亿图脑图 MindMaster 产品分享 基 于 云 的 跨 端 思 维 导 图 软 件 用思维导图提升办公效率成为企业趋势 学习、创作和团队发展的基本单位就是思维和想法 有序的构建思维，让知识和想法结构化 让您和您的团队赢在起跑线上，思维导图就是专门为此而生。 梳理思维，抽象信息更直观 信息可视化 激发灵感，记录创意 捕捉灵感 2 知识点结构化，学习更高效 效率学习 团队赋能，效率倍增 各类企业（大、中、小型企业） 学生 老师 公务员 管理 销售 产品 运营 测试 分析 行政 HR 研究员 亿图脑图 MindMaster 一款基于云的跨端思维导图软件 亿图脑图MindMaster支持客户端、移动端、平板和网页版，文件可通过云端储存实现多端同步，拥 有全场景一站式思维导图解决方案，轻松创建、管理、展示、分享、协作您的作品。 用MindMaster，提升多场景效率 大纲梳理 • 灵感记录 • 经验沉淀 • 学习分享 • 逻辑引导 多端云存储 一端创作，多端同步存储和打开 团队管理 建立团队群，轻松共享管理团队文件，效率倍增 甘特图 项目活动可视化，实现高效项目管理 头脑风暴 头脑风暴模式，捕捉亮点，即时生成脑图 核心优势：一端创作，多端同步 跨端文件流转，团队聚力，提升效率！ 大纲模式 导图模式和大纲模式无缝切换，结构更加清晰 性能卓越，资源丰富

区 Stack OverFlow 深 受 其 害 。 Google 紧随其后推出 Bard，作为其首次亮相的对话 LLM 产品，无疑具有其里程碑意义，尽管它的首秀并不尽 如人意，车翻了又翻。 三、 Claude 2、PaLM 2、Llama 等模型与产品也展现了 LLM 在语言理解和多模态处理能力方面的探索，甚至 Claude 2 还一度被誉为实力可以硬刚 ChatGPT。而 Meta 圈，和开发者零距离接触。  【项目停更】到了该说“再见”的时候了，江湖有缘再见。  【生产事故】冥场面！速来围观 2023 十大生产事故“名 场面”。 1 1 目录 一、开源开发者事件回顾 三、中国开发者开源新动向 二、2023 LLM 技术报告  46 | 向量数据库  47 | 数据库向量支持  48 | 大模型框架、微调  51 | 大模型训练平台与工具  53 控制 AI 模型 陈天奇团队发布 Web LLM 用浏览器跑大模型 微软开源 JARVIS（贾维斯） 依托大模型能力，京东云言犀为客户提供涵 盖客户服务、营销导购、多模态数字人等多 种营服销一体化解决方案。 LLMOps 平台 Dify.AI 代码完全开源 2023 年 5 月，LLMOps 平台 Dify.AI 宣布 46,558 行代码完全开源，并临时 决定将开源协议从 AGPL 放宽到

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面，支 持快速迭代和大规模部署。Amazon SageMaker、Google Cloud AI Platform 和 Microsoft Azure Machine Learning 都是提供端到 端机器学习服务的云平台。 这些工具和库专门为加速机器学习模型的训练和推理而设计，通常利 用 GPU 或 TPU 等硬件。这类工具可以显著提高训练和推理的速度， 使得处理大规模数据集和复杂模型变得可行。NVIDIA 比较有代表性的 LLM 开发工具有： ：帮助用户极致优化 给大模型的提示词（prompt），使得对大语 言模型提问时，可以获得更理想的输出。 ：用于语义搜索、LLM 编排和语言模 型工作流的一体化嵌入数据库，可以使用 SQL、对象存储、主题建模、图形分析和多模 态索引进行矢量搜索。 ：专注以 Sketch、PSD、静态 图片等形式的视觉稿作为输入，通过智能化技 术一键生成可维护的前端代码，包含视图代码、 制造商，提供了强大的图形处理单元，专门用于深度学习和AI计算。 AI 处理器和基础软件构建 Atlas 人工智能计算解决 方案，打造面向“端、边、云”的全场景 AI 基础设施方案，覆盖深度学习领域推理和训练全流程。 被外界视为打破 NVIDIA 垄断 AI 算力市场的多一种选择，其基于第三代 CDNA 架构，为生 成式 AI 大语言模型设计的 MI300X 内存高达 192GB，集成了高达 1530 亿个晶体管，为历代产品

大 模 型 观 点 编委会 21 | 2024 年中国开源模型：崛起与变革 26 | 开源模型未必更先进，但会更长久 30 | 大模型撞上“算力墙”，超级应用的探寻之路 36 | AI 的三岔路口：专业模型和个人模型 40 | 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024：随需而变，从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法：机遇及挑战 57 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 的素材。考虑到数据获取、加工的成本，模型训练的成本，这是一种相当昂贵的宣传方式。 C 端用户指那些把大模型当成智能个人助理来使用的普通个人用户。OpenAI 界、工业界直接推向了普通个体，让 C 端用户切 实感受到了大模型的可能性与魅力。这一点被国内的大模型厂商广泛学习。在 B 站刷视频，国 内知名的那几个大模型厂商的广告，你一个也不会落下。 受到大家的认可与喜爱固然重要，但对于 C 端用户，有两个需要时刻牢记的问题：一是 C 端用户是没有忠诚度的，谁免费就用谁，谁给补贴就用谁；二是某一个大模型对 C 端用户比较 难产生独特的粘性。 第一个

