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OpenSource Daily # 2024.6.7省流概览

01 阿里云发布全球最强开源 LLM “Qwen2”

02 Kubernetes 十周年

05 SJTUG 下架 Docker Hub 镜像

06 西工大在 RISC-V 设计中发现可远程利用的中危漏洞

07 国内的开源模型就是一直很行

08 921 芯级回收和载人登月器的着陆算法

09AI 会怎么写今年高考作文

10 AI 时代，苹果真的落后了？

11 被扒用 OpenAI 牟私利， Altman 到底在下哪一盘棋？

12 硬件软件背道而驰，港股当前的主线逻辑是什么？

今日要闻

阿里通义千问 Qwen2 大模型开源发布

6 月 7 日凌晨，阿里云更新技术博客：重磅发布全球性能最强的开源模型 ——Qwen2-72B，据称性能超过美国最强的开源模型 Llama3-70B，也超过文心 4.0、豆包 pro、混元 pro 等众多中国闭源大模型。亮点如下：

- 5 个尺寸的预训练和指令微调模型，包括 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 以及 Qwen2-72B；

- 在中文英语的基础上，训练数据中增加了 27 种语言相关的高质量数据；

- 多个评测基准上的领先表现；

- 代码和数学能力显著提升；

- 增大了上下文长度支持，最高达到 128K tokens（Qwen2-72B-Instruct）。

SJTUG（上海交通大学 Linux 用户组）下架 Docker Hub 镜像

Kubernetes 十周年

Kubernetes 的历史始于 2014 年 6 月 6 日的那次历史性提交，随后是 Google 工程师 Eric Brewer 在 2014 年 DockerCon 的 6 月 10 日主题演讲中宣布该项目（以及相应的 Google 博客）。

在接下来的一年里，主要来自 Google 和红帽的小型贡献者社区努力工作，最终在 2015 年 7 月 21 日发布了 1.0 版本。与 1.0 版同时，Google 宣布 Kubernetes 将捐赠给 Linux 基金会的一个新分支 —— 云原生计算基金会（CNCF）。

西工大在 RISC-V 设计中发现可远程利用的中危漏洞

西北工业大学（简称 “西工大”）近日发布新闻稿，称该校网络空间安全学院胡伟教授团队在 RISC-V SonicBOOM 处理器设计中挖掘出中危漏洞。据了解，该团队的研究人员在开源处理器架构 RISC-V 设计中发现了一个可远程利用的中危漏洞。它在 4 月 24 日报告给了国家计算机网络应急技术处理协调中心 (CNCERT)，5 月 24 日公开了更多细节。

西工大官方新闻稿称，这是国内首个自主挖掘的 RISC-V 处理器设计上可远程利用的中危漏洞，也是国内首个处理器硬件安全领域国家重点研发计划项目 —— 纳米级芯片硬件综合安全评估关键技术研究的重要进展。

今日观察社交观察

AI 的未来在哪里？

AI 的未来在哪里？或者说，如何避开和 chatgpt 为首的基座大模型正面竞争？

RAG 不是。RAG 是最容易上手的方向，本地知识库没什么门槛，应用场景也很浅。RAG 的地位类似于 web1.0 的 cms 一样，是个 LLM 工程师就得会的基本功。

AI agent 是。function call 是个好东西，多模交互是个好东西，ReAct 更是个好东西。有了它们就有了贾维思的条件，连上硬件更可以得到幻视！问题的关键是，如果 chatgpt 这种基座大模型公司自己下场做 agent 呢？注意，chatgpt 有最聪明的 LLM，通过 gpts 它还有最全的 tools，gpt4-o 证明它还有最强的多模交互。做通用型的 agent 就像做通用大模型一样，一定干不过 chatgpt 这种公司。

- 微博真阿当

国内的开源模型就是一直很行，国际上口碑也不错

在通用大模型里，国内发布的开源大模型也一直算是开源模型里第一梯队的。

比较有名的是 Qwen 系列大模型，Qwen 的技术团队从去年夏天到现在一直在持续参与更新。系列模型里即有适合个人折腾玩的模型，也有超过千亿参数的大模型。去年发布的 Qwen-72B 口碑炸裂（产品发布的推文两千多赞），今年又连续推出了 1.5 版本的升级版，特别是还有 110B 这个参数过千亿的版本，吊打 Llama2，口碑和 Mistral 的 MoE 模型差不多。

- 微博蚁工厂

通义千问 2 的 700 亿参数版本果然好用

我也手动测试了几个之前的 bad case，结果都是对的（见图 2 和图 3）。。提升巨大，我们现在用大模型处理数据的场景还是蛮多的，比如要标注笔记的正负面，标注对话数据的甲乙方，标注文章里面提到的品牌名称，地名等等。现在开源的大模型真是福音，方便我们这种有大量数据处理业务的企业了。

