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Linux 基金会今年收入预计将突破 3 亿美元

Linux基金会发布了2025年度报告,这份报告主要用于展示基金会在过去一年取得的各项成就及重要公告,同时披露了基金会的年度财务状况。 根据报告,Linux基金会预计2025年收入将突破3.1亿美元:全年总收入预计达311,343,021美元,其中会员会费与捐赠贡献1.33亿美元,项目服务收入8300万美元,培训认证课程收入2900万美元,活动赞助及注册收入5800万美元。 据了解,这是Linux基金会首次在自然年度实现收入突破3亿美元。 Linux基金会2025年收入预测 同时预计全年支出约2.99亿美元,其中项目支持1.93亿美元、企业运营1800万美元、Linux内核项目670万美元、项目基础设施2200万美元、培训2300万美元等。 3.1亿美元的收入较2024年的2.92亿美元实现显著增长,而当年支出为2.99亿美元。回溯至2023年,收入为2.62亿美元,支出为2.69亿美元。 如需查阅Linux基金会2025年度完整报告,访问https://www.linuxfoundation.org/resources/publications/linux-foundation-an...

人类和大语言模型(LLM)在判断方式上的差别

一篇挺有意思的论文,专门讨论了人类和大语言模型(LLM)在判断方式上的差别。 论文原文:osf.io/preprints/psyarxiv/c5gh8_v1 论文指出,在 “怎么知道、怎么做判断” 这件事上,人和 LLM 其实有很大不同。虽然 LLM 给出的答案常常看起来和人类的判断很像,但这种 “像” 只是表面,背后的判断机制完全不是一回事。 回顾 AI 的发展,从最早依靠规则和推理的 “符号 AI”,到后来按关键词筛选信息的系统,再到现在这种大规模生成式的 Transformer 模型,LLM 其实并不是那种 “理解了再形成观点” 的存在。它更像是在庞大的语料库中学会了语言的规律,然后在上下文里 “补全” 下一句话。用稍微技术一点但也直观的说法,LLM 的工作方式更像是在一个高维的 “词语连接网络” 里,根据概率选出下一个词,而不是像人那样基于对世界的信念来做判断。 论文里,两位作者把人类和 LLM 的判断流程逐项对比,发现两者在七个关键环节上有着根本的区别: 1. 扎根断层:人类的判断是建立在感官、身体体验和社会经验之上的,而 LLM 只能靠文本,通过符号间接地 “重建” 意义。...

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