大模型没必要存储那么多知识，只需要如何使 用搜索引擎这个外部工具即可。大模型可以在搜索结果上做进一步的信息筛选和优化，而搜索引 擎弥补了大模型的知识缺陷，实现了

隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架 的措施。 2.3 综合治理措施方面。明确技术研发机构、服务提供者、用户、政府 部门、行业协会、社会组织等各方发现、防范、应对人工智能安全风险的措施 力， 确保基础设施和服务运行不中断。 （d）对于人工智能系统采用的芯片、软件、工具、算力和数据资源，应 高度关注供应链安全。跟踪软硬件产品的漏洞、缺陷信息并及时采取修补加固 措施，保证系统安全性。 4.2 针对人工智能应用安全风险 4.2.1 网络域风险应对 （a）建立安全防护机制，防止模型运行过程中被干扰、篡改而输出不可 信结果。 （b）应建立数据护栏，确保人工智能系统输出敏感个人信息和重要数据 南，完善伦理 审查制度。 5.5 强化人工智能供应链安全保障。推动共享人工智能知识成果，开 源人工智能技术，共同研发人工智能芯片、框架、软件，引导产业界建立开放 生态，增强供应链来源多样性，保障人工智能供应链安全性稳定性。 5.6 推进人工智能可解释性研究。从机器学习理论、训练方法、人机 交互等方面组织研究人工智能决策透明度、可信度、纠错机制等问题，不断提 高人工智能可解释性和可预测

• 情感分析与数据解读：利用o3mini结合 情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调 研等领域理解消费者情感，优化产品和策略。 • 故事化数据呈现：借助o3mini将数据以 故事的形式呈现，增强数据的可读性和吸引力， 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别：借助o3mini高效分 析复杂数据，帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律，如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 多版本与模块化支持：目前提供三个版本（基础版、增 强版、专业版），能够灵活应对不同用户的综述需求。 工具内包括文献观点梳理、问题提出等功能模块，确保 用户在不同科研需求下得到充分支持。  增强版绘图功能：增强版具备绘图功能，可通过可视化 图示（如文献关键词共现图）直观展示综述内容，帮助 用户更好理解和呈现研究成果。  无数据检索：以现有真实数据库作为支撑，通过关键词 检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，目前只支持  综述生成：点击生成综述，等待2-3分钟即可下载综述报告。 元知AI综述工具官网：https://yuanzhi.zeelin.cn/#/ 选择版本：根据需求选择工具的四个版本，包括基础版、增强版、专业版（单图）、专业版（双图）。  文献导入：用户可从现有文献数据库中下载中英文数据后导入平台，或直接通过实时联网访问免费数据库 进行在线分析，操作简单便捷。  信息提取与分析：平台自动

 许多 AI 采用者仍处于早期阶段：26% 的人使用 AI 不到一年，而 18% 的人已经在生产中进行了应用。  16% 从事 AI 工作的受访者表示正在使用开源模型。  意外结果、安全性、公平性、偏见和隐私是采用者测试 的最大风险。 工业和信息化部赛迪研究院数据显示，目前，我国已有超 过 19 个大语言模型研发厂商。其中，15 家厂商的模型 产品已经通过备案，预计今年我国大语言模型市场规模将 OpenAI 正式发布GPT-4 AIGC 回顾 2023 大语言模型 LLM 元年的重磅事件。 开源开发者事件回顾 Anthropic 推出Claude 2023 年 3 月，百度全新一代知识增强大语言模型、文心大模型家族的新成 员——文心一言 (ERNIE Bot) 正式发布。 百度文心一言正式亮相 2023 年 7 月，Meta 和 微软深度合作，正式推 出下一代开源大语言 模型 Llama “大圣净化”、“一指禅” 和 “叮小跳”。 自动跳过开屏广告应用「李跳跳」无限期停更 微软于 2023 年 8 月发布了 Visual Studio for Mac 的退役公告。未来， 开发团队将专注于增强 Visual Studio 和 VS Code，优化它们以进行跨平 台开发。 Visual Studio for Mac 退役后，微软方面仍会为 Mac 开发者提供替代方 案，例如 C# Dev

