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AI 生成代码浪潮下,还需要开源代码吗?

当 GitHub Copilot、CodeLlama 等 AI coding 工具能在几秒内生成完整代码模块,当开发者从 “搜索开源仓库” 转向 “输入 Prompt”,AI 直接生成代码,这一全新编程范式正悄然动摇着传统开源生态的根基。 开源,这个曾靠 “协作共享” 支撑起全球软件产业的体系,如今面临着双重核心考题:开发者是否仍需依赖传统开源?开源的协作、治理、安全与许可体系,又该如何适配大模型驱动的研发逻辑? 11 月 1-2 号,为期两天的全球开源技术峰会 GOTC 2025,将带给您答案!本次开源盛会将通过行业展览、主题发言、圆桌讨论等形式来诠释此次大会主题 ——“万源共振,智构未来”。聚焦 Agentic AI、大模型时代的 “开源”、AI + 软件工程、软件基础设施智能化、AI Coding、具身智能等热门话题,探讨开源未来,助力开源发展。 GOTC 2025 点击报名 过去数十年,开源是开发者的 “生存手册”。开发一个支付模块,可引用 Apache 许可证下的开源组件;调试系统漏洞,能在 Linux 社区找到经千次验证的解决方案。传统开源的核心价值,在于 “经过社区筛选的...

​谷歌 AI 研究推出 DeepSomatic:新型癌细胞基因变异识别模型

谷歌研究团队与加州大学圣克鲁兹分校的研究人员联合推出了 DeepSomatic,这是一种创新的人工智能模型,旨在识别癌细胞中的基因变异。在与儿童医疗中心的合作研究中,DeepSomatic 成功发现了其他工具未能识别的10种小儿白血病细胞变异。 DeepSomatic 采用了一种针对癌症基因组的小型变异调用器,能够兼容 Illumina 短读段、PacBio HiFi 长读段和 Oxford Nanopore 长读段。这一方法在 DeepVariant 的基础上进行了扩展,能够检测单核苷酸变异(SNV)和小插入缺失(indels),支持肿瘤- 正常和肿瘤单一工作流程,包括福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)模型。 DeepSomatic 的工作原理是将对齐后的读段转换为图像般的张量,这些张量编码了堆叠情况、基础质量和对齐上下文。通过卷积神经网络,模型对候选位点进行分类,判定其为体细胞变异或非变异,最终生成 VCF 或 gVCF 文件。这种设计使得 DeepSomatic 在技术平台上具有高度的适应性,因为该张量能够总结不同技术间的局部单倍型和错误模式。 在数据集和基准测试方面,DeepSo...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。