发布轻舟云原生软件生产力平台、有数全链路数据生产力平台。 网易云品牌升级为网易数帆，发力数字化转型基础软件。 深度参与社区 Spark 3.x 版本开发；开源企业级数据湖探索平台 Kyuubi ；发布首个开源项目分布式存储系统 Curve。 2019 发布全链路数据中台解决方案。 2018 发布轻舟微服务、“瀚海”私有云及国内首款云计算全栈一体机。 2017 加入云原生计算基金会（CNCF）。 2016 信通院数字化可信服务能力认证（轻舟低代码平台） 可信云微服务评估先进级认证 Kubernetes 一致性认证 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 城云科技（中国）有限公司 德邦物流股份有限公司 东北证券股份有限公司 东方通信股份有限公司 地上铁租车（深圳）有限公司 广东温氏集团食品股份有限公司 广联达科技股份有限公司 广州南天电脑系统有限公司 广州胜鸿电子科技有限公司 广州山水比德科技有限公司 华福证券有限责任公司 华融融通（北京）科技有限公司 华数传媒网络有限公司 华泰证券股份有限公司 华夏银行股份有限公司 杭州东方通信软件技术有限公司

年，中国在开源人工智能模型领域的崛起和变革成为全球瞩目的焦点：从学术到产业， 从技术到生态，中国通过自主研发和协同创新，逐步完成了从“追随者”到“引领者”的转变。 这种转变不仅是技术实力的体现，更是中国人工智能生态系统快速完善的真实写照。以下，我们 将从崛起与变革两个维度，探讨中国开源模型在这一年取得的重大成就和未来展望。 崛起 从“追随者”到“引领者” 2024 年，中国学术界和产业界大力推进自主研发，在技术创新和模型能力上实现了显著飞 GCT、F5-TTS 。 这一趋势表明，模型的竞争已经从单纯的规模比拼转向应用场景细化。为了更好地展现这一 演进路径，我们在 Hugging Face 的中文模型社群中对各个领域的开源模型进行了系统整理。 展望 2024 年，中国开源模型的发展展现了技术、生态和社会价值之间的深度协同。无论是从技 术创新到社区建设，还是从行业实践到合规探索，中国开源生态体系的完善正在为全球人工智能 发展注入源源不断的动力。 定要长期关注这个赛道。只有这样的对 象才能更有力地说明开源策略的重要性。 其次，我们得明确一点——大模型竞争的赛点是什么？常用的判断依据包括：技术的先进性， C 端用户基数，依赖这个软件的生态系统大小等等。其中哪个更关键一点？ 技术先进是好事，但大模型领域的先进技术远没有达到能为大模型企业带来可观收入的程度。 整个大模型赛道还处在商业化的摸索阶段。这个时间点上的“技术先进性”更多是用于公关宣传

兼容，并进行了各种其他改进和错误修复，版 本特性更新如下： • 兼容Kubernetes1.27； • 支持容器插件，如WebAssembly（WASM） 和gVisor容器沙箱； • k0s将用自建的镜像来运行所有的系统组件； • 支持控制Helm chart的安装顺序。 全球开源态势洞察｜第十期 03 Azure AKS正式推出网络方案 Azure CNI Overlay Azure CNI Overlay可以利用覆盖的网络来降低 ice Mesh 微服务架构最佳实践，满足支撑业务高速发展所 需的敏捷开发、高效运维和精益管理需求。 Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统， 受启发于Google的Brogmon监控系统（相似的 Kubernetes是从Google的Brog系统演变而来）， 从2012年开始由前Google工程师在Sound- cloud以开源软件的形式进行研发，于2015年 早期对外发布早期版本。2016年5月，继 如下： • Contour的HTTPProxy支持配置Envoy的 RBAC过滤器的功能，以根据IP地址允许或 拒绝请求； • 支持将追踪数据导出到OpenTelemetry， 以便进行更全面的分析和监控； • 支持对所有主机进行外部授权； • HttpProxy的条件块还增加了对精确路径匹 配条件的支持； • 支持内部重定向； • 对基于HTTPProxy资源的路由实现了HTTP 查询参数匹配功能。

企业政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI  从擅长理解的认知型AI，发展到擅长文字生成的生成式AI  从语言生成式AI，发展到可理解和生成声音、图片、视频的多模态AI  从生成式AI，发展到推理型AI 专家系统 感知AI 认知AI 生成式AI 多模态AI 推理式AI 四个“十倍”原则  四个方向  四个十倍 选择场景 分解流程  做过去只有人才能做的事  做人做的重复繁琐易出错的事  拆解繁琐复杂的业 务流程 55政企、创业者必读 场景选择示例：人员招聘系统 场景分得足够细，就可以训练对应的专业模型来解决问题 注：经360内部测试，深色的业务环节更加符合“四个十倍”原则 示例：人员招聘就是一个太大的、笼统的场景 需要细分成职位描述、简历筛选、面试评估等粒度更合适的场景 6· 销售 物 理 工 序 模 型 导 图 原料 废钢 烧结 球团 焦化 炼铁 炼钢 精炼 连铸 热轧 冷轧 销售 • 料场环境实时监控 • 人员越界安全监测 • 回转窑窑况智能分 析 • 原料无人天车吊装 控制 • 生产现场运输状态 监控 • 现场路线智能调度 • 智能化能源调度 • 料场智能调度 • 燃料水分视觉分析 • 多角度废钢图像 采集 • 废钢智能定级 •

