的数据关联，分析 能力相对较弱。  DeepSeek R1与Open AI o3mini的数据分析能力相当，且领先其他两个模型，均能够精准抓取数据核心指标并做统计，找到各特征与核心 指标的关联，其中R1分析逻辑更加清晰严谨，而o3推理更加高效；  Kimi k1.5推理逻辑清晰但分析能力相对较弱， Claude 3.5 sonnet能够提供分析思路但没有明确结论。 结论 测试结果受到数据样本、测 基于数据集，在整体数据概括后提供多个 深入数据挖掘方向，根据需求输入研究倾 向，高效生成多个维度的数据分析，语言 简洁，挖掘深度较浅。 Kimi k1.5 提供数据的潜在用途方向，深入分 析过程中，从多个维度（如时间、 语言、地区）深入挖掘数据意义和 关联性，进一步总结趋势结论并提 出相关建议。  Kimi k1.5该任务中表现最为出色，对特征进行精准分类，从多维度深入挖掘指定数据的深层内涵和关联性； 取 分 析 能 力 低 成 本 高 性 能 优 势 编 程 代 码 生 成 能 力 • 智 能 中 文 古 籍 修 复 与 注 释 ： 利用 DeepSeek R1强大的中文理解能力，自动识 别并修复古籍中的破损文字，同时生成准确的 注释和解释，帮助修复难以辨认的古籍内容。 • 中 文 法 律 文 本 分 析 与 生 成 ： 基于 DeepSeek R1的中文数据处理能力，快速分 析法律文本，提取关键信息，自动生成合同草

情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 “写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 的短篇小说，不超过200字” 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 结合各部分的结果，撰写一段总结性内容，确保整体连贯。 �实战技巧： • 任务分解 • 结果整合 • 问题定义 • 信息收集 • 分析综合 • 结论形成 1. 明确这个问题的核心要点，然后系统地收集相关信息进行分 析。 2. 列出与主题相关的所有关键概念和理论，并进行系统梳理。 3. 使用逻辑框架图展示信息收集、分析和结论的过程。 4. 针对每个关键概念，撰写简要解释并说明其在文章中的作用。 5. 通过案

情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 “写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 的短篇小说，不超过200字” 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 结合各部分的结果，撰写一段总结性内容，确保整体连贯。 �实战技巧： • 任务分解 • 结果整合 • 问题定义 • 信息收集 • 分析综合 • 结论形成 1. 明确这个问题的核心要点，然后系统地收集相关信息进行分 析。 2. 列出与主题相关的所有关键概念和理论，并进行系统梳理。 3. 使用逻辑框架图展示信息收集、分析和结论的过程。 4. 针对每个关键概念，撰写简要解释并说明其在文章中的作用。 5. 通过案

局长，OSCHINA 副主编 肖滢，OSCHINA 副主编 李泽辰，Gitee 主编 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 收缩【15】，AI 模型对不同概念的数字化表达（向量 表征）会逐步趋同，构建对这个世界的统一认知。这 也符合我们人类对世界的认知：人类通过语言文字这 种符号，将不同模态的信号统一地表达，并在脑中构 建了某种受限于当前科技水平的统一模型，这是人类 意识、社会沟通的前提。 从这个角度理解，多模态大模型很可能是通向真 34 / 111 正 AGI 的必经之路。将多模态信号统一对齐，是智能体与这个世界“无障碍”交互的前提，换 AST）、代码依 赖关系等数据，新的代码生成模型则具有更强的上下文感知能力。 41 / 111 在此基础上，基于 AI 的编程工具能够根据给定的上下文（如函数名、注释、部分代码等） 检索出最相关的代码片段和文档，能够提供完整的函数或代码块建议。这也使得 LLM 能够参考 海量的代码库和技术文档，这不仅能缓解大模型的幻觉问题，显著提升代码生成与理解的准确性， 而且能符合上下文的代码，更能满足开发的业务需求。

才会提升模型的能⼒。 杨植麟：你可以认为带
MoE
和不带
MoE
是两条
scaling
law。本质上
scaling
law
刻画的是
loss
跟参 数量之间的关系。MoE
改变了这个函数，让你能够⽤更⼤的参数，但同时
FLOPs
不变。合成数据改变 的是另⼀个关系，FLOPs
不变的情况下让数据规模增⻓。
沿着
scaling
law
⼀直⾛是个有确定性的事情，⼤家通过试图改
，我们需要⼀个
transformer
之外全新的架构吗？
杨植麟：光说
transformer
本⾝，我觉得问题不⼤。核⼼还是解决
tokenizer
的问题。transformer
架 构其实已经发⽣很多变化了，今天做
long-context、做
MoE，都不是标准的
transformer。但是
transformer
的灵魂或者思想肯定还会存在很⻓时间，核⼼是怎么在这个思想基础上解决更多问题。
今年10⽉，⽉之暗⾯正式发布了第⼀款对话类产品Kimi
智能助⼿，具备世界级的⻓⽂本处理能⼒，该 产品⽀持约20万字中⽂的上下⽂⻓度，使得整体表现⾮常惊艳。杨植麟认为，如今基于Transformer架 构的⼤模型，是“新时代的计算机”，参数数量决定计算复杂度，上下⽂⻓度决定内存⼤⼩⸺因此， 上下⽂⻓度是毫⽆疑问的关键所在。 上下⽂⻓度也正是近期AI圈中的⽐拼热点，各家都在这⼀指标上你追我赶。但这背后的核⼼问题在

