Highcharts NetworkGraph 力导向网络图实战：节点关联关系自动布局案例

力导向网络图（force-directed network graph）是一种用“节点 + 连线”来展示关系的数据可视化图表。

本周六线下围观模力方舟“口袋龙虾”

💡欢迎扫描上图二维码报名「龙虾公开课」 🍠开源中国创始人&CTO红薯将带上模力方舟“口袋龙虾”，发表主题演讲：《从0到1：定义一款开箱即用的“小龙虾

Gartner：Token 消耗是衡量 AI 市场领导力的误导性指标

Gartner 今日发文称，随着AI采用不断加速，AI厂商开始越来越频繁地公开token消耗数据，作为衡量市场发展势头和领导力的速记指标，这种现象与日益流行的基于消费的模型定价模式密切相关。

开源办公套件 LibreOffice 发力 Web 端：重启在线版项目“LibreOffice Online”

文档基金会（The Document Foundation，TDF）近日宣布，正式重启此前被搁置的 LibreOffice Online 项目。 项目曾被“冻结” 几年前，围绕 LibreOffice 的 Web 版本开发，社区曾推进 LibreOffice Online 项目，希望实现基于浏览器的在线编辑能力。不过在 2022 年，由于维护资源、项目方向和可持续性等因素，当时的董事会投票决定将该项目冻结并归档。 这一决定实际上让 LibreOffice 在“云端办公”趋势中保持相对保守姿态，继续以桌面版本为核心。 2026 年：重新启动 2026 年初，现任董事会决定撤销此前的冻结决议，重新开放代码仓库，恢复 LibreOffice Online 的开发状态。官方强调，这是一次“重新出发”（a fresh start），目标是： 让社区重新参与项目推进 鼓励开发者提交补丁与改进方案 对代码进行现代化改造与安全审查 探索更加可持续的协作模式 这一决定意味着社区版本的在线办公探索将重新回到发展轨道，也为自托管办公解决方案带来新的可能。 不做官方 SaaS TDF 同时明确划清边界： 不会自行运营类似 Google Docs 或 Microsoft 365 的在线服务 不会提供官方托管或企业级技术支持 商业部署与服务支持仍由生态合作伙伴承担 这意味着，LibreOffice Online 的定位仍然是一个可自托管的开源解决方案，而非由基金会直接提供云服务。 仍处于早期恢复阶段 官方也特别提醒，目前代码仍需进一步安全性检查与现代化改造，尚未达到可直接用于生产环境的成熟状态。仓库虽然开放，但带有明确的风险提示。 这也表明，LibreOffice Online 的“重生”更多是一个方向性的信号，而不是一个已经成熟可用的产品发布。