华为鲲鹏计算兼容性测试认证 大数据技术机构资质 信通院大数据技术标准推进委员会成员 大数据系统软件浙江省工程实验室 浙江省网易大数据重点企业研究院 浙江省云计算和大数据省级企业研究院 人工智能技术机构资质 浙江省增强现实与智能交互工程技术研究中心 省级组织资质 浙江省重点企业研究院 浙江省企业技术中心 云计算技术机构资质 工信部云计算服务能力标准首批试点单位 信通院云计算标准和开源推进委员会成员 信通院首批开源供应商 支持节点、可用区级故障，灵活调度策 略，有效保障数据安全性与可用性。 故障恢复 支持 Node 级和实例级故障自动恢复， 无需人工值守。 异构网络访问 支 持 异 构 协 议 转 换 为 HTTP 协 议 RESTFUL 接口，具备请求转换能力，有 效集成企业存量应用。 基于开源自主可控 基于社区开源版本，进行源码级内核优 化，性能增强，自主可控。 完备的监控 丰富的企业经验积累，支持完备的监控 画像分析 群组管理 API管理 支持数据产品研发 无代码平台，与 BI 、数据填报、复杂报 表、智能决策深度融合。 开放与集成能力 以标准类接口开放所有资源，支持集 成，兼容性强。 内置增强分析 内置高级分析模型，如预测、聚类，离 散；支持智能问答、智能分析等多种分 析场景。 产品特色 产品能力 业务流程覆盖数据收集、加工、分析、应用等全链路环节，内置可视化报告、自助式 ETL

…………………………………………………………………………………………… 116 一、各国开源政策将对开源世界的未来产生重大影响 ………………………………………………… 116 二、开源法务合规趋势 ：意识增强，道阻且长 ………………………………………………………… 116 三、开源治理成为显学 …………………………………………………………………………………… 116 四、国际基金会的左右博弈 ：RMS …………………………………………………………………………………………… 118 一、各国开源政策将对开源世界的未来产生重大影响 ………………………………………………… 118 二、开源法务合规趋势 ：意识增强，道阻且长 ………………………………………………………… 119 三、开源治理成为显学 …………………………………………………………………………………… 120 四、 国际基金会的左右博弈 ：RMS 如果可以跨越这一阶段，会迎来快速增长时期。 图表 16 ：开源社区成熟度曲线 资料来源：PingCAP，中国信通院 3.2.3 加速扩张阶段：加速软件采用及付费转换—销售管理 加速扩张阶段的主要任务是增强开发者和用户对软件的喜爱、采用和价值，发掘潜在客户并将免费用户 向付费用户转换。定位潜在用户应该优先考虑针对特定细分市场的活动，基于产品使用信息进行用户分析， 了解哪些角色和部门正在使用该产品以

Transformer 结构的优势 1. 高效的并行计算：摒弃循环结构，使计算速度大幅提升。 2. 更好的上下文理解：注意力机制可捕捉长文本中的远程依赖关系。 3. 良好的可扩展性：可适配更大规模模型训练，增强 AI 泛化能力。 教程作者：郭震，工作 8 年目前美国 AI 博士在读，公众号：郭震 AI，欢迎关注获取更多原创教程。资 料用心打磨且开源，是为了帮助更多人了解获取 AI 知识，严禁拿此资料引流、出书、等形式的商业活动 Tuning），如下图11所示。通用强化学习训练过 程后，使得 R1 不仅在推理任务中表现卓越，同时在非推理任务中也表现出 色。但由于其能力拓展至非推理类应用，因此在这些应用中引入了帮助性 （helpfulness）和安全性（safety）奖励模型（类似于 Llama 模型），以优化 与这些应用相关的提示处理能力。 DeepSeek-R1 是训练流程的终点，结合了 R1-Zero 的推理能力和通用强化 学习的任务 DeepSeek-R1 中间推理模型生成：通过推理导向的强化学习（Reasoning-Oriented RL）， 直接生成高质量的推理数据（CoT 示例），减少人工标注依赖。通用强化学 习优化：基于帮助性和安全性奖励模型，优化推理与非推理任务表现，构建 通用性强的模型。最终，DeepSeek-R1 将 R1-Zero 的推理能力与通用强化 学习的适应能力相结合，成为一个兼具强推理能力和任务广泛适应性的高

