能力，使其智能化，但 它的智能只充当了“辅助”角色；在 AI 原生的语境下， LLM 从一开始就是应用的中枢，应用本身的架构、功能、 交互层是围绕 LLM 中枢来构建的。也许 ChatGPT 是最 经典的“AI 原生”应用。此概念目前还处在萌芽期，明确 的概念、应用场景、架构、技术栈细节等尚未完成自洽。 换一种视角来看，这个概念的提出其实都没技术什么事， 有人称之为“造商业概念”，这里按下不表。 放宽到 Apache 2.0。 华为云重磅发布盘古大模型 3.0 2023 年 7 月，华为云正式发布盘古大模型 3.0。盘古大模型 3.0 是一个面向行 业的大模型系列，包括“5+N+X”三层架构。 盘古为行业而生，盘古大模型已在金融、金融、制造、医药研发、煤矿、铁路 等诸多行业发挥着巨大价值。 9 / 87 1 1 开源开发者事件回顾 蚂蚁集团开源 CodeFuse 代码大模型 电视机的上传速度马上变为零。 对此，爱奇艺客服给出的回应是，这是加速手段，对使用没有影响，并提供 了关闭 HCDN 开关的操作。HCDN (Hybrid CDN)是爱奇艺技术团队研发的大 规模混合架构在线视频数据分发技术。 有网友指出，这是爱奇艺客户端将电视机当成了自己的 PCDN 服务器，因此 会在后台持续执行上传任务。这种白嫖电费、流量、存储空间的操作，爱奇 艺要给用户打钱才对。 2023

AI 编程工具的进化 62 | AI 开发者中间件工具生态 2024 年总结 66 | AI 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 最优竞争力。 那么，把 transformer“焊死”到板子上就是最佳方案吗？我知道你很急，但你先别急。大 模型底层框架还存在底层路线之争。 32 / 111 我们知道，Transformer 架构呈现了 O(n²)的理论计算复杂度，这里的 n 指的是大模型输入 序列的 token 数量，但其前任语言模型担当 RNN 只有 O(n)的理论计算复杂度。 最近，以 Mamba、RWKV 为代表的类 流和行业知识将转化为 行业应用和行业数据，传统行业数字化转型中的定制化开发难题有望解决。 对程序员而言，需求表达能力、沟通能力等软技能和系统架构设计等硬核能力将越来越重要， 因为 AI 就像今天的基层程序员，需要人表达清楚需求才能做好，复杂系统的架构设计和问题解 决也还是要靠人。 专业模型是通向 AGI 的必经之路。Anthropic CEO 预测，未来 5 年专业模型将达到人类顶 尖专家水平，将人类科研进展加速

密钥管理 Multi-factor Authentication (MFA) 开发 玩转 Gitea API 使用指南 OAuth2 提供者 迁移界面 集成 贡献 后端开发指南 前端开发指南 重构指南 本地化 帮助 常见问题 需要帮助 - 4 - 本文档使用 书栈网 · BookStack.CN 构建 致谢 当前文档 《Gitea v1.21.1 中文文档》 由 的自建 Git 服务。 采用Go作为后端语言，只需生成一个可执行程序即可。 支持 Linux, macOS 和 Windows等多平台， 支持主流的 x86，amd64、 ARM 和 PowerPC等架构。 代码托管：Gitea⽀持创建和管理仓库、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。它还⽀持许多常见的Git特性，⽐如标签、Cherry-pick、hook、集成协作⼯具等。 入到可执行程序中，这一点和曾经的 Gogs 有所不同。 你可以从 下载页面 选择对应平台的二进制文件。 对于 Linux， linux-amd64 适用于 64-bit 的 Intel/AMD 平台。更多架构包含 arm64 (Raspberry PI 4)， 386 (32-bit)， arm-5 以及 arm-6 。 对于 Windows， windows-4.0-amd64

