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； • 汇总并找到Kubernetes RBAC中的过度权限； • 防止部署不合规的工作负载，减少潜在爆炸 半径； • 扫描漏洞并为运行的容器生成SBOM。 OpenSIL的目标不是取代UEFI，而是集成在 Gateway是用于管理Envoy Proxy的开源 项目，可单独使用或作为Kubernetes中应用的 网关。它通过了Gateway API核心一致性测试， 使用Gateway API作为其唯一的配置语言来管理 Envoy代理，支持GatewayClass、Gateway、 HTTPRoute和TLSRoute资源。 近日，Envoy Gateway v0.4发布，版本特性更新 如下： • 升级网关API依赖，升级至Gateway 支持通过Helm完成Envoy Gateway安装； • 添加构建初始框架用于扩展Envoy Gateway； • 添加对基于IP子网的速率限制的支持； • 支持自定义Envoy代理引导配置、Envoy代理 镜像和服务配置注释、资源和安全上下文设 置等； • 添加EDS支持（Endpoint Discovery Service)。 近日，OpenYurt v1.3.0发布，版本特性更新如下： • 重构Openyurt控制平面组件；

https://huggingface.co/spaces/ zh-ai-community/zh-model-rel ease-heatmap 21 / 111 其中，Qwen 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 冰山水面上是用户或者大 众看到的处理器芯片架构，呈现为一组微架构核心参数，比如 8 核、8 发射乱序执行、32KB 指令 Cache、2MB L2 Cache 等等。 但为何是选择这样的配置，不同配置对处理器的 PPA（性能、功耗、面积）有什么影响？ 要搞清楚这些联系，则需要一整套处理器架构设计基础设施的支撑（即冰山水面下部分）—— 从程序特征分析技术、设计空间探索技术、高精度模拟器、系统仿真技术、验证技术等等；还 显然，苹果在其公司内部拥有一整套 CPU 研发基础设施，能通过分析 APP Store 上数 百万个应用来提取程序特征，根据程序特征开展微架构设计空间探索，开展大量实验进行量化 评估分析 PPA，最终确定微架构参数配置。 图 2.苹果 M1 处理器引起的讨论 从上述苹果 M1 芯片的例子可知，处理器芯片设计过程存在程序特征分类与提取、微架构 设计空间探索、PPA 多目标优化等环节，在这些环节中 AI 技术可以发挥积极作用，这方面工

参与者年龄分布 参与者性别分布 男 女 男，441,82% 女 ,96,18％ 14 注：问卷篇中饼图的数据标签，例如“硕士 ,107,20%”，其中硕士表 示选项，107 是选择该选项的人数，20% 是选择该选项人数所占的比例。 专家点评 堵俊平：整体而言，在开源领域，男性在参与人数上仍然占据绝对优势，这一点和 IT 行业整体参与者性别比 例失调的趋势是一致的。尽管越来越多的开 docs-cn、 docs 等。其次是阿里，TOP 10 项目中上榜的项目有 2 个，分别是蚂蚁金服采用 React 封装的一套组 件库 Ant Design ( 位于第 2 名 )，以及致力于配置和管理微服务的特性集 Nacos。百度也上榜了 2 个 项目，主要集中在人工智能领域，是百度深度学习平台 PaddlePaddle 的 2 个项目，分别是核心框架 Paddle 以及相关工具库。

注：问卷篇中饼图的数据标签，例如“硕士,107,20%”，其中硕士表示选项，107 是选择该选项 的人数，20%是选择该选项人数所占的比例。 Note: The data labels of the pie chart in the questionnaire, such as "Master 文档型项目 docs-cn、docs 等。其次是阿里，TOP 10 项目中上榜的项目有 2 个，分别是蚂 蚁金服采用 React 封装的一套组件库 Ant Design (位于第 2 名)，以及致力于配置和管理微 服务的特性集 Nacos。百度也上榜了 2 个项目，主要集中在人工智能领域，是百度深度学习 平台 PaddlePaddle 的 2 个项目，分别是核心框架 Paddle 以及相关工具库。

仓库管理 创建和管理仓库、浏览提交历史和代码文件、审查和合并代码提交、管理协作者、 管理分支等。支持标签、Cherry-pick、WebHook、集成协作工具等。 在线编辑 在线浏览和编辑源代码、配置文件、文档等，无需安装任何软件或插件。内 置文本搜索、代码高亮、自动补全、代码折叠等。 Gitea 核心能力：分支管理 分支保护 设置对分支的访问权限，并限制对该分支的操作。 分支管理 多种操作系统和数据库部署方式 简单的使用方式，多种的集成方式 卓越性能 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 相同机器配置：2C4G • 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

