从2022年10月的“ GPT时刻”开始，重复人工智能领域的速度已经变得像野马。其中的所有开发人员都感到“全球一年的人工智能”感到强烈的集体焦虑。 “我刚刚得知的大纲已经成为一条严肃的草！”一位AI开发人员对他的无助CSDN争论。他早上醒来时所做的第一件事是打开Github，看看在趋势列表上完成了哪个新的开源项目。但是，令人讨厌的是，一个新兴的经纪人概述了他三个月前勤奋地学到的速度，直到今天，甚至是“存档”。这种快速的变化使开发人员感到自己处于无穷无尽的“黑客马拉松”中，他们总是记得他们将被抛在后面。这不是开发人员通常面对大量信息和技术的浪潮，如何识别哪些实际值，哪些只是“肽闪光灯”？由于所有AI开发人员都被深深淹没在这种集体焦虑中，旨在使用数据来揭示大型模型的开放资源的真实面孔（2.0版）的真实面孔，为所有开发人员提供了重要的“技术指南”，以“速度和死亡”提供了重要的“技术指南针”。该报告由ANT开源和包容性AI发布。 ANT开源技术委员会副主席Wang Xu在他对报告的解释中说：“客观地，我们通过数据驱动的方法表明了全球AI AI开源生态系统的真实状况。它不仅为我们的内部定义提供了参考，而且还可以与社区和同伴共享。” 蚂蚁开源技术委员会副主席Wang Xu介绍了全球开源开发生态系统的全景以及全球大型模型的趋势：揭示了“ Hackersong”的严厉现实。该报告中最直观的感觉是生态学“高入门阈值和快速去除机制”报告表明：1。报告指出，此时发布的开源开发生态系统大型模型的全景包括114个有关22个技术领域的最关注的开源项目，分为两个主要的技术方向，分为AI和AI INFRA代理。同时，该报告还表明，由于“ GPT Moment” Apos在2022年10月，有62％的项目是出生的，而其“年龄”中位数仅为30个月。 大型模型开源锅从出现到受欢迎程度，然后被新项目取代，旋转变越短。如果开发人员想保持时间速度，他们必须保持勤奋的技术观点，并对新项目的能力和前景做出更准确的判断，以免错过周期。 2。猛烈的改组：三个月内删除60个项目。正如每个人所看到的，AI编码，这是代理增长的最明显的子行业。但是，还有1.0 ver的开发者可以开发Sion于今年5月首次发布，在过去的三个月中，已将39个新项目添加到2.0全景地图中，并删除了60个项目。 灰色项目不在Panorama 2.0中，它不是静态表，而是实时动态演变。这个条目和出口是一种严厉的改组。这不仅是一张地图，而且是实时的“战斗状况”，它直觉地告诉开发人员：在这首“黑客歌曲”中，没有永恒的领导者，只是继续适应和前进的球员。这意味着“坟墓”将出现在批处理中，如果开发人员盲目遵循速度，他们只会浪费很多时间。因此，如何确定项目的长期价值，而不仅仅是一段时间的流行，这是每个开发人员在AI期间必须面对的挑战。 深刻的解释：如何在“生与死状况”中找到直接向上的渠道？面对如此激烈的竞争，开发人员应该如何找到自己的“向上陈NEL“在“处境和死亡情况”中？报告不仅提供数据，而且提供了务实的指南。1。但是，报告指出，只有恒星数量很容易陷入“气泡”的幻觉中，例如，有些项目，例如开阔术语，例如露天公司，可能会在某些过程中迅速上升，而这些项目的数量可能会很快，并且已经更新了，并且已经更新了，并且已经更新了，并且已经更新了，并且已经更新了，并且已经更新了。在清单上，该报告使用了一种称为OpenRank的算法来进行重新介绍和排名项目。从社会的角度来看，涉及高空开发人员的项目的开放资源更可能是拉动，反之亦然。 Wang Xu说。根据新算法的说法，即使是以前流行的张力流也从全景观点中删除，这是对“数据投票”的真实描述。它也为我们提供了一个重要的灵感：开发人员应该知道“投票”对数据进行的“投票”，并且在项目中进行了深刻的努力，并且在项目中进行了深刻的努力。渴望。2。从技术体系结构到申请实施报告，除了将生态系统划分为两个主要方向，AI和AI Infra代理人，还揭示了进化的进化趋势：高速复发，路线，路线变化，并降低了整个行业的发展效果。技术。该报告特别指出，大型模型领域的竞争中有两种不同的途径：由T TWHO代表的开源驱动程序路线和美国制造商代表的封闭资源主导路线。例如，中国的许多顶级模型，例如Deeang Pseek，Qwen等，都采用了开放资源的方法。但是，我们可以从报告中可以看到，即使在封闭源的领域，模型培训和认可也依赖于Pytorch和VLLM等框架的开源，这完全证明了大量的开放生态系统资源是整个行业的“公共基础架构”。当开发人员建立自己的模型开发生态系统的大型模型时，由于暂时领导了一些封闭的资源模型功能，因此不应忽略开放式储备资源。 大型模型时间表的全景中还有另一个有趣的点，这是不同的根据CLI和IDE的AI编码工具之间的介绍。约会就像Google的双子座CLI一样，后者就像Cline一样。它是由组织或开发人员的偏好以及两种不同途径的宝贵玻璃差异引起的。实际上，随着诸如低代码应用程序开发框架和出色推理引擎之类的工具的出现，开发人员专注于在场景中解决特定方案，而无需从一开始就构建潜在的功能。对于开发人员而言，这两条路线的对比为开发提供了不同的机会。您可以选择加深您在AI Infra领域的努力，并为基础技术建筑做出贡献；您还可以专注于开发AI代理应用程序，并快速实施创新应用程序，即链链的不断改进。 3。从“偶然”到“合作”：为智慧和共同贡献。在以前与CSDN的交流中，王Xu提到他对开放资源的理解：“（开放资源）是为了贡献您的智慧和结果，以便整个生态系统中的更多人可以站在您的肩膀上。这是最重要的事情。”该报告的深厚价值也在于它揭示了协作的重要性。大型模型期间的获胜者不是那些试图在闭门造车并独自战斗的人，而是那些通过协作来指代规则并继续创造长期价值的人。该报告不仅为技术路线图提供了开发人员，还提供了“参与指南”如何在竞争中生存。它鼓励开发人员从“被动追求”变为“积极的建筑”，并通过贡献社区和共享技术来共同促进整个生态系统的健康发展。包括此时发布的大型模型的全景图开源，蚂蚁开源也链接到了时间，蚂蚁开源也是指向这次链接的链接。 github 结论：从“猎人”到“建造者” 该报告“全球大型开源开发生态全景和趋势” 2.0为我们的安全提供了务实的指南，并通过数据视图开发了快速新兴的AI开源生态系统。它告诉我们，在“生与死的速度”中，黑客马拉松，盲人习惯只是“参与”只会耗尽自己。分解的真正方法是学习使用数据来指导技术选择，选择长期价值以加深其耕种的曲目，并从“猎人”变成“建筑商”，积极参与合作的开源，并共同发展更强大的技术学生。只有这样，开发人员才能在这种技术中找到并将其生态位置在非技术变化中，冷静地应对挑战，并适当地跨越新的AI开发。 特别声明：本文已上传，由NetEase的自媒体平台“ NetEase”的作者发表，仅代表作者的观点。 NetEase仅提供信息发布平台。 注意：上面的内容（包括照片和视频（如果有））已由NetEase Hao用户上传和发布，该用户是社交媒体平台，仅提供信息存储服务。