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1 1 /*使用电脑阅读，获得最佳体验 1 1 序 毫无疑问，开源开发者圈子来看，2023 年是大模型 LLM 年、生成式 AI GenAI 年。 一、 这自然要从 OpenAI 说起，前一年年底，ChatGPT 的横 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 模型升级、Adobe 产品整合 LLM 能力、 语音模型 whisper-3 更新、AI 虚拟主播创造等，都是在 这条路上的进一步发展。 五、 AI 编程方面，Copilot 可以根据开发者的代码提示自动补 全代码，大大提高了开发效率。这也引发了代码原创性的讨 论，但它已经实实在在将 LLM 拉进了编程应用领域。 六、 LangChain 的出现，实现了 LLM 之间的链式交互，使多 个 LLM 十、 镜头给到国内。相比国际上当前逢 AI 必 GenAI，国内更 多地还是在 LLM 这一层面，Robin Li 的“卷大模型没意 义，卷应用机会更大”，其实很深刻地指出了内中区别。 本报告以开发者视角为主，从 LLM 切入，但实际上或多 或少与 GenAI 脱不开关系。 2023 年国内 LLM 发展活跃，从最初的百度文心一言“硬 刚”ChatGPT，到后来各式各样的大模型与产品出现，覆

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 | 推理中心化：构建未来 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 消费应用人气榜 Top10 15 | OSS Compass Insight 106 | AI 创新应用开发大赛获奖作品 局长，OSCHINA 副主编 肖滢，OSCHINA 副主编 李泽辰，Gitee 设计：张琪 开发者是开源生态的重要支柱。 本章结合 、 的数据分 析，勾勒 2024 年中国开源开发者的整体画像趋势轮廓，主要 反映中国开源开发者使用开源大模型概况、开源项目/组织健康 度，以及中国开源社区的生态评估等情况。 Gitee 数据篇 本报告数据来源：2024年1月至2024年12月 Gitee及Gitee AI平台相关公开数据 4 / 111 开发者是社区的力量源泉

⼀⽅⾯，是开源这么多年⼀直持续的上升势头。⽽另⼀⽅⾯，则是我们的⼀个猜测：疫情以 来，越来越多的⼈开始远程办公，事实上促进了更多的⼈有机会“斜杠化”，也就是在⼀台电脑 ⾯前⽅便地切换多种身份，以异步的⽅式处理多种事务，从⽽增加了开发者参与开源的时间和 机会。 当然，同样由于远程办公，虚拟世界在⼈类⽣活中的占⽐，变得更⼤了。这样是否更好，还会 引发哪些问题？作为站在隧道⼝的⼈类，其实是猜不透的。 2. 中国开源崛起以及开源世界分裂的趋势 年中国开源社区参会调查报告》，随后的⼏年中，持续发 布了开发者调查报告，旨在从多种维度呈现国内的开源发展情况。今年我们再次启程，结合数 据分析⼿段和调查报告等多种形式，绘制⼀份 2020 年中国开源世界的地图。 这份问卷是每年中国开源年报的重要⼀环，不基于调研的分析报告不过是纸上谈兵。在往年的 基础上，我们参考了其他现存的主流开发者问卷内容，并加⼊了⼀些新的视⻆。基于 2020年 COVID-19 通过近 60 项左右问题的统计调查与分析，我们希望能够还原出当前中国开源社区的真实现 状，从⽽为开源的后来⼈提供权威的参考。  调查对象：覆盖开发者、社区成员、贡献者、学⽣、政府企业管理⼈员  调查内容：主要涵盖个⼈信息、⼯作状况、开源社区以及开发者技术  调查⽅法：以在线问卷⽅式搜集样本和数据，交叉对⽐法分析数据  推⼴⽅法：线上社交媒体、博客、开源社、开源中国⽹站  问题数量：59

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