又安排员工把之前发现的其他大模型跑数据遇到的 bad case 都跑一遍，发现这一版通义千问在其他大模型跑出的 bad case 里面的表现正确率超过了 75.2% （当然也有一些是错的，见图 4）。其他大模型跑通过的 case 里面正确率达到 99%。因为我们是有正确答案的，比较好统计，其实我可以给各家大模型在数据标注方面做测评啊，是不是又一个发财的机会啊。。

- 微博梁斌penny

AI 会怎么写今年高考作文

分享一下让 AI 写高考作文的 Prompt 技巧吧，希望对你用大模型写其他文章也有帮助。

1. 先给他评分标准，告诉 AI 什么样的作文能得高分。（这里从网上搜一下高考作文评分标准，拷贝到你的提示词里）

2. 不要让 AI 直接写，先让他根据上面的提示词和作文要求，写出 AI 的写作思路，每一段怎么写，以及具体有哪些技巧可以。

3. 让 AI 根据写作思路来生成作文正文。

4. （可选项）让 AI 检查下自己的作文，是否符合上面的评分标准，列出可以改进的地方

5. （可选项）让 AI 根据检查的结果，修改作文，生成最终的作文稿。

- 微博蚁工厂

今年信息最给力的 paper——DeepSeekV2

【大模型扩吞吐】#CacheKV 压缩 又添一员，MLA（Multi-head Latent Attention），低秩 KV 压缩；

1. 动机：压缩 CacheKV 的好处：①Cache 小了就可加速 MHA 计算 ②memory 省下来了可以加大 batch 增吞吐；

2. 标准 CacheKV 的大小：每个 k 和 v 的大小都是 ${n_h * d_h * t}，即 head 头数 (如 8) * k 和 v 的特征维数 (如 1024) * 序列长度；

- 微博Rachel____Zhang

自己写的 921 芯级回收和载人登月器的着陆算法

全部都是 KSP-RSS/RO 仿真模拟条件下，燃料效率优先的算法。（非常屎山）

这是最基本的代码，有理由相信 SpaceX 其实在着陆船着陆的那部分使用了 G-Flop 算法（开源，网上有）。而猎鹰 9 和 Ss/Sh 星舰系统使用的更多依赖发射前模拟，把数据和坐标三维信息 Mapping 到控制器里的方式来控制火箭的，而不是飞行器实时根据自身状态计算的。（当然可能最后驳船着陆有可能有一部分 G-Flop 算法）

- 微博赵若泓rhZhao

你应该问 HR 什么问题

我觉得你至少要问四个问题。

第一：我们公司过去一两年晋升或者加薪的员工，都是因为什么原因晋升或者加薪的？

第二：咱们公司鼓励跨部门合作吗？有多少跨部门合作？

第三个问题：咱们公司员工平均年龄多少？

第四个问题：咱们公司过去一两年离职的人，他们平均在公司任期多长？

- 微博思维螺旋

媒体观察

全球最强开源模型 Qwen2 发布，阿里云为开闭源之争画下休止符

阿里云在 1 个月前刚刚发布中文场景性能超过 GPT-4 的闭源模型 —— 通义千问 2.5，从这个角度来看开闭源的路线选择，阿里云实际上是两条腿走路。既利用开源的优势进行广泛的技术传播和创新，又通过闭源的方式保障关键技术的领先和商业应用的稳定。这种类似于双轨制的策略，使得阿里云能够在技术创新和商业化应用中取得平衡，实现技术价值的最大化。

所以，开源与闭源并不矛盾，而是在不同的场景和需求下扮演着各自独特的角色，这并不是一道非此即彼的选择题，也是时候为两者的路线之争画下休止符了。

- 品玩

面向更大市场，重视合规发展，中国 AI 大模型正加速 “出海”

2023 年，知名人工智能模型中 15 个在中国。截至今年 3 月份，中国 10 亿参数规模以上的大模型数量已超 100 个，行业大模型深度赋能电子信息、医疗、交通等领域。得益于中国大模型市场的快速发展，AI 出海的趋势愈发明显。无论是大厂还是初创企业，纷纷把目光投向海外。

-环球时报

英伟达盘中 “闪崩” 近 6%！美国监管机构将展开反垄断调查，

耶伦发出 AI “重大风险” 警告

耶伦在演讲中透露，人工智能与金融稳定是拜登政府高度重视的话题，“在未来几年只会变得更加重要”。金融公司使用人工智能带来的 “巨大机遇和重大风险” 已成为美国财政部和金融稳定监督委员会的首要议题。

