蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
近日，【OSCHINA-Gitee-GiteeAI】发布了一份名为《2024中国开源开发者报告》的行业研究报告。这份报告深入分析了中国开源开发者生态的现状和趋势，涵盖了开源大模型的使用概况、开源项目和组织的健康状况，以及中国开源社区的生态评估等多个维度。报告中指出，随着技术的快速发展和应用场景的不断拓展，开源开发者在推动行业创新和应用落地方面发挥着越来越重要的作用。这份报告不仅为我们提供了中国开源领域的重要数据和深刻见解，还揭示了开源大模型在AI技术发展中的关键作用和未来潜力，其中包含了许多对开发者、企业和研究机构都极具价值的内容。
2024年，中国开源生态和AI大模型的发展迎来了新的高度。这一年，中国的开源开发者数量达到了1350万，新增用户数150万，总仓库数高达3600万。这些数据不仅展示了中国开发者社区的庞大规模，也反映了中国在全球开源领域中的活跃度和影响力。在编程语言流行趋势方面，Java、JavaScript、Python依然占据主导地位，而TypeScript的增长势头不容小觑，连续两年成为Gitee年度增长最快的编程语言。
开源许可证的使用情况也揭示了中国开发者的偏好。MIT和Apache-2.0许可证因其灵活性和广泛接受度，成为开发者最常用的开源许可证，占比超过61%。此外，木兰宽松许可证（MulanPSL-2.0）的使用率也在上升，显示了国内开发者对这一许可证的认可和支持。
在AI大模型领域，中国的发展尤为引人注目。2024年，中国在开源人工智能模型领域的崛起和变革成为全球焦点。中国通过自主研发和协同创新，逐步完成了从“追随者”到“引领者”的转变。这一转变不仅是技术实力的体现，更是中国人工智能生态系统快速完善的真实写照。中国开源模型的成功，彰显了从追随者到行业引领者的跨越式成长，为全球人工智能发展注入了新的活力与动力。
开源生态的繁荣与协作也是中国开源模型发展的重要特点。以阿里巴巴的通义千问Qwen为例，全球已有近8万基于Qwen的衍生模型，超越了Meta的Llama。这一模型已被集成到Hugging Face Transformers、Hugging Chat和阿里自家的百炼平台中，极大促进了全球开发者的交流和协作，形成了国际化开源生态。
在AI编程技术与工具方面，2024年也见证了显著的发展。AI代码编辑器Cursor的火爆，以及AI程序员Devin的诞生，都显示了AI编程能力的增强。Devin能够独立完成复杂的编码和调试任务，自主查找和修复代码库中的错误，构建和部署应用程序。在SWE-bench编码基准测试中，Devin能够解决GitHub中13.86%的真实问题，这一进步反映了AI编程的几个关键因素。
RAG技术的应用在2024年也表现出色。RAG技术能够避开大模型的上下文窗口长度限制，更好地管理和利用客户专有的本地资料文件，以及更好地控制幻觉。这些优势使得RAG在企业级市场中占据了绝对优势，市场份额达到51%。RAG技术在知识更新便捷性和幻觉控制方面的表现，使其成为企业客户和开发者的首选。
然而，大模型的发展也面临挑战。例如，大模型撞上了“算力墙”，超级应用的探寻之路充满挑战。面对能耗、资金、难以根除的幻觉等问题，大模型的未来方向需要更多的创新和探索。智能体（AI Agent）被认为是“算力墙”前AI产品的最优解决方案，它结合了LLM、记忆、规划和工具，为用户提供个性化服务。
总的来说，2024年中国在开源生态和AI大模型领域取得了显著成就。从技术进步到社区建设，从行业实践到合规探索，中国开源生态体系的完善正在为全球人工智能发展注入源源不断的动力。未来，中国开源模型有望继续引领全球技术进步，为全人类的智能化生活提供更丰富的解决方案与可能性。
这篇文章的灵感来自于【2024中国开源开发者报告】。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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