动开发）是大模型时代软件研发 的正确打开方式，让大模型帮我 们生成需求及其验收标准，业务 约束更明确了，上下文更清楚了， 在此基础上分别由不同的模型生 成产品代码和测试代码，再让它 们之间相互验证和博弈（如图 4 所示），最终交付高质量的软件。 未来，随着 AI 技术的不断成熟和创新，AI 编程工具将进一步提升智能化和可解释性，支持 更多的编程语言和平台，并通过强化学习实现自适应优化。为了全面发挥 上就完全不同，采用 AI 大模型之后，企业的业务流程也存在范式改造的过程，并非一朝一夕可以完成的。 所以，上半年我遇到的、参与的或者听说的那些大而全的 AI 项目，一半是在可行性推演中 没有被验证，一半是交付之后效果很不理想，成功者寥寥。 （二）下半年：回归理性，小而难 在今年 7 月份开始，陆续有一些传统大企业找上门来，包括非常知名的企业，以及世界 500 强和多家中国 500 强。如果从时间上来说，他们属于 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 需要对大量程序特征进行分析，需要收集大量的原始数据，需要大量细致的量化分析，需要大 量的模拟仿真…… 图 1.处理器芯片研发之冰山模型 77 / 111 以苹果于 2020 年推出的

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、 吉利汽车 背靠24 年互联网技术积累 成熟可靠 年 24 140 余项技术专利 140 12 亿终端用户体验支持 亿 12 100 余家行业头部客户 + 100 产品与方案均经 网易大规模内部实践验证； 标杆项目均与行业龙头企业共建。 自主可控 产品基于开源内核， 底层实现全面跨云； 基础软件实现国产兼容，推动信创。 原厂服务 原厂服务，核心技术方案不外包； 全过程服务覆盖咨询、 规划、实施、运维各环节。 行业应用 产品 解决方案 语音技术 自然语言处理 计算机视觉 能力 组件 技术领先 算法能力行业领先，多次斩获 国内外技术竞赛最高奖项。 实践成熟 长期服务网易集团内大量业 务及产品，实践验证成熟可 靠。 贴合行业 产品和解决方案更贴合用户 的业务场景，提高用户体验。 部署灵活 支持公有云和私有化部署方 案，用户根据需要灵活使用。 21 网易数帆旗下人工智能技术与服务品牌

300+ 人人可用的数据可视化分析工具 Star 13,400+ 2023年11月，飞致云与上海吉谛达成战略合作，获得 Gitea 企业版中国大陆地区独家代理权， 向中国数字化团队交付被广泛验证、可信赖的通用工具软件。 新一代的代码托管平台 Star 39,000+ 飞致云 上海吉谛 1 Gitea 开源项目介绍 Gitea 企业版介绍 3 Gitea 优势总结 2 代码托管平台的发展历程 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 格设计； 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、迁移、代理、仓库、服务、存储、会话、邮件等内容 高可配置 被⼴泛验证，39k+ GitHub Star、约 40万 安装量、1000+ 贡献者 长久稳定迭代 快速持续发展 •日均 clones：800+； •日均 views：7000+； •日均 unique

海外独⻆兽：你怎么看追平
GPT-4
的难度和时间？
杨植麟：Benchmarking
刷到
GPT-4
⾮常简单，但是达到它的实际效果肯定有难度的，⽽且靠的不只 是资源，Google
已经验证了这⼀点。其实
GPT-4
的训练成本也没那么⾼，⼤⼏千万美元不是⼀个很吓 ⼈的数字，对我们来说是好事，并且我们已经有⽐较好的进展。 最重要的还是底层有
tech
vision
去预判
GPT- 对话杨植麟：Moonshot
AI即将完成超10亿元融资，公司最终 ⽬标并⾮超越OpenAI
姜菁玲
机器之⼼
2023-08-14
14:25
北京
今年年初，杨植麟⼿机⾥来⾃投资⼈的微信好友验证请求开始爆发。急迫寻找⼈⼯智能标的的众多投 资⼈听闻了⼀个消息⸺杨植麟，开始⼤模型创业了。
在GPT创业群星中，拥有清华系背景以及⼴泛学术影响⼒的杨植麟⽆疑是耀眼的⼀颗，拥有漂亮且合 适的履 去规模化前，我们需要知道规 模化后会发⽣什么。通过很多预测⼯作，总结规律，然后预测规模化后的情况。这样可以涵盖⼤概主 要的影响因素，剩下的少部分可以通过⼀些经验和试错来推断。 ⽬前我们前期已经验证完，开始去⽤更⼤的数据集去训练，以使训练更稳定，保证代码的正确性，以 及优化损失函数，训练⼤模型。 机器之⼼：很多⼤模型创业公司的初期⽬标都是超过GPT4，“达到或者超越”的标准会是什么？

