单点问题。⼤模型时代，实现个性化的⼀种⽅式是微调，但我认为微调可能不是本质的⽅法，⻓期来 看可能不会存在模型的微调。为什么？当你的模型指令跟随能⼒、推理能⼒、上下⽂⼀致性能⼒越来 越强时，所有东西只需要放在内存⾥就可以。⽐如你的⼤模型内存有⼀堆
prefix
这样的东西⽤来
follow，成本可以降到⾮常低。最终，你对模型个性化的过程实际上就是你所有的交互历史，也是⼀ 个包含了你的偏好和反馈的集合，这些反馈会⽐上 ntext
这个决策是怎么做出来的？
杨植麟：我觉得最重要的还是以终为始地思考这个事。⼤模型作为新的计算机肯定也需要很⼤的内 存，因为旧的计算机的内存在过去⼏⼗年的时间⾥⾯⾄少增⻓了⼏个数量级，⽽且旧的计算机也是⼀ 开始的时候只有很少的内存。第⼆点就在于
AI
的终极价值是个性化。

海外独⻆兽：OpenAI
其实也有⼀定的
long-context
了。
杨植麟：它还没有把⽤⼾的 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 于：什么才是真正有效的规模化？ 在演讲中，杨植麟表⽰

Benaich 等 作 者 联 合 撰 写 的 “ State of AI Report 2023”报告，从研究进展 (Research)、行业局 势 (Industry)、政策影响 (Politics)、安全问题 (Safety)、 未来预测 (Predictions) 五个维度出发，对人工智能发展 现状和未来预期进行了深度分析。从中我们看到：  英伟达凭借各国、初创公司、大型科技公司和研究人员 是最需要的技能。  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 叶金荣，GreatSQL 开源生态负责人 对于 MySQL 5.7 的 EOL，我想需要分几种情况区别对待。 1.已经在线稳定运行的系统，认为升级版本存在一定风险。在做好必要的安全防 范措施后，一般是无需担心 EOL 带来的安全风险，最大的问题无非是用不上新功 能。相当多互联网企业都是这么做的。从 MySQL 5.6 占比仍高达 30%也可见一 斑。 2.想要用上新特性，借机升级版本。MySQL

开源项目运营：支持开发者社区运营，促进项目生态建设。拓展 开源生态链，汇聚企业、个人、组织参与开源项目。 开源品牌推广：打造年度重大品牌活动，完善传播矩阵，培养开 源人才，链接各方资源促进开源繁荣 理事会 安全委员会 技术监督委员会 依据项目属性，选取若干家行业优秀企 业共同组成，对项目未来发展献计献策 白金捐赠人 黄金捐赠人 白银捐赠人 开源贡献人 17家 13家 20家 6家 截至2023年8 开源项目 40+个储备开 源项目 工业开源体系 区块链 云原生与超算 RISC-V芯片 终端操作系统 设计自动化 人工智能 开发环境及语言 中间件、数据库 工具软件 服务器操作系统 安全体系 16 中国开源基础软件 产业细分领域洞察 03 17 ©2023.11 iResearch Inc. 概 览 技术类 语言 基础功能 中间件 图形/桌面 架构/内核 云原生基础设施 安全 测试 行业解决方案 治理类 职能组织 社区基础设施 版本发行 社区生态管理 服务器 云计算 边缘计算 智能终端 桌面 … 操作系统应用场景 处理器 … 服务器 端设备 内存 系统软件 … 数据库管 理软件… 应用软件 编译软件 开源促进“更好的”操作系统被“更好地”使用

Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 谈开源大模型的技术主权问题 72 | 2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化：构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1：中国开源开发者生态数据 04 | Edge 1.5B 模型通过与 高通 GenAI 扩展的联合优化，在搭载骁龙 8 Gen 4 处理器的手机上实现了每秒 65 个 tokens 的推理速度，接近人类语音的平均输出速率。尽管存在电池续航和内存占用过大等挑战， 端上模型代表了 AI 技术隐私保护和成本优化的未来方向。中国在这一领域的探索，为行业提供 了宝贵经验。 推理扩展法则的潜力释放 通过推理扩展法则，模型性能可通过延长“思考时间”而进一步优化。这一技术模拟了人类 助自然语言解释，使得开发者更直观地理解代码结构和执行流程，增强智能编程的可视性和 交互性。  有些开发团队借助智能体和 RAG 技术检索历史上已知的代码缺陷模式和已知问题，从而比较 准确地识别潜在的缺陷和安全漏洞，甚至能够分析代码的功能意图，全面提升代码评审的能 力。  有些团队，根据 UI 设计图，让 LLM 自动生成相应的前端代码，大大减少了手动编码的时间， 加快了从设计到实现的流程。 43

这个前言里，我们就聊聊感想吧。 出圈 开源不仅越来越热，而且已经在圈外的朋友中引发了各种讨论。首 先是嗅觉灵敏的投资人开始关注开源这个“赛道”，然后是基于中美 对抗的背景，很多人开始从国际政治、国家实力、国家安全的角度， 来探讨开源（这个原本是纯技术的范畴）。直到最近几起开源软件安 全事件，更是令大家议论纷纷。这样一个令人喜忧参半的现象，也 许还会继续持续下去。 生态责任 在开源还只是一个小众群体的业余爱好时，几乎做任何事情，都是 自由的。但是，在软件吞噬世界、开源吞噬软件的今天，开源技术， 2021 中国开源年度报告 3 已经成为整个世界的基础设施之一。能力越大，责任越大。应用越广， 风险越高。我们应该如何思考与保障开源供应链安全呢？应该如何 建设更加健康的开源生态呢？在这样一种生态中，各方的责任又该 如何界定呢？ 历史感 开源社已经连续第四年发布中国开源年度报告了，也举办了第六届 中国开源年会了。不断的，在与朋友的交流中，我们常常会谈到 年度最受开发者关注的组织 ……………………………………………………………………… 67 2.7 Gitee 指数 ………………………………………………………………………………………… 68 2.8 开源安全与合规 …………………………………………………………………………………… 70 3 总结 ………………………………………………………………………………………… 71 2021 中国开源年度报告商业化篇

开源不仅越来越热，而且已经在圈外的朋友中引发了各种讨论。首先是嗅觉灵敏的投资人开始 关注开源这个“赛道”，然后是基于中美对抗的背景，很多人开始从国际政治、国家实力、国家 安全的角度，来探讨开源（这个原本是纯技术的范畴）。直到最近几起开源软件安全事件，更 是令大家议论纷纷。这样一个令人喜忧参半的现象，也许还会继续持续下去。 Open source is getting hotter and hotter 在开源还只是一个小众群体的业余爱好时，几乎做任何事情，都是自由的。但是，在软件吞噬 世界、开源吞噬软件的今天，开源技术，已经成为整个世界的基础设施之一。能力越大，责任 越大。应用越广，风险越高。我们应该如何思考与保障开源供应链安全呢？应该如何建设更加 健康的开源生态呢？在这样一种生态中，各方的责任又该如何界定呢？ When the open source was just a niche hobby, it was free competitiveness, and maintainability of the product itself. 段夕华：不知道 21 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。 Duan Xihua: I wonder if the log4j vulnerability in late 2021 will make companies more conservative

Maven、Go、RPM、NPM、PyPI 等；支持源代码和二进制文件的版本发布 Gitea 延伸能力：依赖项扫描 自动扫描代码仓的依赖库，发现有漏洞的版本，并给出升级或替换建议，及时发现和解决安全隐患 扫描结果列表 扫描结果详情 支持扫描的语言 包括但不限于 Go、NodeJS、C#、Rust、Java、PHP、Python、Ruby 等 Tea 命令行工具 迁移数据到 Gitea 采用 Go 语言编写，资源占用仅 为 GitLab 的 1/4，运行速度约为 GitLab 的 3 倍 高可配置 100+ 配置项，40+ 模块配置， 通过灵活的配置满足不同应用场景的需求 安全稳定 被⼴泛验证，39k+ GitHub Star、40万+ 安装量、 1000+ 贡献者，覆盖 1000万+ 开发者 Gitea 优势总结 极佳体验 • 在 UI 上与 GitHub 采用类似的风 无负载时内存占用：GitLab 约 3GB，Gitea 约 200MB； • 启动时间（从启动到可以接收请求）：GitLab 约 2 分 钟，Gitea 约 5 秒； • 平均页面打开时间：GitLab 约 3 秒，Gitea 约 0.5 秒。 Gitea VS. GitLab 卓越性能 100+ 配置项，40+ 模块配置， 通过灵活的配置满足不同场景的需求 涵盖用户认证、安全、任务

