决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 要求逻辑推演和量化分析 直接建议，依赖模型经验归纳 2. 分析需求 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 结合逻辑框架生成结构化 创意 自由发散，依赖示例引导 4. 验证需求 需检查逻辑自洽性、数 据可靠性或方案可行性 执行需求 �实战技巧： "将以下C语言代码转换为Python，要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧： 还要不要学提示语？

决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 要求逻辑推演和量化分析 直接建议，依赖模型经验归纳 2. 分析需求 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 结合逻辑框架生成结构化 创意 自由发散，依赖示例引导 4. 验证需求 需检查逻辑自洽性、数 据可靠性或方案可行性 执行需求 �实战技巧： "将以下C语言代码转换为Python，要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧： 还要不要学提示语？

海外独⻆兽：你对
AGI
的预期是什么？transformer
本质还是⼀个统计概率模型，它能通往
AGI
吗？
杨植麟：统计模型没有什么问题。当
next
token
prediction
⾜够好的时候，它能够平衡创造性和事实 性。 事实性⼀般是对统计模型的挑战，但是今天的语⾔模型可以有⾮常尖峰的分布。让它回答“中国的⾸ 都”，模型对“北”这个字能给出
99%
的概率。同时，如果我今天让它写⼀本⼩说，那它可能下⼀个 pp，因为⽤⼾可以 在上⾯做很多事情，淘宝应该也是⼀个
super
app，因为它有⾮常⼤的⽤⼾量，能产⽣很⼤的价值。
在瞄准
AGI
⽬标的时候，我们应该如何定义
super
app？是应⽤创造了很⼤的价值，还是应⽤背后的 思路和以前的定义不⼀样。 杨植麟：从定义上来说，倒没有特别创新的地⽅。就是可能实现的价值不太⼀样，因为能提供以前提 供不了的价值，才会有新的⼊⼝出现。但最终肯定是 值，专⻔的数据，通过微调产⽣⼀些⼈⽆我有的增量的东西，这也是成⽴的。 这两者我觉得并不冲突，在⽣态⾥⾯两种路径都会存在。 张鹏：你有⼀个特别确定的要解决的问题，这个问题⽤今天的技术也能⼯程化地解决好，也可以创造 价值。如果你想要追求
super
app，通向
AGI，那么你的模型就需要跟随应⽤共同成⻓，你的数据集、 测试集要不断变化，引擎要不断变化，⽣命⼒得掌握在⾃⼰⼿⾥。 杨植麟：没错。⽽且，很多

在AI时代，知识的获取成本趋近于零，拥有知识不再是核心竞争力。利用提示词创造知识，引领创新、明确 方向，成为社会与个人竞争力的关键。 p 选择中的再创造 面对AI提供的多种解法，人类需具备批判性思维与逻辑判断能力，通过选择最优答案，实现解决方案的创新 性再生。 p 智慧赋能的决策力 提出问题与甄别答案的能力，使人类在信息爆炸与AI辅助的时代，通过决策行为实现价值创造，成为社会发 展的持续动力。 善用DeepSeek的两大关键：提出问题 复杂系统理论中的边界效 应相关，表明AI在认知和 生成过程中受限于其系统 结构和复杂度边界。 智能体知识生成边界的探索 仅仅评估模拟生成的有效性是不够的，更核心问题在于理解智能 体能否突破既有知识框架，完成创造性知识生成。通过构建测量 体系和分析创新条件，探索智能体如何推动知识生成从常规化迈 向创新化。 智能体知识循环边界的研究 智能体在长时间对话中常表现出“知识循环边界”，即生成内容 重复或局限于特 网络分析研究，强调相关性优先于冗余性。这一配比平衡了生成内容的创新性与冗余性，为AI生成 文本质量的评估提供了量化依据。 AI的内容生成的边界如何判断 50 智能体认知循环边界并非终点，而是人类探索未知领域和创造 新价值的起点。研究提出基于“自指性”和“循环性”的测量 机制，识别智能体生成内容触及边界的临界点，为优化生成内 容提供量化依据。这一框架可扩展至多模态生成系统，并在教 育、科研和创新领域推动知识生成模式从常规化迈向创新化。

中国的开源软件法制建设：国内涉及开源的法律诉讼主要包含两种，其一是软件侵权案被告 方以原告所诉软件为开源软件为由进行抗辩，其二是开源软件作者起诉被告企业未遵守开源 协议。国内开源司法实践以保护软件研发的创造性劳动为核心，对上述两类案件通常支持原 告方立场。涉及开源的法律法规建设正在进一步完善，有望为我国的开源软件产业创设更有 序的发展环境。 SMS 中国的开源软件产业发展：得益于政策支持、软件产业高速发展、软件行业人才不断累计， 能够实现的发展模式；然而，自由软件理念与企业 商业化运营背道而驰。随着计算机产业的发展，软件作为一种产品的商业价值显著提升，在当时的微软、IBM等IT龙头企 业的影响下，市场亟需一种结合了自由软件的创造力和私有软件的商业性的发展模式，1998年，“开源软件”理念在这一 背景下应运而生。 全球范围内开源软件理念发展历史简述 开源软件的【理念萌芽期】 1970s-1998 • 软件开源理念可以追溯到美国的计算 后进行商用，这对于引入开源软件进行自身产品研发的企业而 言至关重要，后期将蕴含较大的开源风险；二是该软件是否具备良好运行的开源社区以支持其后续发展，如果不是，则用 户可能无法持续获取开源本身的和细心创造价值。此外，有开源软件代码公开的特性，一些安全漏洞易被发现和利用，可 能带来额外的IT和数据风险，其他值得关注的因素包括技术先进性、运维能力等。 企业使用开源软件的选型要素 开源软件依赖于开源社区

