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《2024 中国开源开发者报告》正式发布

《2024 中国开源开发者报告》正式发布。 这份报告由开源中国 OSCHINA、Gitee 与 Gitee AI 联合出品,聚焦 AI 大模型领域,对过去一年的技术演进动态、技术趋势、以及开源开发者生态数据进行多方位的总结和梳理。 报告整体分为三章: 中国开源开发者生态数据 TOP 101-2024大模型观点 国产 GenAI 生态高亮瞬间 第一章《中国开源开发者生态数据》结合 Gitee & Gitee AI 平台、OSS Compass 的数据分析,勾勒出 2024 年中国开源开发者的整体画像趋势轮廓,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。 第二章《TOP 101-2024大模型观点》中,我们邀请了业内专家和开发者,对开源大模型和人工智能技术进行深刻解读,不仅涵盖了技术层面的深入探讨,也触及了社会、 伦理和政策层面的广泛议题。 第三章《国产 GenAI 生态高亮瞬间》展示了国内 GenAI 消费应用和 AI 应用的现状和创新成果。 详情查看完整报告:2024 中国开源开发者报告.pdf 最后,为表达对所有开源爱好者的...

一种可复用的 AI 提效方案:AI 点灯

在当今飞速发展的时代,AI技术正不断渗透到我们生活的各个层面,深刻改变着传统的工作方式和生活模式。面对这一重大变革,我们不能被动观望或抗拒,而应积极拥抱AI,将其作为成长的助力。只有与AI协同发展,才能在这场技术革新的浪潮中立于不败之地,顺势而为才能事半功倍。 大模型的典型特征 强项: 1. 自然语言理解与生成 2. 广泛的知识覆盖 3. 高效的文本处理 4. 学习与适应 5. 计算能力强 弱项: 1. 理解与推理局限 2. 生成内容的准确性 简单来说,可以把现在的AI看作是一个可以不断学习,能够按照指定思路理解和解决问题的强文本处理工具。那么合理利用强弱项,就可以给我们的场景带来提效了。 强项 弱项 策略 自然语言理解与生成 能够将专业领域语言跟自然语言相互转换 广泛的知识覆盖 提供相应领域知识库,可以调用知识库能力 高效的文本处理 把对应的领域问题转换为文本 学习与适应 提供一些案例进行不断学习,提高准确度 计算能力强 能够处理大量重复劳动 理解与推理局限 指定理解问题的思路,以及解决问题的流程或步骤 生成内容的准确性 对生成的内容进行校验 总结一下,就是 把专业领域的重复劳动的问...

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