某天再度出现了严重的宕机故障——无法打开任何图片和链接。 具体表现为，当用户在推特上加载图片和点击链接时会返回错误信息，称 “您当前的 API 不包括对此端点的访问权限”。 消息人士表示，此次事故由一名工程师修改配置导致，据称马斯克知道此 事后直接暴怒。 ChatGPT 服务中断 2 小时 北京时间 11 月 8 日晚 22 点左右，OpenAI 旗下 ChatGPT 以及相关 API 出现 中断故障，导致面向用户和开发者的服务近 2023 年 7 月宣布正式发布。 Cython 3.0 在各个方面都优于之前的任何其他 Cython 版本。它更加 Python 化，与 C 和 C++ 集成得更好，支持更多 Python 实现和配置， 提供了许多很棒的新语言特性。更快、更安全、更易用。It's simply better。 23 / 87 1 1 Nim v2.0 正式发布，命令式编程语言 开源十年后 Cap'n Proto Chrome 支持运行 Java 等 GC 编程语言 2023 年 8 月，微软宣布推出集成到 Excel 中的 Python 公开预览版(Python in Excel)，这项特性允许用户在无需进行任何配置的情况下，将流行 Python 语 言中的脚本与其常用的 Excel 公式在同一工作簿中组合使用。 退休后又被微软招聘的 Python 之父——龟叔(Guido van Rossum)也深度参与 了「Python

... ... 物理机 多集群管理 容器管理 弹性伸缩 服务网格 微服务框架 移动作业APP 移动柜面APP 大零售平台 企业级应用网关 移动银行APP 金融开放平台 ... 动态配置 全链路追踪 服务治理 分布式事务 性能分析 灰度发布 滚动更新 日志管理 分布式储存 虚拟机 公有云 私有云 混合云 容器云 金融服务 治理框架 业务后台 业务后台 分布式缓存 数据质量 数据资产 数据治理中心 API申请 API生成 API发布 API管理 数据服务中心 用户中心 权限管理 系统管理 集团组织 用户管理 数据权限 身份认证 全剧配置 应用配置 外部服务管理 系统日志 SOLUTIONS 帮助零售行业迅速提升人效、品效、坪效，驱动业务快速增长，高效整合线上线下用户数据，全面掌控渠道和用户， 提升营销和运营效率，重塑企业零售时代竞争力。

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。 云原生应用编排及管理 编排与调度 远程调用 服务代理 API网关 服务网格 分布式架构 消息处理 Serverless 自动化配置 数据库 镜像制作 … 边缘计算 人工智能 大数据 区块链 … 云原生底层技术 容器技术 存储技术 网络技术 云原生顶层应用 云 原 生 应 用 安 全 云 原 生 应 用 监 测 分 析 云原生生态与云原生中间件 云原生中间件特色：底层资源容器化，同时通过组件化、 事件驱动等设计原则让中间件更具备低耦合、标准化等特 性，拥有屏蔽底层技术细节、减免架构复杂度带来的管理 难度，对底层流量等资源配置更加灵活等优势，让开发者 集中注意力至业务逻辑，花费更少时间在非业务核心功能 管理上，构建出更敏捷稳定的应用程序。 云原生中间件开源现状：企业对于云原生整体生态开源贡 献较为活跃，但是在云原生中间件板块，国内并未形成体 ，可 对 承 接 应 用 程 序 通 常 运 行 多 种 通 用 领 域 框 架 ， 如 TensorFlow、Spark、Ray等进行集成。 • OpenTiny是企业级组件库解决方案，拥有主题配置系 统 / 中后台模板 / CLI 命令行等效率提升工具，一套API 接口即可跨端、技术栈、版本、设计规范使用 • EdgeGallery包含应用编排和管理器、应用开发集成平 台、应用仓库、MEP四部分，提升开发者开发、部署、

要想做到拓宽上下⽂⻓度（Context），在模型训练和推理侧都存在算⼒+显存的双重挑战。
⽐如，计算量会随着上下⽂⻓度的增加呈平⽅级增⻓⸺⽐如上下⽂增加32倍时，计算量实际会增⻓ 1000倍；⽽在推理⽅⾯，即使是将单机显存配置拉到⽬前的最⾼⽔平（如配备8张80GB显存的GPU芯 ⽚），最多只能在千亿级模型上处理约5万汉字的⻓度。
但在Kimi
智能助⼿上，Moonshot团队通过创新的⽹络结构、改进算法策略等等，对模型训练的各个 ⽤⼾需要等待极⻓的时间才能获得反馈；
• ⼆是⻓下上⽂推理需要的显存容量巨⼤：以
1750
亿参数的
GPT-3
为例（GPT-4、Claude
等模型参 数量未知，故⽆法估算），⽬前最⾼单机配置
(80
GiB
*
8)
最多只能⽀持
64k
上下⽂⻓度的推理， 超⻓⽂本对显存的要求可⻅⼀斑； • 三是⽬前的显存带宽⽆法满⾜需求：英伟达
A800
或
H800
的显存带宽⾼达
2-3
TiB/s，但⾯对如此 ⻓，⽐如上下⽂增加32倍时，计算量实际会增⻓1000倍，这意味着如果只是⽤朴素的⽅式实现，⽤⼾ 需要等待极其⻓的时间才能获得反馈。 超⻓上下⽂导致显存需求进⼀步增⻓：以
1750
亿参数的
GPT-3为例，⽬前最⾼单机配置(
80
GiB
*
8
) 最多只能⽀持
64k
上下⽂⻓度的推理，超⻓⽂本对显存的要求可⻅⼀斑。
极⼤的显存带宽压⼒：英伟达A800
或
H800的显存带宽⾼达
2-3
TiB/s，但⾯对如此⻓的上下⽂，朴素

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