限的条件下，还能实现登⽉吗？
杨植麟：“登⽉”有⼏个不同的⽣产要素，算⼒肯定是⼀个核⼼，但还有其他的。 你需要⼀个同时满⾜
scalability
和
generality
这两点的架构，但今天其实很多架构已经不满⾜这两条 了。transformer
在已知的
token
space
符合这两条，但放⼤到⼀个更通⽤的场景，也不太符合。数据 也是⼀个⽣产要素，包括整个世界的数字化，和来⾃⽤⼾的数据。 章、甚 ⾄⼀个视频，但表⽰⼀个更⼤的
3D
世界或你硬盘上的所有⽂件还有难度，没做到
token-in-token- out，离所谓的
unified
representation
其实有差距。架构其实解决的是这个问题。
通过
AI
⾃我进化克服数据稀缺性的瓶颈是第⼆层的另⼀个问题。今天的
AI
其实像⼀个⿊盒，这个⿊盒 有两个输⼊：电源线和数据线，输⼊这两个东西后，盒⼦就能产出智能。随后⼤家意识到，数据线的 ⼤量的熵，抓住确 定性的东西，让本⾝是混沌的东西继续混沌。 通往
AGI
的话，long-context
会是⼀个很重要的点。所有问题都是
long-context
的问题
⸺
历史上所 有的架构演进本质上都是在提升有效的
context
length。word2vec
最近拿了
NeurIPS
的
Test
of
Time
奖。它在
10
年前⽤⼀个词去预测周围的词，相当于
conte

不允许二次闭源发 行 常见许可证： • GPL （ 其 2.0 版 本不允许闭源发 行，3.0版本在 此之上设置了更 严格的开源要求） • AGPL （ 由 GPLv3修改而来， 开源要求进一步 涉及到了前端、 后端等衍生作品 生态） • 木兰公共许可证 开源许可证类别 6 ©2023.11 iResearch Inc. 直 接 企业倾向在自身技术实力较强、产品能 力较扎实的领域选择开源 社区运营是开源人力投入的焦点，头部 企业社区人员投入量超过千名 为方便各职能开源人员交流和开源业务 整合，企业针对性调整组织架构 基础软件是底层技术投入较多的领域之 一，需要企业持续供给技术资源 开源项目的研发、运营、激励都需要 “真金白银”的投入 企业作为开源发起者，应主导开源生态 的建设，努力引入战略合作伙伴 12 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。 操 作 系 统 开 源 社 区 常 见 小 组 分 布 操 作 系 统 适 配 生 态 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

参与者中学⽣和开发者占绝⼤多数，相⽐于 2019年，学⽣占⽐⼤⼤增加，约 37%，开发者 占⽐约 36%。 3.4 所从事的技术⽅向 参与者所从事的技术⽅向以后端开发为主，占⽐约 31%，其次是 Web 前端、AI 以及⼤数据 分析⽅向，占⽐分别为10%、9%、9%，⾮技术⼈员以及其他⾏业的从业者占⽐均为 7%，说 明开源已经越来越受到社会各界的关注。 【专家点评】 陈阳：开源早期的时候， 开源 操作系统、 桌⾯办公软件（GNOME， OpenOffice）和浏览器（Mozilla）掀起了第⼀波开源的浪 潮；近年来随着互联⽹的兴起，开源的项⽬和技术越来越百花⻬放，从数据库到中间 件，从前端到后端，从编程语⾔到编译器，从物联⽹到微服务，从⼤数据到⼈⼯智能， 开源的技术和项⽬越来越丰富和多样化。 4、开源⼯作现状 4.1 接触开源的时间 有近三成参与者接触开源的时间在 1-2 万，总活跃开发者数量 约 1,446万，相较 2019 年的约 1,19 万 增加了约 21.2%。 1.2 指标解释 2、主要内容与发现 2.1 世界开源 Top10 项⽬ 活跃度最⾼的项⽬是来⾃⾕歌的前端跨平台开发框架 flutter/flutter，此外，源于⾕歌的深度 学习框架 tensorflow/tensorflow，容器编排系统 kubernetes/kubernetes 也分别位于第 5