吉利星愿：现象级销量背后的产品力构建与价值共创

近日，吉利汽车交出2025全年302万辆的亮眼成绩单。其中，星愿车型表现尤为突出。凭借“精品小型智能汽车”的精准定位，星愿创下2025年连续7个月销量突破4万辆，历史累计销量超53万辆的辉煌战绩，稳居全品类车型销量冠军，成为中国汽车市场上的一匹“现象级黑马”。 这一市场奇迹的背后，是吉利对消费者需求的深刻洞察，对产品定义的前瞻思考，以及将创新理念高效落地的强大体系化能力。作为吉利汽车长期、深度的合作伙伴，星愿车型智能座舱供应商，东软深度参与了这款“国民爆款”的锻造过程，成为吉利汽车在智能化征程中的可靠伙伴。 从高度集成到深度优化 构筑体验与价值的双重优势 随着智能化汽车的竞争进入以用户体验为核心的关键阶段，如何在充分满足用户对智能出行期待的基础上，构筑坚实的产品价值与价格优势，是摆在所有汽车品牌与供应链企业面前的共同课题。东软与吉利紧密协作，通过“高度集成”+“深度优化”一体化解决方案，共同探讨出了可行路径。 通过将智能通讯（T-BOX）和显示屏核心部件与座舱深度融合，东软为星愿打造高度集成化的“三合一”智能座舱产品。不仅大幅优化空间布局与硬件成本，更通过架构创新达成了整车的轻量化与能耗控制的综合提升。 软件层面，为了让银河Flyme Auto智能座舱系统充分发挥其生态魅力，东软对该款智能座舱底层软件进行了深度优化，从内存管理到进程调度等多维度进行全面重构，最终确保了系统的流畅稳定运行，让星愿用户获得完整、丝滑的吉利原生智能体验。 “肩并肩”联合攻坚 刷新开发交付新速度 面对高度集成的产品设计与复杂的协同挑战，传统的甲乙方协作模式已无法满足项目需求。为此，东软与吉利组建了一支“嵌入式”联合研发团队，确保需求与方案的高效对接与融合。进入开发后期和量产攻坚阶段，东软的项目经理、架构设计、开发与测试人员奔赴生产一线，全建制长期驻守吉利湘潭、成都两大生产基地，与吉利团队“肩并肩”攻坚，确保了从问题发现到协同解决的全流程高效闭环，共同刷新了项目开发交付的新速度。 这种全力以赴的投入与专业的成果交付，赢得了吉利的高度认可，先后就“项目成功量产”与“售后响应迅速”向东软发来感谢信。双方的合作也超越简单的供需关系，升维至价值共创、互信共赢的战略伙伴新阶段。 穿透式供应链管理 从单一项目到生态赋能 一款爆款车型的成功，是对供应链韧性极限的考验。星愿上市初期，市场需求急速攀升，产能面临巨大压力。东软与吉利迅速组建联合保供小组，实施“穿透式供应链管理”，将问题逐级拆解，从一级供应商追溯至二级、三级物料，精准定位供应链堵点，在最短时间内打通产能，确保了车型在市场热度巅峰期不缺货，守护了爆款上市的黄金窗口。 此次合作进一步深化了东软与吉利的战略互信。基于共同沉淀的高效流程与协作范式，双方的合作已迈向新平台、新项目。东软在智能座舱、智能通讯、软件产品及服务等领域的综合能力，将持续赋能吉利旗下更多主流车型，共同推动智能出行体验的普惠化落地。 吉利星愿的成功，是一个关于精准创新、极致效率和深度协同的经典案例。东软正将“星愿经验”转化为可复制的核心能力体系，携手吉利及更多行业伙伴，共同驱动智能出行技术革新，为全球用户打造更多“叫好又叫座”的智能汽车产品。

华为将发布突破性技术，有望解决算力利用效率难题

华为将于下周举办2025 AI容器应用落地与发展论坛，会上将发布AI领域突破性技术成果，相关技术有望解决算力资源利用效率难题。

苹果“抗争”无果，欧盟委员会力挺《数字市场法案》

外媒消息称，尽管苹果公司强烈抱怨欧盟的《数字市场法案》（DMA）给欧洲iPhone用户带来了更糟糕的体验，但欧盟委员会却明确表示，无意废除这一法案。 报道指出，《数字市场法案》作为欧盟的一项重要法律，旨在规范苹果等科技巨头的运营行为，防止其不公平地偏袒自身服务、封锁竞争对手以及限制用户选择。然而，自该法案实施以来，苹果公司便几乎对其每一条规定都提出了异议。 法国24小时新闻电视台报道，欧盟数字事务发言人托马斯·雷尼耶在一份声明中表示，欧盟委员会对苹果公司的申诉并不感到意外，并且“绝对没有”废除《数字市场法案》的打算。他强调，如何执行该法案以及由谁来执行，将由欧盟委员会决定。 苹果公司则坚称，《数字市场法案》的规则使欧盟iPhone用户面临恶意软件、欺诈和隐私侵犯的风险。该公司还表示，该法案迫使其推迟了实时翻译、iPhone镜像功能以及地图应用中的“常去地点”和“偏好路线”等关键功能的推出。 然而，雷尼耶对此并不认同。他指出：“《数字市场法案》中没有任何条款要求公司降低其隐私标准或安全标准。” 相关阅读： 苹果发文反对欧盟《数字市场法》