的Windows修复措施存在显著差异，新补丁不 会默认启用，它涉及到对Windows启动管理器 进行永久性的更改，最终将导致现有的Win- dows启动媒介无法启动。 为避免突然导致用户系统无法启动，补丁将会 分三个阶段推出更新。直到2024年第一季度将 发布第三阶段的更新，该更新将默认启用修复 程序，届时将导致旧的Windows启动媒介将会 无法使用。 AI Village创始人Sven Cattell表示，“只有让更 多的人了解如何开展红队测试和评估人工智能模 程序都能够独立运行，故预览程序不是涉案GPL开源代码的衍生作品，未被GPL开源代码传染。 i https://mp.weixin.qq.com/s/GiMWAdzbqg83OUlwdAQPrQ 1 注：“特邀供稿”系本基金会邀请的第三方供稿，为提出并阐述各方意见，特定稿件观点不代表本基金会观点。 特邀供稿1：李维朝 “未来公司诉云蜻蜓”一案被告方代理律师 江苏瑞途律师事务所合伙人 南京市律协知识产权保护法律专业委员会委员 合规审查专业委员会委员 阅服务+云服务。 以TiDB项目为例，目前TiDB具备三种交付形式。一是向社区用户提供社区版，用互联网极致场景打 磨产品，快速迭代产品；二是向企业用户提供企业版订阅，提供原厂服务；TiDB企业版软件，为企 业关键业务打造，具备「分布式强一致性事务、在线弹性水平扩展、故障自恢复的高可用、跨数据中 心多活」等企业级核心特性，帮助企业最大化发挥数据价值，充分释放企业增长空间。三是向全球企 业用户提供TiDB Clou

本地版本控制系统 集中化的版本控制系统 分布式版本控制系统 Git 简史 Git 是什么？ 直接记录快照，而非差异比较 近乎所有操作都是本地执行 Git 保证完整性 Git 一般只添加数据 三种状态 命令行 安装 Git 在 Linux 上安装 在 macOS 上安装 在 Windows 上安装 从源代码安装 初次运行 Git 前的配置 用户信息 文本编辑器 检查配置信息 Git 把裸仓库放到服务器上 小型安装 生成 SSH 公钥 配置服务器 Git 守护进程 Smart HTTP GitWeb GitLab 安装 管理 基本用途 一起工作 第三方托管的选择 总结 分布式 Git 分布式工作流程 集中式工作流 集成管理者工作流 主管与副主管工作流 工作流程总结 向一个项目贡献 提交准则 私有小型团队 私有管理团队 派生的公开项目 搜索 Git Grep Git 日志搜索 重写历史 修改最后一次提交 修改多个提交信息 重新排序提交 压缩提交 拆分提交 核武器级选项：filter-branch 重置揭密 三棵树 工作流程 重置的作用 通过路径来重置 压缩 检出 总结 高级合并 合并冲突 撤消合并 其他类型的合并 Rerere 使用 Git 调试 文件标注 二分查找 子模块

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 第三方托管的选择 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 作为客户端的 Git . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . GitWeb 许伟程 @networm @IceNature 王波 4.8 GitLab @neo1218 @IceNature @jeffsui @networm 8 章节 译者 审校者 4.9 第三方托管的选择 @branchzero 许伟程 @networm @IceNature 4.10 总结 @8loser 5. 分布式 Git 5.1 分布式工作流程 @leshiv @secondwtq

Blender 2.5 - 重写代码！ 2.5x -- 从2009年到2011年8⽉: 2.5系列经历了4个阶段 预览版 (从 Alpha 0 在2009年11⽉到2010年7⽉的Beta 版) 以及三个稳定版本 (从2.57 - 2011年4⽉ - 到 2.59 - 2011年8⽉). 这是最重 ⼤的⼀个开发项⽬。因为Blender得到了完全的重构，添加了新功能，重新 设计了内部的窗⼜管理和事件/⼯具/数据处理系统、新的Python 库，新的⾃定义Python节点，新的⽹格建模⼯具，对UTF-8⽂本的⽀持改进 和⽂本编辑器改进，新的3D打印插件，超过260出bug修复。 2.68 -- 2013年7⽉: 新的和改进后的建模⼯具，三个新的Cycles节点，运动追踪⼤幅改进，出 于安全考量加载⽂件默认禁⽤Python脚本和驱动，和超过280处bug修复。 2.69 -- 2013年10⽉: 更多的建模⼯具，多⽅⾯改进Cycles渲染器，平⾯跟踪添加到运动追踪、 Cloud。如果你发现 了Blender 的问题，可以 提交bug。 在 ⽀持 可以找到更多关于⽀持的细节。 开发 由于开源，Blender⼤多数开发⼯作都是由志愿者独⾃完成的。开发之间的交流 多数是通过以下三个平台： developer.blender.org 系统 各种 邮件列表 在线聊天 (见下⽂) 如果你对帮助开发Blender有兴趣，可以打开 参与 页⾯。 Blender Chat 对于在线实时讨论，我们⽤的是使⽤