©2023 iResearch Inc. 2023年中国基础软件开源 产业研究白皮书 2 目 录 CONTENTS 01 02 03 开源基础软件界定及中外发展对比 中国开源基础软件产业链及参与者洞察 中国开源基础软件产业细分领域洞察 3 开源基础软件界定 及中外发展对比 01 4 ©2023.11 iResearch Inc. iresearch.com.cn 基础软件开源界限划分 操作系统、数据库、中间件、AI框架底层代码按规范进行共享与协作 本篇报告研究的基础软件开源范围，是指研究“开源”中“基础软件”板块的情况。开源过程中，参与者可以共享、协作完成开发， 正好与基础软件庞大的开发量需求相契合。这种契合性促进了基础软件良性、可持续性发展，并因为基础软件对上层软件生态有支 撑作用，基础软件的开源价值远超过单一产品的范畴，其意义惠及软件产业全领域。 告研究范围。 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。 对于这四类基础软件（操作系统、数据库、AI框架、中间件），其编写者将实现功能的代码按照一定的开源规范 开放，任何人可以查看、使用、贡献，同时，使用者也要遵循一定的开源规范。 基础软件开源范畴界定 国内基础软件开源界定 基础软件 具备能衍生出并支撑 多个技术簇的一类根 技术软件，拥有技术 门槛高、衍生场景复 杂等特点

空出世，标志着对话式 LLM 开始进入公众视野，为人们 提供了全新的人机交互方式。而 2023 年 3 月，同系 GPT-4.0 的发布则将 LLM 的规模和能力提升到一个新 的台阶，为 LLM 的广泛应用奠定了基础。再之后的 11 月份，OpenAI 再发力，GPTs 的到来，“用户自定义 ChatGPT”的能力，更是让世人领略了 OpenAI 作为 LLM 一哥的宏大叙事能力与强劲技术实力。 二、 找到让 LLM 能够准确理解人类意图的方法。提示词工程探 索如何以 LLM 可以解析的方式来表达需要它完成的任务， 寻找 LLM 的“最佳输入形式”。通过注入提示词，提示词 工程建立了一套“人机交互语法”，来更精准地向 LLM 传 达想要它生成何种输出的指令。这为人们与 LLM 之间建立 高效、准确的“沟通桥梁”提供了可能性。什么“链式思考 1 1 （CoT）”、“自动推理并使用工具（ART）”、“思维 LLM 的应用 范围和价值；它为 LLM 的智能化发展提供了新的方向， 使 LLM 能够更加接近于人类智能。 九、 AI 原生，目前还没有明确的定义，大致是说，不同于当前 各种应用在原本的基础上增加 AI 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

。 对于稳定版本，您可以使用 :latest-rootless 、 :1-rootless ，或指定特定的版本，如: 1.21.1-rootless 。如 使用 Docker 安装 基础设置 使用 Docker 安装 (rootless) - 34 - 本文档使用 书栈网 · BookStack.CN 构建 果您想使用最新的开发版本，则可以使用 :dev-rootless ：LDAP 服务器的地址。必填。 --port value ：连接到 LDAP 服务器时使用的端口。必填。 --user-search-base value ：用户帐户将在其中搜索的 LDAP 基础路径。必填。 --user-filter value ：声明如何查找试图进行身份验证的用户记录的 LDAP 过滤 器。必填。 --admin-filter value ：指定是否应授予用户管理员特权的 value ：LDAP 服务器的地址。 --port value ：连接到 LDAP 服务器时使用的端口。 --user-search-base value ：用户帐户将在其中搜索的 LDAP 基础路径。 --user-filter value ：声明如何查找试图进行身份验证的用户记录的 LDAP 过滤 器。 --admin-filter value ：指定是否应授予用户管理员特权的

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 获取帮助 总结 Git 基础 获取 Git 仓库 在已存在目录中初始化仓库 克隆现有的仓库 记录每次更新到仓库 检查当前文件状态 跟踪新文件 暂存已修改的文件 状态简览 忽略文件 查看已暂存和未暂存的修改 C: Git 命令 设置与配置 git config git config core.editor 命令 git help 获取与创建项目 git init git clone 快照基础 git add git status git diff git difftool git commit git reset git rm git mv git clean 分支与合并 1.3 Git 基础 @Lax @Geno1024 章节 译者 审校者 1.4 命令行 @hbrls @spacewander 1.5 安装 Git @Lax 许伟程 1.6 初次运行 Git 前的配置 @networm @xinqiu @robinwen @ahlijin 许伟程 1.7 获取帮助 @Lax 1.8 总结 @Lax @devbean 2. Git 基础 2.1 获取