盛世产业发力互联网领域打造领先级基金服务平台

在全行业言必称科技为先的今天,技术正在从根本上改变全行业的经营模式。金融业务的不断创新,在改变用户体验的同时,也在产业代际的变化,即传统金融与面向未来的新金融。也就是说,以前数字化拉开了企业运营能力的差距,而未来数字化带来的模式之变,将形成新金融与旧金融之间的鸿沟。 盛世产业作为互联网金融行业的知名国企,始终紧跟行业改革的步伐,坚持合规发展,为金融消费者提供优质服务。一直以来,盛世产业提供及时专业行业资讯,帮助投资者全面把握市场行情。为了全方位满足用户的需求,实用的技巧以及交易心得等,一应俱全,能够帮助投资者直观高效地选择。 据调查“盛世产业”也是行业里为数不多的一家以国资企业为背景结构的合法平台,企业倡导以人民群众用户财产安全为中心的运营理念,用心经营每一个优质产品,为广大用户达到心里预期的回报。 盛世产业总经理表示,盛世产业一是要正确认识企文化建设的地位和作用,提升建设工作水平。结合自身的实际和特点,总结经验,做出亮点,打造品牌。二是紧紧围绕金融服务项目,服务企业发展。立足新体制新机制,面对新问题,要总结党建和企业文化工作新经验、创新方法,形成党建+企业文化合力,为企业发展注入新的动力和活力。三是深入推进企业文化的落地工程,发挥企业文化的推动作用。要将企业文化融入企业制度和日常行为规范中,做好企业文化的宣贯,加强员工对企业文化的认同。他要求,盛世产业员工身为国企一员,要不忘初心、牢记使命,在强根固魂中弘扬国企红色基因;要创先争优、勇立潮头,在选树标杆中创建国企金融品牌。

交互力向新 | deepin 25 DDE 7.0：界面“新”貌，丝滑过人！

deepin 25 DDE 桌面环境迎来全面进化，此次升级不仅带来视觉与交互的个性，更致力于通过点滴精进，让你的每一次操作都成为愉悦体验。 美学重构：细节里的极致追求 此次DDE 桌面环境的视觉升级并非流于表面的形式更新，而是从用户体验出发，让美观与高效真正融合。 在视觉体系上，DDE 7.0 统一了图标与UI 的设计语言， 告别旧版图标风格各异、视觉缺乏统一性的问题，从色调、线条到形状，建立起高度统一的设计逻辑。这不仅赋予界面整体和谐的美感，更显著提升了图标辨识度，助你精准定位所需应用，效率倍增。 图标细节更是迎来显著进化，标准圆角升级为平滑圆角，既贴合当下简洁柔和的设计潮流，又通过温润的视觉语言打破机械感。当你浏览桌面或在启动器查找应用时，图标的视觉过渡将更加自然流畅，即使长时间专注操作，界面也始终保持舒适的观感。 控制中心：布局与逻辑的双重优化 控制中心的布局迎来实用性升级！告别旧版略显繁杂的宫格式布局，采用直观的“侧边栏 + 内容区” 的分层结构。 左侧导航栏：清晰归类核心模块（系统、网络、个性化等），功能一目了然 右侧内容区：聚焦展示当前设置项，通过更合理的功能分区，减少了操作中的层级跳转，让常用设置选项触手可及。 启动器：应用灵活布局，迅速触达 deepin 25 的启动器（开始菜单）也带来全新交互逻辑。窗口模式下支持“自由排序”、“分类排序”、“首字母排序”三种排序方式，助你精准定位。 右侧新增快捷区域，集成“常用应用”、“最近安装应用”与“搜索结果”，检索应用一键直达。 全屏模式下，应用分类管理更灵活。轻松创建自定义文件夹（如将音乐、影院、相册合并为“影音媒体”），一键归整杂乱无章的应用列表。无论是办公、娱乐还是创作，启动器都将化身为高效“应用管家”。 通知中心：智能呈现，直击所需 DDE 7.0通知中心突破了传统短讯限制，全面支持长文本与图片展示，重要信息一目了然，无论是工作通知还是生活提醒，都能以更直观的方式呈现。 从视觉美学的精雕细琢，到交互逻辑的深度优化，deepin 25 DDE 7.0 的每一处进化，皆源于对用户需求的深刻洞察与不懈追求。除文中提及的升级外，还有更多惊喜等待探索。 欢迎前往deepin 社区论坛分享你的使用感受，你的每一条建议都是我们持续优化的动力！