数据洞察：数据可视化分析能够将抽象的数据转化为直观的图表，使数据变得更加生动，使决策者能够在短时间内 获取关键信息，迅速把握业务现状； • 即时决策：通过将复杂数据转化为直观图表，决策者能够快速了解业务状况和市场趋势，实时监控关键指标，迅速 做出明智决策，从而保持竞争优势； • 信息共享： 数据可视化让数据变得更易于传达和共享。通过共享交互式仪表板，团队成员可以快速理解关键指 标，并在不同层面进行探索，促进更好的合作和集体决策。 售后 更多 自主制作 DataEase 能够更好释放数据可视化分析的价值  周期性报告  交互式分析  宣传型大屏  总结性汇报  数字驾驶舱 接 入 ✔️ 解决数据孤岛， 统一数据接入与使用 ✔️ 敏捷高效，满足用户 数据分析与可视化需求 ✔️ 权限隔离与管控， 打造安全协作空间 ✔️ 建立数据应用场景， 培养用户用数习惯 自主分析 成果 收益 开源开放 零门槛，线上快速获取和安装， DataEase 模板市场 精选模板 部分受欢迎的可视化模版 智能交通设备检测系统 产品销售数据大屏 项目管理看板 医院数据展示大屏 行业数据大屏示例：制造业系列模板 生产管理可视化大屏 采购管理可视化大屏 库存管理可视化大屏 智能生产驾驶舱 精选模板 高访问量平台对接类模板示例 Zabbix 监控告警大屏 SSO 平台统计大屏 JumpServer 运维安全审计看板 DataEase

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与“磁力链开源” Mistral 8x7B 两大神作，也凭借不输 GPT-4 的实力，将 LLM 狂 潮卷到天际。 四、 Stable Diffusion 和 Midjourney 这两大图像生成系统 的出现，极大地拓展和加速了 LLM 在计算机视觉领域的应 用，它们突破了传统图像生成方式的局限，仅需要用户提供 文字描述，就可以生成高质量的数字艺术作品。它们的图像 生成质量、样式多样性和用户便捷性都是极大的突破。这为 GPT-3 的 一个显著区别，它的输入输出不再局限于文本，可以是图像或者是视频。 Anthropic团队由参与OpenAI GPT-2和GPT-3模型开发的前研究人员组建， 专注于开发通用 AI 系统和语言模型，并秉持负责任的 AI 使用理念。 李彦宏称：“无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语 言模型。深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。” 长度是 Llama 月，微软亚洲研究院和浙江大学的研究团队联合发布论文 《HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace》，介绍了一个大模型协作系统。该系统提出了一种让 LLM 充 当控制器的新方法，让 LLM 来管理现有的 AI 模型，来完成多模态的复杂 AI 任务，并且使用语言作为通用接口。 2023 年 2 月，谷歌首席执行官 Sundar

企业开源的战略意义（一） 开源是软件市场“后进者”扩大市场影响力的重要手段 从市场竞争战略的视角上看，软件开源通常是软件市场的“后进者”扩大市场影响力、追赶头部企业的重要手段。观察PC 操作系统、移动操作系统、DBMS（核心数据库）三大类典型基础软件产品的开源/闭源情况，整体来看后出现的软件产品 更有可能是开源的，这一情况在DBMS情况尤为显著。通过开源，新的产品能够能更快地打入市场，开放的源代码也更容 核心，开源仅仅是为展现和传播这一优势而构建起的更宽阔的路径。 全球底层软件的开源/闭源情况 闭源 开源 全球PC操作系统开/闭源情况 Symbian 1997 BlackBerry OS 1999 IOS 2007 Android 2008 Windows Phone 2010 全球移动操作系统开/闭源情况 Oracle 1979 DB2 1983 SQL Server 1989 Access 1992 MySQL 1995 PostgreSQL 1996 MongoDB 2009 SQLite 2000 全球DBMS操作系统开/闭源情况 BeOS Linux FreeBSD ReactOS HaiKu ArcaOS macOS Windows 1985 1990 1991 1993 1997 1998 2015 2001 OS/2 1987

数据分析 趋势分析 多模态交互 任务执行 任务协调 工具调用 格式转换 关系抽取 语言理解 文案写作 代码注释 故事创作 通用问答 专业领域问答 因果推理 知识推理 问答系统 逻辑推理 自然语言处理 文本生成与创作 建议生成 风险评估 辅助决策 概念关联 知识整合 交互能力 情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 专业建议 任务分解 情感回应 “列出智能物流园区常见的3大技术风险（如AGV系统宕机），每项配100字应对方案。” p 效益测算： “用公式推算：园区建成后3年内降本增效收益，假设人工成本减少30%，分拣错误率下降25%。” 你的操作： • 将AI生成内容插入对应章节，优先保证字数达标。 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第四阶段：10分钟——用AI优化与格式伪装 p统一话术： “将以下段落改写成政府报告风格， 若有时间，再精雕细琢 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况 场景：小李刚刚加入一家制造电子元器件的公司，作为一个新员工，他需要在短时间内熟悉公司的产品线、组织 结构、内部系统以及行业情况。然而，公司的产品手册复杂，部门间的职责不清晰，内部系统操作繁琐，行业信 息量庞大，这些都让小李感到不知所措。他担心自己无法在短时间内快速上手，影响工作效率和表现。 以往的解决方式： • 依赖同事的口头介绍，容易遗漏重要信

集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 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。 • 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 预测交通拥堵，为城市规划提供决策支持。 • 交互式数据可视化：在商业智能和数据 分析领域，o3mini可以将多维数据以可视化 的方式呈现，并支持用户进行交互式分析。 • 实时数据可视化与预警：在实时监控和 数据分析中，o3mini可以实时将数据以可视 化的方式展示，并支持用户与数据进行交互。 二 要怎么做？ 撰写文章标题指令 指令：我想让您担任学术期刊编辑，我将向您提供一份手稿摘要，您将向我提供