亿图图示 产品分享 - 赋能绘图创意,提升办公效率
绘 图 创 意 , 提 升 办 公 效 率 亿图图示 产品分享 办公云时代 软件SAAS化 软件国产化 • 在线化 • 多人协作 • 跨端协作 • 高性价比 • 数字化运营 • 生产力提升 • 产业政策 • 信息安全 行业趋势 ◆ 46%的全球公司有跨地域团队,33%的全球公司用协同场景工具改善工作效率。 ◆ 79%的知识工作者有分散式协同工作的场景需求,其中82%都表示跨设备文件传输在工作效率中扮演重要角色。0 码力 | 18 页 | 4.79 MB | 1 年前32024 中国开源开发者报告
系列凭借灵活的多尺寸选项,强大的多语言支持以及友好的模型授权功能, 赢得了社区开发者的高度评价。DeepSeek 通过引入多头潜在注意力(Multi-head Latent Attention, MLA)技术,在性能和成本上实现了革命性突破,开创高性价比的 AI 新纪元。 智谱的 CogVideoX 系列文生视频模型,成为全球首批开源的文生视频模型之一,不仅在 技术方面让中国视频生成模型列入领先梯队,强化了中国模型在全球范围的竞争力,也为国际开 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 是个体开发者都更加积极地参与到开源工作中。 以阿里巴巴的通义千问 Qwen 为例,据不完全统计,截止 2024 年 9 月,全球已有近 8 万基于 Qwen 的衍生模型,超越了 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 DeepSeek Janus 等多款移动友好型模型。其中,最新发布的0 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 8 月前32023 中国开源开发者报告
说起,前一年年底,ChatGPT 的横 空出世,标志着对话式 LLM 开始进入公众视野,为人们 提供了全新的人机交互方式。而 2023 年 3 月,同系 GPT-4.0 的发布则将 LLM 的规模和能力提升到一个新 的台阶,为 LLM 的广泛应用奠定了基础。再之后的 11 月份,OpenAI 再发力,GPTs 的到来,“用户自定义 ChatGPT”的能力,更是让世人领略了 OpenAI 作为 LLM ChatGPT 类似,Claude 能够执行各种基于文字对话的任务,如文档搜索、 摘要、写作、编码,以及响应用户的提问。 四个月后,Anthropic 推出 Claude 2。Claude 2 改进了性能,响应时间更长, 可通过 API 访问。此外还上线了面向公众的 beta 网站 claude.ai。 2023 年 3 月 14 日,OpenAI 正式推出 GPT-4。 GPT-4 是多模态大型语言模型(Large 发布不久后,一款让这个最强大语言模型能够自主完成任务的开源项 目——Auto-GPT 横空出世,在 AI 领域掀起巨大的波澜。它就像是赋予了 GPT-4 记忆和实体一样,让它能够独立应对任务,甚至从经验中学习,不断 提高自己的性能。 Auto-GPT 是首批将 GPT-4 应用于自动执行任务的程序之一。 2023 年 11 月 17 日,OpenAI 突然发布公告,宣布 Sam Altman 将辞去首席 执行官一职,并离开0 码力 | 87 页 | 31.99 MB | 1 年前3清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单
将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等,用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 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 供定制化的AI解决方案,如智能客服、营销 和办公工具,提升企业竞争力。 • 开源AI教育平台:借助DeepSeek R1 的低成本特性,创建开源AI教育平台,提供 免费课程和实验资源,促进AI教育普及。 • 智能编程教育助手:为编程学生提供实 时编程指导,自动生成代码示例,帮助解决 编程难题。 • 自动化代码审查工具:自动审查代码, 发现潜在问题并提供优化建议,提升开发效 率与代码质量。 新思路:Open 数据报告自动化生成:基于o3mini自动 生成格式化的数据报告,包括图表、表格和文 字说明,帮助管理者快速理解分析结果。 • 数据接口标准化:根据标准格式输出数据, 利用o3mini方便不同系统和平台之间的数据 共享,提升跨机构协作效率。 • 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0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 7 月前3网易数帆 领先的数字化转型技术与服务提供商 2021