效能革命：2025 年视频团队协作软件如何重塑团队生产力

在短视频、直播、影视制作等视频内容呈爆发式增长的今天，视频团队协作效率已成为企业和创作者竞争力的核心。

🔥 Solon AI 正式发布，支持 Java8+、RAG、MCP、模力方舟

Solon AI 正式发布了（版号，随 Solon v3.3.1）。历时小半年。 1、简介 Solon AI 是一个 Java AI（智能体） 全场景应用开发框架，提供有丰富的接口能力。主要支持的的智能体开发场景有：Chat；RAG；MCP；AiFlow。 其中 ChatModel 是 Solon AI 的核心模型接口（其它暂略），通过方言的方式（ChatDialect）可适配各种环境（或平台）提供的大语言模型。 2、历时回顾 时间 回顾 备注 2025-01 中 Solon Flow 项目启动 将为 Solon AI 编排提供支持 2025-01 底 Solon AI 项目启动 2025-02 中 设计 Solon AI 开放接口，和适配机制 2025-03 中 Solon Expression 项目启动 为 Solon AI RAG 知识库，提供统一的过滤表达式支持 2025-04 初 Solon AI MCP 项目启动 2025-05 初 Solon Flow Designer 项目启动 （由 广东越洋科技有限公司 供献代码） 2025-05 中 Solon AI Flow 项目启动 使用 Solon Flow 编排 Solon AI 定制的任务组件 3、体验展示 ChatModel public void call(ChatModel chatModel) throws IOException { chatModel.prompt("hello").call(); } public void stream(ChatModel chatModel) throws IOException { chatModel.prompt("hello").stream(); } public void toolCall(ChatModel chatModel) throws IOException { chatModel.prompt("今天杭州的天气情况？") .options(o -> o.toolsAdd(new WeatherTools()) .call(); } public void session(ChatModel chatModel) throws IOException { ChatSession chatSession = new ChatSessionDefault("session-1"); chatSession.addMessage(ChatMessage.ofUser("今天杭州的天气情况？")); chatModel.prompt(chatSession) .options(o -> o.toolsAdd(new WeatherTools()) .stream(); } RAG public void init(ChatModel chatModel, RepositoryStorable repository) throws IOException { PdfLoader loader = new PdfLoader(new File("lzsite.pdf")).additionalMetadata("file", "lzsite.pdf"); List<Document> documents = new SplitterPipeline() .next(new RegexTextSplitter("\n\n")) .next(new TokenSizeTextSplitter(500)) .split(loader.load()); repository.insert(documents); } public void search(ChatModel chatModel, RepositoryStorable repository) throws IOException { String query = "良渚遗址公司有哪些景点？" //知识库检索 List<Document> context = repository.search(message); //消息增强 ChatMessage message = ChatMessage.augment(query, context) chatModel.prompt(message).call(); } MCP-server @McpServerEndpoint(sseEndpoint = "/mcp/sse") public class McpServerTool { @ToolMapping(description = "查询天气预报") public String getWeather(@Param(description = "城市位置") String location) { return "晴，14度"; } @ResourceMapping(uri = "config://app-version", description = "获取应用版本号", mimeType = "text/config") public String getAppVersion() { return "v3.2.0"; } @ResourceMapping(uri = "db://users/{user_id}/email", description = "根据用户ID查询邮箱") public String getEmail(@Param(description = "用户Id") String user_id) { return user_id + "@example.com"; } @PromptMapping(description = "生成关于某个主题的提问") public Collection<ChatMessage> askQuestion(@Param(description = "主题") String topic) { return Arrays.asList(ChatMessage.ofUser("请解释一下'" + topic + "'的概念？")); } } MCP-client public void client(ChatModel chatModel){ McpClientProvider clientProvider = McpClientProvider.builder() .apiUrl("http://localhost:8080/mcp/sse") .build(); String rst = clientProvider.callToolAsText("getWeather", Map.of("location", "杭州")) .getContent(); chatModel.prompt("杭州今天的天气怎么样？") .options(options -> { options.toolsAdd(clientProvider)) .call(); } AiFlow id: helloworld layout: - task: "@VarInput" meta: message: "你好" - task: "@ChatModel" meta: chatConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig" provider: "ollama" model: "qwen2.5:1.5b" apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat" - task: "@ConsoleOutput" # flowEngine.eval("helloworld"); 4、最近更新日志 新增 solon-ai-flow 插件 新增 solon-ai-load-ddl 插件 添加 solon-ai-core ChatMessage:ofUser(media) 方法 添加 solon-ai-core ChatSession:addMessage(ChatPrompt) 方法 添加 solon-ai-core ChatSession:addMessage(Collection) 方法 添加 solon-ai-core RerankingConfig,RerankingModel toString 方法 添加 solon-ai-core 模型的网络代理支持（支持简单配置，和复杂构建） 添加 solon-ai-mcp 客户端的网络代理简单配置支持 添加 solon-ai-mcp messageEndpoint 端点配置支持（应对特殊需求，一般自动更好） 添加 solon-ai-mcp ToolMapping,ResourceMapping 注解方法对 Produces 注解的支持（用它可指定结果转换处理） 添加 solon-ai-mcp ToolCallResultConverter:matched 方法 添加 solon-ai-mcp 资源模板的响应适配 添加 solon-ai-mcp McpClientProvider:getResourceTemplates 方法 添加 solon-ai-mcp 检查原语是否存在的方法（hasTool, hasPrompt, hasResource） 添加 solon-ai-mcp 提示语支持 UserMessage 拆解成多条 mcp 内容（如果，同时有媒体和文本的话） 优化 solon-ai-core tool 空参数时的不同大模型兼容性 优化 solon-ai-core ChatSession 的作用，为限数提供支持 优化 solon-ai-core MethodFunctionTool 移除对 Mapping 注解的支持（语意更清楚，之前 MethodToolProvider 已经移除，这个落了） 优化 solon-ai-core EmbeddingRequest，ImageRequest，RerankingRequest 当 resp.getError() 非 null 时，直接出抛异常 优化 solon-ai-mcp 取消 MethodFunctionResource 对反回类型的限制（增加了 resultConverter 转换处理） 优化 solon-ai-mcp McpServerEndpointProvider 支持零添加原语，postStart 后，可添加原语 修复 solon-ai ChatRequestDefault:stream 请求 r1 时，可能会产生两次 tink 消息发射