测 实 • 需求收集、整理是开源社区的最大功能之一，市场上的开发者和用户在 接触项目的过程中自然会产生进一步产品需求，并反馈给社区 • 软件设计主要涉及项目整体架构规划，开源社区开发者主要贡献 为小范围的补丁和功能开发，对整体架构的关注度一般不高 • 软件构建主要指的是核心代码的编写流程，开源社区的贡献者 以编写代码的形式向项目提交创新和改良，能够帮助项目降低 代码编写成本 • 开源社区主 开源之于云计算（一） 开源的虚拟化架构促进了云服务的普及和产业发展 随着用户对于敏捷高效的IT资源的需求不断提升，云服务正在逐步成为数字化时代企业级IT基础设施的标配，而传统意义 上的不同层次的云服务中，IaaS、PaaS和虚拟机等基础云服务产品中不乏开源产品的身影——这也和传统IT架构中底层操 作系统和中间件所处的位置相似。本报告第一章已经提到，传统IT架构中，处于底层的操作系统、数据库管理系统等软件 技术、扩大市场影响力的战略手段。同样的，在整个云服务 架构中，云基础软件也更有可能以开源的形式发布，作为厂商向市场推广这一当时被认为是IT创新的系统架构的方式。事 实上，尽管闭源云服务软件在商业化市场占据重要地位，开源的云基础软件的确为云计算在全球的推广贡献了重要力量， 云计算开源社区也促进了各类云服务软件的不断创新和演进。 云服务基础架构开源技术典型代表 我国企业云计算开源应用规模 基础云服务

18 3.3 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2 4 零代码搭建本地 AI 前端 19 4.1 LobeChat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.2 步骤一安装 docker 工具，其中很多都是开源！ 2.1 问答 2.1.1 ChatGPT ChatGPT 是一个由 OpenAI 开发的大型语言模型，它基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构。这种模型通过分析大量的文本数据来学习语 言结构和信息，使其能够生成连贯的文本、回答问题、撰写文章、进行对话等。 6 Figure 3: AI 问答工具 ChatGPT 经过特别训练，可以理解和生成人类语言，从而在多种应用场景中提 界面简洁但因表情符出现又不失枯燥 4 零代码搭建本地 AI 前端 到目前，我们使用大模型的界面还是一个终端窗口，黑乎乎的，交互不友好。 这章教你搭建一个美观炫酷的前端网页，如图 20所示，让你使用本地大模 型，更方便！更舒心！关键搭建简单，顺利的话，三五分钟搞定。后面完全免费 畅享使用大模型！ Figure 20: 使用开源 LobeChat 搭建美观的大模型前端界面 19 4.1 LobeChat 开源框架，经过我的调研，发现

⻜书） OEM ⽩标嵌⼊ 其他 嵌⼊ DataEase 嵌⼊式 BI 功能架构 应⽤功能层 仪表板 / 数据⼤屏 ⻚⾯嵌⼊ 仪表板 / 数据⼤屏 图表嵌⼊ 仪表板 / 数据⼤屏 设计器嵌⼊ BI 功能模块嵌⼊ ⻔户嵌⼊ OEM ⽩标 结果嵌⼊ 设计器嵌⼊ 整体嵌⼊ DIV URL Iframe 前端技术层 DataEase 开源数据可视化分析平台 RESTful API API JavaScript API 仪表板管理 数据⼤屏管理 数据集管理 数据源管理 ⽤户管理 组织管理 ⻆⾊管理 权限管理 前端事件交互 平台 API 层 注：JavaScript API 当前尚不⽀持，后续根据需求情况再进⾏开发。 图表嵌⼊ 将单个图表 / 表格嵌⼊到系统中，辅助⽤户进⾏决策。 仪表板图表嵌⼊ 数据⼤屏图表嵌⼊ 仪表板 / 数据⼤屏嵌⼊ 将设计好的仪表板 / Secret DataEase 嵌⼊式版嵌⼊流程 提供⽤户名、 APP ID 、APP Secret ⽣成 Token 前端引⼊ DataEase 提供 的前端 JavaScript 获取仪表板 /数 据⼤屏 / 图表 ID 编写前端代 码，完成嵌⼊ DataEase 嵌⼊流程 I 获取嵌⼊式应⽤的 APP ID、APP Secret 注：跨域是指两个域名不同

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