代信息技术下实现数字化转型的需求。 网易数帆依托网易二十余年互联网技术积累,系列软件基础平台产品和技 术方案,成熟应用于金融、零售、制造、能源、电信、物流等多个行业领 域,在技术先进性、性能优越性、产品成熟度及安全可靠性等方面得到了 各行业客户的验证。目前已服务各领域头部客户百余家,包括工商银行、 浙商银行、银监会、人保金服、深圳证券交易所、华泰证券、名创优品、 古茗、百胜集团、 信息化、数字化建设的商业闭环,同时也是希望为企业日常运营 管理提供数据监控、预警、决策支持,进一步提升现代农业企业 的科技含量和企业竞争力。 温氏集团 IT 负责人 温先生 温氏集团 网易数帆轻舟团队协助我们构建了大华统一产品服务中心,大幅 提升了不同产品线的信息交互效率。轻舟云原生平台使我们统一 了企业信息化标准,降低了运维难度,并提升了平台的稳定性和可 扩展性,改善了用户体验。后续将继续基于轻舟进行共享能力中 服务,打破企业软件应用中数 据孤岛等现状。 敏捷 通过小步快跑的方式敏捷迭 代,不断适应市场与业务需求 的变化,摆脱缓慢的大版本更 新与业务需求脱节的窘境。 高效 通过自动化与生产协作方式 的优化,多环节提升软件生产 的效率。 开放 基于开放的技术体系,打造开 放的软件架构。 轻舟云原生软件生产力平台 2.0 能力全景图 轻舟优势 搭建云原生技术底座,助力企业与时俱进实现云上软件创新,支撑业务高速发展。0 码力 | 43 页 | 884.64 KB | 1 年前32023年中国基础软件开源产业研究白皮书
持各种应用程序和业务的需求 编程语言:人与计算机交互的“语言”, 含编译器、基础编程语言、IED等 社区协作:鼓励各方在开放平台上协作 贡献,推动开源内容的发展 创新改进:通过资源共享与协作共生, 提升开源内容质量,并产生新的内容 自由共享:开源内容可以免费被任何人 查看、学习、使用 透明与可审查:开源的源代码可以被任 何人审查验证、保持质量 开源精神 通过传递一种对于知 识分享、知识透明和 以开源社区及代码托管平台为中心,各方合力促进产业源与端共生共长 发起者可以将源代码放在代码托管平台上,结合开发者的代码贡献进一步提升源代码质量。在这个代码优化的过程中,也有其他力 量辅助:1)开源基金会可选择性接受项目的捐赠并运营项目;2)开源技术论坛通常会提供更广阔的开发者交流平台,提升开发者 能力水平;3)开源社区评估机构可对开源社区进行评分,辅助开发者选择要参与的开源项目;4)开源产业联盟往往会对行业贡献 动力。我们看到,市场中一些开源项目因一段时间后仍无法看到明确的项目回报而以失败告终,逐渐被开源发起者抛弃。正因如此, 企业应转变短视思路,认识到开源是一种长期行为,对应制定长期战略。仅以投入产出比衡量开源项目收益将忽视开源对于企业在 提升技术领导力、增进创新力、构建活力生态、树立行业标准方面的贡献,短视的战略部署无法支撑企业持续投入,等到开源项目 的最终开花结果。 来源:根据专家访谈、公开资料,由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 开源项目长期投入要素及长期收益0 码力 | 43 页 | 4.69 MB | 1 年前3Moonshot AI 介绍
的关键组件;发明了Transformer-XL,是历史上第⼀个在词级别和字级别都全⾯超越RNN 的注意⼒语⾔模型,解决了语⾔建模上下⽂⻓度的关键问题,定义了语⾔建模的新标准;曾 与DeepMind和CMU合作研究,⾸次实现⼩样本性能逼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 Schulman亲⾃邀请加盟。 iv. 基础设施⽅⾯。团队核⼼成员曾带领数⼗⼈从零开发世界领先的深度学习框架,也具备数千 卡集群全⾃动化硬件运维告警、数百亿特征检索、⼤规模(数⼗PB数据、百万台机器)分 布式系统数量级性能优化的经验。 c. ⽬前团队⼈数超过80⼈,每个⽉都有在全球某个领域有显著影响⼒的⼈加⼊。 2.团队聚焦底层技术创新,技术Vision强 a. 引领⼤模型的“⽆损⻓上下⽂”时代。2 和中⽂能⼒上Kimi智能助⼿依然领先。 b. 聚焦底层技术创新,不⾛技术捷径。最早提出“LosslessLongContext可以解决90%以上的 模型定制问题”,坚持对数据的⽆损压缩,实现模型能⼒的提升,不⾛技术捷径(通过滑动窗 ⼝、降采样、⼩模型等技术实现上下⽂窗⼝延⻓,都是“技术捷径”) c. 通过这篇⽂章,您可以了解更多技术⽅⾯信息:专访⽉之暗⾯杨植麟:losslesslongcontextis0 码力 | 74 页 | 1.64 MB | 1 年前3中国开源软件产业研究报告