🔥 Solon AI 正式发布（支持 Java8+、RAG、MCP、模力方舟）

Solon AI 正式发布了（版号，随 Solon v3.3.1）。历时小半年。 1、简介 Solon AI 是一个 Java AI（智能体） 全场景应用开发框架，提供有丰富的接口能力。主要支持的的智能体开发场景有：Chat；RAG；MCP；AiFlow。 其中 ChatModel 是 Solon AI 的核心模型接口（其它暂略），通过方言的方式（ChatDialect）可适配各种环境（或平台）提供的大语言模型。 2、历时回顾 时间 回顾 备注 2025-01 中 Solon Flow 项目启动 将为 Solon AI 编排提供支持 2025-01 底 Solon AI 项目启动 2025-02 中 设计 Solon AI 开放接口，和适配机制 2025-03 中 Solon Expression 项目启动 为 Solon AI RAG 知识库，提供统一的过滤表达式支持 2025-04 初 Solon AI MCP 项目启动 2025-05 初 Solon Flow Designer 项目启动 （由 广东越洋科技有限公司 供献代码） 2025-05 中 Solon AI Flow 项目启动 使用 Solon Flow 编排 Solon AI 定制的任务组件 3、体验展示 ChatModel public void call(ChatModel chatModel) throws IOException { chatModel.prompt("hello").call(); } public void stream(ChatModel chatModel) throws IOException { chatModel.prompt("hello").stream(); } public void toolCall(ChatModel chatModel) throws IOException { chatModel.prompt("今天杭州的天气情况？") .options(o -> o.toolsAdd(new WeatherTools()) .call(); } public void session(ChatModel chatModel) throws IOException { ChatSession chatSession = new ChatSessionDefault("session-1"); chatSession.addMessage(ChatMessage.ofUser("今天杭州的天气情况？")); chatModel.prompt(chatSession) .options(o -> o.toolsAdd(new WeatherTools()) .stream(); } RAG public void init(ChatModel chatModel, RepositoryStorable repository) throws IOException { PdfLoader loader = new PdfLoader(new File("lzsite.pdf")).additionalMetadata("file", "lzsite.pdf"); List<Document> documents = new SplitterPipeline() .next(new RegexTextSplitter("\n\n")) .next(new TokenSizeTextSplitter(500)) .split(loader.load()); repository.insert(documents); } public void search(ChatModel chatModel, RepositoryStorable repository) throws IOException { String query = "良渚遗址公司有哪些景点？" //知识库检索 List<Document> context = repository.search(message); //消息增强 ChatMessage message = ChatMessage.augment(query, context) chatModel.prompt(message).call(); } MCP-server @McpServerEndpoint(sseEndpoint = "/mcp/sse") public class McpServerTool { @ToolMapping(description = "查询天气预报") public String getWeather(@Param(description = "城市位置") String location) { return "晴，14度"; } @ResourceMapping(uri = "config://app-version", description = "获取应用版本号", mimeType = "text/config") public String getAppVersion() { return "v3.2.0"; } @ResourceMapping(uri = "db://users/{user_id}/email", description = "根据用户ID查询邮箱") public String getEmail(@Param(description = "用户Id") String user_id) { return user_id + "@example.com"; } @PromptMapping(description = "生成关于某个主题的提问") public Collection<ChatMessage> askQuestion(@Param(description = "主题") String topic) { return Arrays.asList(ChatMessage.ofUser("请解释一下'" + topic + "'的概念？")); } } MCP-client public void client(ChatModel chatModel){ McpClientProvider clientProvider = McpClientProvider.builder() .apiUrl("http://localhost:8080/mcp/sse") .build(); String rst = clientProvider.callToolAsText("getWeather", Map.of("location", "杭州")) .getContent(); chatModel.prompt("杭州今天的天气怎么样？") .options(options -> { options.toolsAdd(clientProvider)) .call(); } AiFlow id: helloworld layout: - task: "@VarInput" meta: message: "你好" - task: "@ChatModel" meta: chatConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig" provider: "ollama" model: "qwen2.5:1.5b" apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat" - task: "@ConsoleOutput" # flowEngine.eval("helloworld"); 4、最近更新日志 新增 solon-ai-flow 插件 新增 solon-ai-load-ddl 插件 添加 solon-ai-core ChatMessage:ofUser(media) 方法 添加 solon-ai-core ChatSession:addMessage(ChatPrompt) 方法 添加 solon-ai-core ChatSession:addMessage(Collection) 方法 添加 solon-ai-core RerankingConfig,RerankingModel toString 方法 添加 solon-ai-core 模型的网络代理支持（支持简单配置，和复杂构建） 添加 solon-ai-mcp 客户端的网络代理简单配置支持 添加 solon-ai-mcp messageEndpoint 端点配置支持（应对特殊需求，一般自动更好） 添加 solon-ai-mcp ToolMapping,ResourceMapping 注解方法对 Produces 注解的支持（用它可指定结果转换处理） 添加 solon-ai-mcp ToolCallResultConverter:matched 方法 添加 solon-ai-mcp 资源模板的响应适配 添加 solon-ai-mcp McpClientProvider:getResourceTemplates 方法 添加 solon-ai-mcp 检查原语是否存在的方法（hasTool, hasPrompt, hasResource） 添加 solon-ai-mcp 提示语支持 UserMessage 拆解成多条 mcp 内容（如果，同时有媒体和文本的话） 优化 solon-ai-core tool 空参数时的不同大模型兼容性 优化 solon-ai-core ChatSession 的作用，为限数提供支持 优化 solon-ai-core MethodFunctionTool 移除对 Mapping 注解的支持（语意更清楚，之前 MethodToolProvider 已经移除，这个落了） 优化 solon-ai-core EmbeddingRequest，ImageRequest，RerankingRequest 当 resp.getError() 非 null 时，直接出抛异常 优化 solon-ai-mcp 取消 MethodFunctionResource 对反回类型的限制（增加了 resultConverter 转换处理） 优化 solon-ai-mcp McpServerEndpointProvider 支持零添加原语，postStart 后，可添加原语 修复 solon-ai ChatRequestDefault:stream 请求 r1 时，可能会产生两次 tink 消息发射

