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“在开源世界,‘会抄’比‘原创’更难”

在技术与开源蓬勃发展的时代,抄袭一词似乎总带着强烈的道德贬义。然而,在开源领域,真正的创新者都明白,单纯的道德谴责毫无意义——开源的本质本就是建立在某种程度的“复制”之上。但为何有人因抄袭而声名狼藉,有人却借此成就卓越?答案在于:开源领域的抄袭是一门被严重低估的学问,它映照的不是别人的无耻,而是你自己的段位和对开源哲学的理解深度。 1 开源抄袭的初级阶段:从无知到形似 在开源创新的最初阶段,抄袭者往往陷入无知的傲慢或机械的复制,未能理解开源生态的基本规则与精神实质。 第一重:瞎抄——违反开源协议的无知傲慢。2018年红芯浏览器事件堪称典型。这款宣称“自主可控”的浏览器,被揭穿仅是抄袭开源Chromium内核的产物,甚至连内置文件名和LOGO都未完全修改。更严重的是,它违反了开源代码的BSD协议,未尊重代码作者的著作权要求。这种抄袭源于对开源规则的无知与漠视,如同听了个概念就开盘,死得最快。这种抄袭的本质是投机,而非真正的学习与创新。 第二重:照搬——复制代码却丢失灵魂。在开源硬件领域,“萝卜刀”的案例提供了生动注解。一位大学生设计的3D打印玩具在网络上走红后,无数厂商直接复制其设计开模...

Liquid AI 最新实验性模型 LFM2-2.6B-Exp 发布

Liquid AI 正式发布了其最新实验性模型LFM2-2.6B-Exp,这一仅有2.6B(26亿)参数的小型开源模型,在多项关键基准测试中表现出色,尤其在指令跟随能力上超越了参数量高达数百亿的DeepSeek R1-0528。 LFM2-2.6B-Exp基于Liquid AI第二代Liquid Foundation Models(LFM2)系列的2.6B基础模型,通过纯强化学习(RL)方式进行后训练优化,无需监督微调暖启动或大型教师模型蒸馏。该模型继承了LFM2的混合架构优势,结合短程门控卷积和分组查询注意力(GQA),支持32K上下文长度,专为边缘设备(如手机、笔记本、物联网设备)设计,实现高效本地部署。 Liquid AI强调,该实验检查点主要针对指令跟随、知识问答和数学推理等领域进行优化,适用于代理工作流、RAG检索、数据提取、创意写作和多轮对话等场景。 最新基准测试结果显示: IFBench(指令跟随基准):得分大幅领先同级模型,甚至超越参数量263倍的DeepSeek R1-0528。 GPQA(研究生级知识问答):达到约42%,远超传统3B模型。 IFEval(指令严格遵...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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