2010至今 • 2010年之前，全球ICT龙头中的部 分企业已经为开源软件产业领域提 供了丰富的经验，例如在1993年成 立的RedHat公司以及在2008年开 源的谷歌Chromium浏览器内核架 构，本报告后文将有进一步介绍。 2010年之后互联网经济进入蓬勃发 展期，云计算、大数据计算、AI等 新兴技术的发展越来越多地开始基 于开源技术，开源对于企业打磨产 品、构建生态的战略意义也开始突 显 项目开源节省的企业软件开发直接成本估算 需求 13% 设计 13% 构建 41% 测试 23% 实施 10% A:80% A:20% A:30% A:10% A:100% 需 设 构 测 实 • 需求收集、整理是开源社区的最大功能之一，市场上的开发者和用户在 接触项目的过程中自然会产生进一步产品需求，并反馈给社区 • 软件设计主要涉及项目整体架构规划，开源社区开发者主要贡献 科技 已推出了KubeSphere容器平台、RadonDB云原生数据库、Xenon高可用组件、OpenPitrix多云应用管理平台、OpenELB 负载均衡器、全象云低代码、OpenFunction函数计算平台、tKeel物联网开放平台等60多个优质开源项目，从0到1运营了 KubeSphere、RadonDB等开源社区，与CNCF、Linux基金会合作，与英特尔、思科等上下游厂商打造精选开源解决方案，

无侵入式接入，提供注册发现、路由分 流、熔断限流等丰富治理能力。 精细化流量管控 支持不同维度的流量治理，并具备丰富 的流量管控能力。 架构平滑演进 支持单体架构向微服务架构、微服务架 构向服务网格架构平滑演进。 开放兼容 全面覆盖主流微服务开发技术选型，增 强、扩展开源服务网格。 异构应用统一治理 多框架、多协议、多语言服务的统一治 理，避免技术栈重复建设。 异构集成 支持异构协议转换为 全生命周期的运维操作。 高可用 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 、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 、自助取数、驾驶舱、数据 大屏、复杂报表、数据填报、智能决策等数据应用，支撑企业智能化决策。

源代码树中创建代码来管理插件代码的加载。在 KiCad 源代码树中，文件‘plugins/ldr/- pluginldr.h’声明了所有插件加载器的基类。这个类声明了我们期望在任何 KiCad 插件（样板代码）中找到的最基本的 函数，它的实现提供了对插件加载器和可用插件之间的版本兼容性的基本检查。标题‘plugins/ldr/3d/pluginldr3D.h’ 声明了 3D 插件类的加载器。加载器负责加载给定的插件并使其功能可用于 类中。 除非正在开发新的插件类，否则插件开发人员不需要关心 KiCad 管理插件的内部代码的细节; 插件只需要定义其特定 插件类声明的函数。 标题‘include/plugins/kicad_plugin.h’声明了所有 KiCad 插件所需的泛型函数; 这些函数标识插件类，提供特定插 件的名称，提供插件类 API 的版本信息，提供特定插件的版本信息，并提供插件类 API 的基本版本兼容性检查。简 Revision ); 1.1.1 插件类：PLUGIN_3D 标题‘include/plugins/3d/3d_plugin.h’声明了必须由所有 3D 插件实现的函数，并定义了插件所需的许多函数以及 用户不得重新实现的函数。用户不得重新现的已定义函数是： /* b'' 返 b''b'' 回 b''b'' 插 b''b'' 件 b''b'' 类 b''b'' 名 b'' b''“b''PLUGIN_3Db

括智能芯片架构、指令集、统一编程接口及相关测试要求、芯片 数据格式和协议等标准。 3. 智能传感器标准。规范单模态、多模态新型传感器的接 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 术要求，包括大模型通用技术要求、评测指标与方法、服务能力 成熟度评估、生成内容评价等标准。 4. 自然语言处理标准。规范自然语言处理中语言信息提取、 文本处理、语义处理等方面的技术要求和评测方法，包括语法分 析、语义理解、语义表达、机器翻译、自动摘要、自动问答、语 言大模型等标准。 5. 智能语音标准。规范前端处理、语音处理、语音接口、 数据资源等技术要求和评测方法，包括深度合成的鉴伪方法、全 双工交互、语音大模型等标准。

上面进行描 绘。 快速选择图层 按 R 可以选中光标下方像素颜色所在的图层，这在处理图层数目较 多的图像时很方便。 色彩管理 此功能可以帮助你进行印前准备，或者使用 LUT 面板来更好地分 析图像。例如，你可以为当前图像建立一个新视图，然后用 LUT 面板设定这个视图显示亮度，这样即可实时观察图像的明暗变化。 高级变形工具 在 Krita 里面你不仅可以进行旋转和缩放变形，还可以使用外框、 程序类和 Q 开头的 Qt 程序类混列在一起会 让人觉得眼花缭乱。不过这正是 SIP 大展身手的地方：它会尽可能 把这些程序类翻译为简单易懂的 Python 格式。例如你可以看到 filters() 函数返回一个 QStringList ，而 SIP 会把那些 QStringList 转 换成正常的 Python 字符串。 from krita import * print(Krita.instance() 用 Krita API 文 档的内容。 Krita 的 API 有许多程序类。你可以在文档页面的左上列表找到它 们，也可以点击名称来查看各个功能的 API 文档。 print() 和 dir() 函数可以用来列出 Krita 的全部操作，你只需要把前面例子中的 “python_scripter”换成 API 文档中的所需名称即可。 [print([a.objectName(), a.text()])