expansion stage: accelerating software adoption and paid conversion - sales management 加速扩张阶段的主要任务是增强开发者和用户对软件的喜爱、采用和价值，发掘潜在客户并将 免费用户向付费用户转换。定位潜在用户应该优先考虑针对特定细分市场的活动，基于产品使 用信息进行用户分析，了解哪些角色和部门正在使用该产品以及他们的兴趣所在，同时预测免 Source: Synopsys, Cloud Qi Capital 全球知名开源日志组件 Apache Log4j 于 2021 年 12 月被曝存在严重高危险级别远程代 码执行漏洞，引发人们对开源安全性问题的探讨。12 月 9 日，Apache Log4j2 被曝出第一个 高危漏洞 Log4Shell，并在此之后持续爆雷，至 12 月 22 日已经发现了第三个高危漏洞 CVE- 2021-45105。而由于 市 场契合度引入了用户，价值市场契合度就是找到客户关心并愿意支付的费用，进而使企业可以 自然延伸来推动收入。开源软件公司已经找到了一些围绕功能的价值市场契合，包括 RAS（可 靠性、可用性、安全性）、工具附加组件、性能、审计、服务等。 Secondly, open source projects should have a value-market fit. Value-market fit

向上对接高校及研究机构， 加紧基础技术共建；向下对 应发行版ISV厂商，将软件向 更多行业及场景渗透 规划开源软件迭代方向，包 括但不限于软件特性增加、 现有功能增强、Bug修补， 并提出相应的合格指标 一方面积极对社区开发者的回 复给予反馈，另一方面发掘优 秀的灵感，增强创新能力 对开发者提交的代码进行评 审，确保代码的可读性和可 维护性，及时做出缺陷反馈 提出企业开源项目，确定是 否开源、开源时间、企业内 是否具有开源应用场景以及 OpenHarmony社区是技术发展逐步演变的典范。自开源以来， OpenHarmony操作系统逐渐由仅支持小型带屏设备逐步演进为可 支持复杂标准带屏设备。这意味着开源促进了OpenHarmony操作系统的技术升级，增强了对复杂、多样场景的支持。 OpenHarmony的演变成果得益于其良好的技术架构，良好的系统原生特性加之后期持续的社区运营努力，便有了今天的成果。从 码云数据、社区活跃度、生态等指标来看， Ope 同一数据库 可以轻松扩 展至其他互 联网平台 架构复杂： 多为单体应 用，架构上 耦合度较 高，代码难 度高 架构轻：前 端展示、中 层业务处理 逻辑、后端 数据库 “求稳定”：更注重 系统对业务的安全性 和稳定性的支持，因 而采用自建服务器或 私有云的运营方式 “求灵活”：更注重 系统对业务快速扩张 和灵活变动的支持， 因而更多采取订阅云 服务的轻资产模式 开源<闭源：更复 杂、更封闭、更求稳

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 行每日对话，记录最终信念状态和信息传播路径。 实验二改变初始信念分布，探讨初始条件对结果的 影响。 影精品。从精心构思到精湛制作，每 一环节均体现出国产电影追求卓越的 精神。市场反应热烈，观众好评不断， 充分反映出国人对优秀影视作品的殷 切期待。此次票房突破不仅是经济效 益的体现，更标志着我国文化软实力 不断增强。近年来，国家大力支持文 化产业发展，推动创意与技术深度融 合，激励更多优秀作品涌现，培育文 化自信。展望未来，中国电影必将在 创新驱动下，以多元风貌走向世界， 为构建社会主义文化强国贡献更大力 量。国产电影正昂首阔步迈向辉煌未