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 Git 基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 481 快照基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . @Lax 1.3 Git 基础 @Lax @Geno1024 1.4 命令行 @hbrls @spacewander 1.5 安装 Git @Lax 许伟程 1.6 初次运行 Git 前的配置 @networm @xinqiu @robinwen @ahlijin 许伟程 1.7 获取帮助 @Lax 1.8 总结 @Lax @devbean 2. Git 基础 2.1 获取 Git 仓库

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 | Gitee 数据篇 Part 3：国内 GenAI 生态高亮瞬间 104 | 中国 GenAI Gitee 等平台托管的开源项目。 16 / 111 OSS Compass Insight 生产力-协作开发指数 本部分图表仅用于数据展示，不涉及先后排名 作为国内及业内领先的 AI 开发基础设施，本部分图表 中的开发框架、向量数据库、 开发平台、大模型均表现出 色，代表着它们的代码提交 频率、参与者、代码合并比 率等协作开发工作保持着较 高的水平。 17 / 111 OSS Compass 随者到行业引领者的跨越式成长，也为全球人工智能发展注入了新的活力与动力。中国开源模型 的成功并非偶然。在政府对人工智能产业的持续支持以及国内人工智能行业对模型研发的巨额投 入下，从基础算法到行业应用、从算力基础设施到数据资源整合，中国人工智能生态体系正在迅 速完善。这一趋势表明，未来中国有可能在全球人工智能领域占据更为核心的地位。 开源生态的繁荣与协作 随着开源模型影响力的提高，中国开源

用可销售性或适于特定 目的的担保。更多细节请参见 GNU 通用公共许可证 [https://www.gnu.org/licenses/gpl- 3.0.html]。 用户文档 Weblate 基础知识 注册和用户个人资料 使用 Weblate 进行翻译工作 下载和上传译文 术语表 检查和修正 搜索 翻译工作流 常见问题 支持的文件格式 版本控制集成 Weblate 的 REST API Weblate 系列 Weblate 2.x 系列 Weblate 1.x 系列 Weblate 0.x 系列 索引和表格 索引 HTTP Routing Table Python 模块索引 Weblate 基础知识 项目和部件架构 在 Weblate 中，翻译被组织成项目和部件。每个项目可以包含多个部件，这些 部件又包含各个语言的翻译。部件对应的是一个可翻译的文件（例如 GNU gettext 或 Android 启用原文审校 启用 此功能时报告源字符串错误。选择一个适合您要讨论的主题。源字符串注释无 论如何都有助于提供对原始字符串的反馈，例如应该改写它或提出有关它的问 题。 你可以在所有评论中使用 Markdown 语法，并使用 @mention 提及其他用户。 参见 接收源字符串反馈, 源字符串复查, 启用原文审校 变体 变体用于对字符串的不同长度变体进行分组。然后，项目的前端可以根据屏幕 或窗口大小使用不同的字符串。

创建和编辑符号 浏览符号库 仿真器 Value notation 分配模型 SPICE directives Running simulations 高级主题 配置和定制 文本变量 数据基础库 自定义网表和 BOM 格式 操作参考 原理图编辑器 通用 86 87 88 91 98 98 100 124 125 125 126 131 132 141 排 序、移动或调整大小。 每个字段的名称和值可以是可见的或隐藏的，并且有几个格式化选项：水平和垂直对齐、方向、位置、字体、文本颜 色、文本大小和黑体/大写强调。字段的自动放置也可以在每个字段的基础上启用。对于正常显示的符号，显示的位 置总是被指示的（没有旋转或镜像），并且是相对于符号的锚点而言的。 NOTE 符号字段的格式化选项可以通过右击符号字段表的标题行来显示或隐藏，并启用或禁用所需的 使用适当的按钮或快捷键创建标签后，会出现标签属性对话框。 25 标签 字段设置了标签的文本，它决定了标签分配给其连接线的网络。标签文本支持《文本标记，标记》，用于覆盖 条、下标等，以及《文本变量，变量替换》。 使用对话框中的 语法帮助 链接来获得摘要。 有几个选项可以控制标签的外观。你可以改变文本的 《字体，字体》、大小和颜色，并设置粗体和斜体强调。 你还 可以设置文本相对于标签连接点的方向。层次和全局标签有几个额外的选项：自动

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