2020年12月8日,红帽公司宣布将会在2021年底停止维护开源操作系统CentOS,此消息也引起了中国乃至全球科技产业的震动。
因为在企业级里,CentOS非常有影响力,不少企业级计算平台,包括企业服务器、超级计算机、云计算平台等都在广泛使用。
红帽也宣布未来会继续维护CentOS的另一个滚动版本CentOS Stream,但CentOS Stream 已经从一个稳定的下游版本,变成了一个创新的上游版本。业界也在忧虑CentOS Stream的稳定性无法匹配生产环境的需求,不少人也在考虑是否使用其他操作系统进行替换。
红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康表示,CentOS Stream是以CI/CD的方式做企业级操作系统的开发,实现稳定和敏捷的统一,通过这种方式,会进一步激发基于CentOS Stream的创新。
红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康
利用创新的CentOS Stream
开源和闭源最大的区别就在于开发模式,红帽Linux生态系统最早v1.0时代Fedora Linux模式红帽Linux分化为Fedora和红帽企业Linux(RHEL)两个版本,以便平衡创新和稳定;到了v2.0 CentOS Linux模式是在RHEL上平衡业务需求与创新;到v3.0 CentOS Stream模式则通过将所有社区整合成相辅相成的生态系统,让开发更快捷。
CentOS Stream和CentOS的差别在于受众、场合,以及迭代周期。CentOS Stream是一个上游的开源开发平台,可以在其中开发、测试和贡献一个持续发布的发行版,它位于RHEL上游。CentOS是一个社区项目,由RHEL源代码再编译的产物,但CentOS 并不包含封闭源代码软件,也就是说CentOS是“免费版”RHEL。
曹衡康表示,选择用CentOS毫无疑问成本也会很低,但是同时可能也无法做大量生产,因为稳定需要支持。同时CentOS Stream的功能跟RHEL基本上一样,只是在RHEL的下游变成到RHEL的上游,这是最大的一个差别。
在CentOS网站上一篇博客描述了CentOS Stream与EHEL的关系:CentOS Stream的目标是像RHEL一样稳定,是RHEL的一个持续交付的版本。
红帽的投资已于2021年12月31日从CentOS Linux转向CentOS Stream。把CentOS Stream放在RHEL前面,生态合作伙伴会更快获得CentOS未来RHEL版本的新功能,而且合作伙伴做的创新会留在RHEL里,投资会得到保护。
未来平台如何选?
很多企业客户已经开始有所焦虑,对于后CentOS时代,企业也需要重新做出选择,红帽建议企业要从六个方面进行考虑。
第一,代码是否开源:确定代码真的开源,CentOS加一些东西重新打包进行售卖,新加入的代码需要回馈给上游社区;
第二,代码权益保障:代码没有侵权,红帽可以确定代码权益保障;
第三,交付方式:24小时的支持和服务,自动做补丁等;
第四,服务响应时间:CentOS所有内容都需要企业自己来服务,或者找外部服务商提供服务;
第五,产品生命周期&技术生态:商业版会有长期的支撑,有不断的更新和配置;
第六,产品稳定性:企业要使用任何产品都要确定稳定、安全、可靠。
“红帽是100%开源,永远是上游优先。”曹衡康指出,不管选择RHEL还是CentOS Stream,红帽永远把决定权交给客户,红帽一直秉承包容的方式去经营开源社区。
原来CentOS的客户可以继续使用CentOS Stream,它的功能更多、更强调创新,而且生态伙伴也会在CentOS Stream中加入新的功能。CentOS 8只要敲两条命令,就可以轻松地迁移到CentOS Stream,像原来一样更新软件包。
当然也有人认为CentOS Stream到了RHEL的上游可能缺乏稳定性。红帽中国首席架构师张家驹表示,CentOS Stream和RHEL用的是一套代码基础,同时进了两个编译系统,一个是内部编译一个是外部编译,所有的编译的测试都是相同的,只是CentOS Stream发布的时间点,比RHEL要提前,这也是体现了上游优先的原则。
好文章,需要你的鼓励
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。