IT 资产 为什么要使⽤堡垒机？ - 以更安全、更⾼效的⽅式管控和登录各种类型的资产 - 系统管理员 普通⽤户 外包⼈员 临时访客 服务器 ⽹络设备 数据库 Kubernetes 事前授权 事中监察 事后审计 管理者期望 堡垒机的 4A 能⼒ 身份鉴别 Authentication 授权控制 Authorization 安全审计 Auditing 账号管理 Accounting Accounting 远程应⽤ 堡垒机 堡垒机需要具备的四个核⼼能⼒ 身份鉴别 账号管理 授权控制 安全审计 - 运维安全审计的 4A 规范 - Authentication Accounting Authorization Auditing 追溯保障、事故分 析的依据 防⽌ 身份冒⽤和复⽤ ⼈员账号和资产账 号的统⼀⾼效管理 防⽌ 内部误操作和权限滥⽤ 等级保护推动堡垒机发展 发布《计算机信息系统安全等级保护 划分细则》 这⼀年被称为等级保护元年。等级保 护 1.0 （《信息安全技术-信息系统安 全等级保护定级指南》GB/T22240、 《信息安全技术-信息系统安全等级保 护基本要求》GB/T22239-2008）相关 标准发布实施。 《中华⼈⺠共和国⽹络安全法》发 布，这是⽹络安全的“基本法”，具有 强制性规范作⽤。 《信息安全技术⽹络安全等级保护 2.0 标准》正式实施，等级保护正式

开放原子开源基金会出品 2023年5月 2023 CONTENTS 目录 01 行业发展 02 前沿技术 03 开源安全 AMD正计划使用开源的OpenSIL代替AGESA 开放服务网格OSM（Open Service Mesh）项目已停止维护 KSOC推出业内首个实时Kubernetes安全态势管理平台 Nutanix推出Kubernetes数据管理平台 Nutanix Data Services for 进Istio的发展。此外，OSM向云原生计算基 金会（CNCF）申请进行项目归档，目前还未 真正执行。 KSOC推出业内首个实时 Kubernetes安全态势管理平台 近日，KSOC推出业内首个实时Kubernetes安 全态势管理平台。Kubernetes安全态势管理平 台可以通过实时上下文以及当前和历史信息准 确定位攻击活动，同时还可以根据集群的当前 状态提供可操作的补救措施。具体功能包括： • 实时态势管理，发现基于事件的错误配置； Silicon Initialization Library”（开源硅初始化库），作 为一套开源解决方案，使用标准行业语言编写， 不但可以实现AGESA的各种传统功能，还有轻量 化、简单、透明、安全、扩展灵活等优势。 全球开源态势洞察｜第十期 02 01 行业发展 Nutanix推出Kubernetes 数据管理平台Nutanix Data Services for Kubernetes

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、温氏集团、万向集团、大华股份、宁波钢铁、一汽解放、 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 浙江省云计算和大数据省级企业研究院 CNCF 官方认可的 Kubernetes 服务提供商 CNCF KCSP认证 管理体系相关资质 ISO 27001 信息安全管理体系认证 ISO 2000 信息技术服务管理体系认证 ISO 9001 质量管理体系认证 CSA STAR Certification 2013 服务管理认证 CMMI (三级) 认证 大数据技术认证资质 企业级应用快速开发平台，助力企业提升开发效率降低开发成本。 轻舟低代码 14 生命周期管理 丰富的中间件及统一的管控平台，支持 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