OpenTiny技术直播讲师招募：与开源同行，点亮技术影响力！

Falcon Mamba: 首个高效的无注意力机制 7B 模型

7b-terms-and-conditions.html falcon-mamba-7b https://hf.co/tiiuae/falcon-mamba-7b 在这篇博客中，我们将深入模型的设计决策、探究模型与其他现有的 SoTA 模型相比的竞争力，

使用 Workflow 创造10倍生产力！

为了孕育出更多好应用，百度推出“百度智能云千帆杯AI原生应用创意挑战赛”，提供更多元的赛道、入门更容易、创意味更强，更有百万奖金激励与千万算力支持！

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“卓越影响力榜单-中国产业创新奖”由ISIG组委会（包括RPA中国、LowCode低码时代、AIGC开放社区、信创中国）于2020年创立，以表彰在信息技术领域内推动创新和技术前沿的卓越贡献者和机构。

信通院发布《中国综合算力评价白皮书（2023年）》

白皮书全面阐述了综合算力的内涵和定义，构建了涵盖算力、存力、运力、环境等关键因素的综合算力评价指标体系，多维度客观分析了我国综合算力的发展情况，并给出推动综合算力发展的建议，为我国综合算力的技术创新与基础设施建设提供参考

微软推出 Dev Home —— 面向开发者的开源生产力工具

在今天凌晨举办的 Build 2023 大会上，微软发布了一款开源的开发者工具：Dev Home，称可帮助开发者在 Windows 11 上释放生产力。

云原生业界生态空前活跃，要落地仍然考验创造力

云原生业界生态空前活跃，要落地仍然考验创造力 CPU 经历了单核到多核的发展，电脑、手机等个人电子设备也借助互联网和 5G 实现了社会数字化、万物互联。

如何借力Alluxio推动大数据产品性能提升与成本优化？

存算分离将存储系统和计算框架拆分为独立的模块，Alluxio作为如今主流云数据编排软件之一，为计算型应用（如 Apache Spark、Presto）和存储系统（如 Amazon S3、Alibaba