及该如何利用现有环境是非常重要的。 第 1 章 Hadoop 概述 9 为说明这一点，考虑一种著名的积木玩具，它允许你通过相互 连接创建新的玩具积木。仅通过将积木块简单连接在一起，你便可 以创造出无限可能。关键原因在于每块积木上的连接点。类似于积 木玩具，厂商开发了连接器以允许其他企业的系统连接到 Hadoop。 通过使用连接器，你能够引入 Hadoop 来利用现有环境。 让我们介绍一些已经开发完成、用于将 操作工具* 基础设施* 图 1-4 HDP 被视为一个生态系统，因为它创造了一个数据社区，将 第 1 章 Hadoop 概述 11 Hadoop 和其他工具汇集在一起。 Cloudera(CDH)为其数据平台创建了一个类似的生态系统。 Cloudera 为集成结构化和非结构化的数据创造了条件。通过使用平 台交付的统一服务，Cloudera 开启了处理和分析多种不同数据类型 的应用程序具有良好的平衡性，能够支持 Windows 平台并与微软的 BI 工具(例如 Excel、Power View 和 PowerPivot)良 Hadoop 大数据解决方案 12 好地集成，创造出轻松分析这些大规模商业信息的独特方式。 访问数据 数据库、数据仓库 POWER CENTER Power Exchange 预处理 抽取数据 Web 服务器 批处理 消息队列、电子邮件、

可访问性和通用化设计有着非常密切的关系。在这里，通用化设计指的是能够在最大范 围内和最大程度上，设计普通人和残疾人都能够使用的产品的过程。这种设计应该尽可 能多地照顾到不同类型和不同程度的拥有身体缺陷的用户。这就是在创造无障碍环境。 — 维基百科 综合学习： UX的基础：可访问性 [观看][付费] 屏幕阅读器是如何支持HTML标签的 [阅读] Web可访问性简介 - 谷歌公开在线教育视频 [观看] Web可访问性简介 的应用模型尝试将移动端的体验优势与现代浏览器提供的大部分特性相结合。 在2015年，设计师 Frances Berriman 和 Google Chrome 工程师 Alex Russell 创造了“渐 进式 Web 应用”这个术语，这个词用来形容那些充分利用现代浏览器新特性的应用，这 些特性包括 Service Workers 和 Web App Manifests，它们使得 web 应用一跃成为用户 学习无头浏览器 89 学习离线开发 所谓的离线开发（又称离线优先）是围绕某些设备在开发实践所中涉及的知识和讨论，这些 设备并非总是处于连接到互联网或者电源。 概论: 创造 HTML5 离线网络应用 [文章] 关于创造离线网络应用，你应该知道的事情 [文章] 离线优先 [文章] offlinefirst.org [文章] 你的首个离线 Web 应用 [文章] 学习离线开发 90

Code of conduct: https://www.apache.org/foundation/policies/conduct.html 许可协议是关键 许可协议是关键 起源 — 当代码被创造出来时，需要建⽴许可协议 商标 — 不可以与已经存在的名称有冲突 软件许可 — 现有代码，测试，⽂档需要知识产权的拥有者 需要将软件许可赋予Apache 贡献者协议 — 在Apache的贡献需要遵循贡献者协议： 为什么会有 为什么会有 -1 -1 票 票 发布中有编译后的代码 包含了不兼容协议的软件 LICENSE和NOTICE⽂件问题 版权问题 没有ASF头 包含加密软件 实践创造完美 实践创造完美 开始未必是完美的 协议⼗分复杂 可能对政策不太熟悉 更多的是指导原则，很少有绝对的规则 添加项⽬正在完善中的声明 提早发布和频繁发布 每⼀个发布都⽐上⼀个更好 从Apache孵化器毕业

l ⽤用Golang写了⼀一个云操作系统 电⼒力、⽯石化、银⾏行、证券、⼲⼴广电、电商 研发、产品、运营、公司运营 l 多种职业 l 喜欢各种宗教 l 喜欢在虚⽆无中创造⼀一个世界 l 多个⾏行业 ⾃自我介绍 l ⽜牛B的作者 l 曾经的痛点 l 上帝般的⼿手法 结缘Golang l 斯宾诺莎 l 盖娅 失去了⾃自主性 案例：⻢马云，⼩小⽶米，Facebook 互联⺴⽹网的核⼼心：数据 l ⼲⼴广⼤大⺴⽹网民的各种需求被抑制，包括⼀一些强烈需求 l 上千万的互联从业⼈人员的创造性被抑制 l 中⼩小企业和个⼈人对⾃自⾝身数据安全的担忧⽇日益加强 ⾼高压差之下的机会 Leither为此⽽而⽣生！ l 它是⼀一个⼩小程序 应⽤用开发、内容维护、服务提供、系统⽀支撑、传递者、消费者 ü 它有⾃自⼰己的⾦金融体系 通过诺币，将不同⽣生态成员整合在⼀一起 ü 它是⾃自调节的 Leither是什么? 价值 创造 应⽤用开发 内容维护 服务提供 消费者 传播者 系统⽀支撑 系统 ⽀支撑 价值 传播 价值 实现 产品、研发 运维 运营、市场、公关 ⽤用户 Leither的⽣生态结构