-每日经济新闻

智能经济 未来可期

攻克关键核心技术。应用算法、智能芯片、开源框架…… 人工智能关键核心技术是行业发展的重中之重。国家发展改革委经济运行调节局局长黄勇建议，要加快建立关键共性技术攻关体系，打造国有企业、民营企业、高校及科研院所等广泛参与的产学研用创新联合体，着力实现算力芯片、高带宽内存等关键元器件的突破，加快突破人工智能关键核心技术。

-人民日报海外版

AI 时代，苹果真的落后了？

人们似乎已习惯了苹果引领着行业，对苹果跟风别人嗤之以鼻。因此，相同的功能，苹果做得比其它公司更强，理所应当；在无人区里，苹果点燃了一盏不熄灭的油灯，才是大众所期待的结果。

若是从苹果的角度来说，iPhone 的销售额仍然占据苹果公司的 50% 以上，拿走了全球智能手机利润都 85%。苹果比任何人都希望 AI 上机后，能帮助 iPhone 卖得更好。尤其是在 Apple Car 项目取消，Vision Pro 失利的前提之下。

-品玩

硬件软件背道而驰，港股当前的主线逻辑是什么？

交银国际发表报告指出，今年人工智能（AI）基础设施建设或将进一步加速，并建议投资者关注芯片在计算、存储和通信以及数据中心服务器等机会。该行认为，今年上半年市场表现符合预期，展望人工智能基础设施的旺盛需求或在下半年继续，而半导体或持续分化。

-港股研究社

为什么说国产大模型的野心，都藏在 MaaS 的生态中

如果说，过去是单一算法找场景，拿着锤子找钉子，算法无法解决整体问题，导致除了人脸识别、自动驾驶外，明星场景寥寥。

MaaS 则意味着，在承认企业的需求不同、数字化能力不同的基础上，通过大模型的通用性以及生态优势，来解决这千变万化需求。

一定程度上，这是场技术你追我赶的闪电战，更是场生态与商业的持久战。

-极客公园

黄仁勋深度访谈：十年时间，我是怎么带领 2.8 万人超越苹果的？

前不久，黄仁勋与美国移动支付巨头 Stripe CEO 帕特里克・克里森（Patrick Collison）进行了一场企业家之间的深度对谈，不仅畅聊自己曲折的成长史、与 AMD 董事长兼 CEO 苏姿丰的亲戚关系，而且点名夸奖 Llama 系列模型的重大意义和自己日常爱用的 AI 工具。黄仁勋还大谈管理经验，包括 60 位高管如何向他汇报、怎么安排日常工作、为何坚持不裁员，以及大家最关心的 —— 这位兼具工作狂魔与魅力型领导者特质的创业者，当初如何做出卓有远见的判断，带领英伟达 2.8 万人走向伟大的成功？

-芯东西

被扒用 OpenAI 牟私利， Altman 到底在下哪一盘棋？

有没有一种可能，OpenAI 的 CEO 才是 Altman 的 “副业”，而投资则是他的主业。

从这个角度思考，Sam Altman 何尝不是用一笔笔投资，建立一个未来的 AI 帝国。

-36氪

今日推荐

开源项目

cyberbotics/webots

https://github.com/cyberbotics/webots

Webots 是用于模拟机器人的开放源代码和多平台桌面应用程序。它提供了一个完整的开发环境来对机器人进行建模，编程和仿真。

每日一博

万字长文详解降本增效利器 PikiwiDB (Pika) 混合存储原理

在大型键值（kv）存储系统中，用户访问的数据通常呈现明显的冷热分布特性。所谓热数据，即那些被频繁访问的数据；而冷数据则相反，它们被访问的频率极低。为了提高数据访问的效率，降低读取耗时，关键在于如何让热数据更多地驻留在内存层，减少不必要的磁盘 I/O 操作。

https://my.oschina.net/dubbogo/blog/11207232

开源之声

用户观点

被美国列入制裁 “实体清单”的西工大——

在开源处理器架构 RISC-V 中发现可远程利用的中危漏洞

• 观点 1：这个漏洞怕不是故意留的吧！！！
• 观点 2：你去 kimi 问问 龙芯有过安全漏洞没有。堵上就好。谁能保证设计的处理器 不经大量使用验证天生是安全的 。
• 观点 3：普及下，我们用的是一套架构规范，这种架构规范全世界也在使用。架构规范的意思人家提出来了一套方案，具体实现你自己来做。任何方案都是有漏洞的，包括英特尔，amd 他们的芯片架构都有。唯一避免漏洞的办法就是彻底不再使用电脑。千万不要阴谋论啊。
• 观点 4：这就是开源的好处
• 观点 5：这玩意好像还没有流片。
• 观点 6：换道超车，不是弯道