小时候,
开源是一个“存钱罐”
企业在这头,成本在里头
长大后,
开源是一泉“活水”
企业在这头,创新在源头
后来啊,
开源是一把“安全锁”
企业在这头,治理在心头
而现在,
开源是一片数字化转型“新蓝海”
企业在这头,机遇在浪头
这首改编自余光中《乡愁》的小诗,道尽了开源从促创新、降成本、推转型方面,给企业带来的种种价值。特别是在今年开源上升为国策的背景下,开源走出幕后,为越来越多企业的数字化转型“加速度”。
那么,开源是如何影响企业数字化转型的演变呢?红帽发布的《2021年企业开源现状》和信通院发布的《开源产业白皮书(2020)》是开源领域的权威报告,为企业开源研究讲述了一个清晰的故事,具有极大的参考价值。
在今年第一期的《企业开源智库》节目上,我们邀请到了信通院云大所所长何宝宏博士、红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康、至顶网总编高飞三位,对报告进行权威解读,探明开源的最新趋势、组织文化变革以及安全治理等问题。
企业开源“上道”法则,就在本期《企业开源智库》!
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在AI智能体的发展中,记忆能力成为区分不同类型的关键因素。专家将AI智能体分为七类:简单反射、基于模型反射、目标导向、效用导向、学习型、多智能体系统和层次化智能体。有状态的智能体具备数据记忆能力,能提供持续上下文,而无状态系统每次都重新开始。未来AI需要实现实时记忆访问,将存储与计算集成在同一位置,从而创造出具备人类般记忆能力的数字孪生系统。
中国人民大学和字节跳动联合提出Pass@k训练方法,通过给AI模型多次答题机会来平衡探索与利用。该方法不仅提升了模型的多样性表现,还意外改善了单次答题准确率。实验显示,经过训练的7B参数模型在某些任务上超越了GPT-4o等大型商业模型,为AI训练方法论贡献了重要洞察。
OpenAI首席执行官阿尔特曼表示,公司计划在不久的将来投入数万亿美元用于AI基础设施建设,包括数据中心建设等。他正在设计新型金融工具来筹集资金。阿尔特曼认为当前AI投资存在过度兴奋现象,类似于90年代互联网泡沫,但AI技术本身是真实且重要的。他承认GPT-5发布存在问题,并表示OpenAI未来可能会上市。
南加州大学等机构研究团队开发出突破性的"N-gram覆盖攻击"方法,仅通过分析AI模型生成的文本内容就能检测其是否记住了训练数据,无需访问模型内部信息。该方法在多个数据集上超越传统方法,效率提升2.6倍。研究还发现新一代AI模型如GPT-4o展现出更强隐私保护能力,为AI隐私审计和版权保护提供了实用工具。