中国的开源产业已经初具规模,市场上涌现了一批自主开源的企业,并形成了开源社区、开 源产业联盟、开源基金会等开源组织,但整体来看,我国的开源软件产业尚处于发展初期, 长期发展还需要在制度、法律和文化等方面进行提升。 开源基金会前瞻:开源基金会是具备公益性、非盈利性以及非政府性的社会公益组织,国际 上知名的开源基金会有Linux基金会、Apache开源基金会、CNCF等。中国的开源基金会处 于发展初期,20 费提供给使用者,同时要求使用者遵循一定的开源规范。开源的发起者可以是个人、企业等 各种主体,聚焦企业开源领域,企业开源与商业化并不矛盾,开源软件的“引流”作用能够 帮助企业实现周边产品的增收、市场影响力的提升以及产业生态的协同构建。 3 开源软件概念铺陈 1 开源软件与云计算的关系 2 3 开源软件基金会前瞻 5 中国的开源软件法治建设状况 4 中国的开源软件产业发展洞察 4 ——《大教堂与集市》中文版,机械工业出版社 软件进行使用和反 馈来帮助开发者进行产品升级——这是一种只有在软件这样的产品上才能够实现的发展模式;然而,自由软件理念与企业 商业化运营背道而驰。随着计算机产业的发展,软件作为一种产品的商业价值显著提升,在当时的微软、IBM等IT龙头企 业的影响下,市场亟需一种结合了自由软件的创造力和私有软件的商业性的发展模式,1998年,“开源软件”理念在这一 背景下应运而生。 全球范围内开源软件理念发展历史简述0 码力 | 68 页 | 3.63 MB | 1 年前32021 中国开源年度报告
公司在购买开源产品时,多由工程团队负责人(技术总监 / 架构师 /TL)来进行产品的选择, 而且在同类型软件的购买中,半数的人会考虑软件供应商对开源社区的贡献,但不是主要 的考虑因素,只有在产品性能差别不大时,才会选择对开源社区贡献大的供应商。 参与者首次参与 / 转而参与开源项目的原因多为主观原因,例如更好的技能施展空间、更和谐的 社区氛围、更多的朋友,而应公司所在组织的要求来参与开源社区的占比很小。 公司在购买开源产品(基于开源项目的商业化产品)时,多由工程团队 负责人(技术总监 / 架构师 /TL)来进行产品的选择,而且在同类型软 件的购买中,半数的人会考虑软件供应商对开源社区的贡献,但不是主 要的考虑因素,只有在产品性能差别不大时,才会选择对开源社区贡献 大的供应商。 专家点评 姜宁:这里的开源产品是指基于开源项目的商业化产品吧!大部分的情况下,开源项目的选型是由在一线的开 发人员决定的,但是由于公司决策链 年底所爆发的 log4j 漏洞,是否会让公司购买开源产品更加保守谨慎?开源安全任重而道远。 3.6 受访者所从事的技术方向 受访者中非技术人员占比最高,后端开发次之,与去年相比,非技术人 员的比例大幅提升,说明开源已经越来越受到各行各业的关注。 注:非技术人员和学生是对受访者的不同维度的刻画,不太能确定非技 术人员中所包含学生的比例,有些学生可能会选择自己未来从事的职业 方向。 专家点评0 码力 | 132 页 | 14.24 MB | 1 年前3国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)
善人工智能标准工作顶层设计,强化全产业链标准工作协 同,统筹推进标准的研究、制定、实施和国际化,为推动我 国人工智能产业高质量发展提供坚实的技术支撑。 到 2026 年,标准与产业科技创新的联动水平持续提升, 新制定国家标准和行业标准 50 项以上,引领人工智能产业 高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广 的企业超过 1000 家,标准服务企业创新发展的成效更加凸 显。参与制定国际标准 口协议、性能评定、试验方法等技术要求,包括智能传感器的架 构、指令、数据格式、信息提取方法、信息融合方法、功能集成 方法、性能指标和评价方法等标准。 4. 计算设备标准。规范人工智能加速卡、人工智能加速模 组、人工智能服务器等计算设备,及使能软件的技术要求和测试 方法,包括人工智能计算设备虚拟化方法,人工智能加速模组接 口协议和测试方法,及使能软件的访问协议、功能、性能、能效 的测试方法和运行维护要求等标准。 运行时库及调试工具、人工智能软硬件平台计算性能等标准。 7. 开发框架标准。规范人工智能开发框架相关的技术要求, 包括开发框架的功能要求,与应用系统之间的接口协议、神经网 络模型表达和压缩等标准。 8. 软硬件协同标准。规范智能芯片、计算设备等硬件与系 统软件、开发框架等软件之间的适配要求,包括智能芯片与开发 框架的适配要求、人工智能计算任务调度、分布式计算等软硬件 协同任务的交互协议、执行效率和协同性能等标准。0 码力 | 13 页 | 701.84 KB | 1 年前3
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