说，相信自己的选择，因为你并不孤单！ 特邀评论员——杜天微，狮偶编程语言作者 前端支持多语言就像 Node.js 干后端一样，技术的融合会碰撞出更多的想法。但 是这些语言适不适合前端的生态，是一个需要时间验证的问题。 28 / 87 1 1 开源开发者事件回顾 雷军公布小米澎湃 OS 完整系统架构 2.5GHz 龙芯 3A6000 性能可达英特尔 10 代酷睿 3.6GHz i3-10100 的 C++--如同这篇文章一样，只强调自己理由而无视人们的需求-- 学院派或当权者经常犯的错误，已经成为他们的行为模式。 不愧是 C++ 之父--谁在风头就“++”谁。好好的语言搞成大杂烩。“静态分 析以验证没有不安全的代码被执行”--说白了，就是穷举法。这早就被证伪了。 “简化代码的编码规则，使工业规模的静态分析可行。”--你那大杂汇，谁能 简化代码的编码规则！“使此类简化代码相当容易编写并确保在需要时进行运 准备任务特定数据：收集与目标任务直接相关的 数据集，这些数据将用于微调模型； 3.微调训练：在任务特定数据上训练预训练的模型， 调整模型参数以适应特定任务； 4.评估：在验证集上评估模型性能，确保模型对新 数据有良好的泛化能力； 5.部署：将性能经验证的模型部署到实际应用中去。 微调的过程也是分类模型训练的过程 (图源：https://medium.com/mlearning-ai/what-is-a-

1 概述 ………………………………………………………………………………………… 74 2 开源软件商业化成功的底层驱动因素 …………………………………………………… 74 2.1 开源商业模式验证 ………………………………………………………………………………… 75 2.2 开源模式商业优势 ………………………………………………………………………………… 76 2.3 开源软件商业化模式发展历程 可以成功进行商业化发展，是由于开源模式在软件开发、销售等阶 段带来的杠杆效应优势。尤其是，协作开发、自下向上销售模式、 刺激创新等特点，成为了驱动开源产生商业价值的底层因素。 2.1 开源商业模式验证 开源软件公司迎来上市潮，多家公司估值已突破 100 亿美元。1999 年，Red Hat 在纳斯 达克上市为开源软件公司进行商业化点燃信心。据不完全统计，自此已有近 20 家开源软 件公司纷 供应商应该向开发者解释清楚项目的管理方式、项目主管、外界可作出哪些贡献、以及项目是否由第三 方基金会（如云原生计算基金会 -CNCF 和 Apache 软件基金会）监督。除此之外，在这个阶段企业应 该进行概念验证 (PoC) 证实开源项目的行业价值与机会，主要可以通过注册用户以及下载量来作为衡量 指标。 3.2.2 成长阶段：Roadmap 策略制定及扩大社区建设—产品管理 在开发者社区进行有效构建后

固件协议。 Google、AWS（亚马逊）、Meta（Face- book）、AMI等行业巨头，都是AMD Open- SIL的合作伙伴。 AMD为实现OpenSIL设定了四个阶段的POC （概念验证）评估工作，第一阶段已开始， 兼容Zen4架构的四代霄龙（Genoa），接下 来经过Zen5架构的五代霄龙（Turin），最 终在2026年Zen6架构的六代霄龙上成为默认 值，届时AGESA则会退出。 建立一个统一的、明确的平台，用于开发和推广在公共行政领域的开源软件项目，以支持公共行 政的最高质量的绩效，并持续优化在公共行政领域进一步发展开源软件解决方案所需的资源。 - 向公共行政机构提供确切的、经过验证并已实施的软件解决方案，包括支持、咨询和转让等经验。 - 在公共行政机构互相分享各自的专业知识时，需尽可能降低成本。 全球开源态势洞察｜第十期 18 政策和法律框架 政策和法律框架 •

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 平等合作的价值观， 凝聚群众力量，促进 开源内容传播应用与 迭代升级，达到社会 集体效应最大化 5 ©2023.11 iResearch 的先进技术、企业级功能 服务，实行再开源 商业公司针对L1级别的操作系统 进行商业版优化发行，可选择性 的开源，也可额外发行L3的开源 版本 在L1基础上做场景 化发行；或经过L2 企业版大规模验证 后发行开源版 L4级： 其他衍生版本OS 18 ©2023.11 iResearch Inc.

have been the underlying factors driving the commercial value of the open source. 2.1 开源商业模式验证 Open source business model validation 开源软件公司迎来上市潮，多家公司估值已突破 100 亿美元。1999 年，Red Hat 在纳斯达 克上市为 发者社区。在社区创建时，供应商应该向开发者解释清楚项目的管理方式、项目主管、外界可 作出哪些贡献、以及项目是否由第三方基金会（如云原生计算基金会-CNCF 和 Apache 软件 基金会）监督。除此之外，在这个阶段企业应该进行概念验证 (PoC) 证实开源项目的行业价值 与机会，主要可以通过注册用户以及下载量来作为衡量指标。 In the early stages of a project, the vendor creates 就开源硬件而言，与开源软件概念真正可比的是第三层的硬件开源，即开放 RTL 级源码。但硬 件代码和软件代码有较大的差异，从硬件 RTL 代码到 GDSII 仍有较长的开发流程，而没有经 过流片验证的 GDSII 也并不具备实际的参考价值。因此考虑到软件和硬件开发周期的不同、迭 代成本的差异，硬件 RTL 级源码开源后，能撬动的开发杠杆较为有限，目前来看市面上只有少 数学术或社区推广性质的产品。2021

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