全球化的浪潮中，開源技術不僅成為了連接配接世界各地開發者的紐帶，更成為了推動科技進步的重要力量。從程式員工作不可或缺的程式設計語言核心元件，到 App 開發的前沿探索，再到 AI 模型與基礎設施、具身智能的革新，開源理念正引領着下一代網際網路的發展，并深刻影響着未來的媒體形态與終端裝置。
在這個背景下，10 月 17 日，由 GOSIM 開源創新彙主辦，CSDN 承辦的 GOSIM CHINA 2024 在北京·朗麗茲西山花園酒店火爆開場，為全球的技術愛好者們提供了一個無與倫比的交流、學習、實踐平台。
大會現場彙聚了來自五湖四海的與會者，不僅有來自華為、Futurewei、智源、上海 AI 實驗室、美國東北大學、清華大學、CodeGeeX、Eclipse、OpenCV 、月之暗面等國内外知名企業群組織的 160+ 行業領袖與技術專家，還有超過 1000 名的一線開發者與開源人才齊聚一堂，共同探讨開源生态系統的最新進展與未來趨勢，共同見證了這一場技術的盛宴。現場人聲鼎沸，氣氛熱烈，座無虛席，每一位參與者都充滿了熱情與期待。
AGI 時代，開源進行時！
在 Keynote 上，GOSIM 發起人、CSDN 創始人&董事長蔣濤指出，開源技術是推動數字化技術發展的核心引擎。同時，随着技術底座的成熟，應用的發展将經曆從企業應用到生産力工具，再到個人乃至全民應用的演進過程。時下新的智能時代将催生第四代應用生态系統，其特點是通過對話而非傳統 App 來通路服務，為此，大模型将成為作業系統的底座，手機将成為重要的應用入口，Agent 将成為新一代應用的核心。
蔣濤 GOSIM 發起人、CSDN 創始人&董事長
逐漸邁向 AGI 時代之際，蔣濤認為，建構一個強大的開源生态系統至關重要。為此，他提出了三點建議：
- 建構 Open LLM Agent Alliance，旨在推動跨平台、跨應用的統一接口标準。
- 在工具和應用程式的商業模式方面，可以探索訂閱制、收入分成以及模闆市場等多種形式，以激勵開發者創造高品質的工具和應用，同時也讓使用者能夠便捷地擷取所需資源。
- 在走向全球化的過程中，可嘗試引入 Decentralized Developer IDs、Payment Primitives 技術，簡化開發者身份驗證流程并友善交易結算。
依托開源理念，行業中誕生了一批非常優秀的開源項目。華為終端首席技術規劃與預研專家周豔此次分享了備受業界關注的 OpenHarmony 最新進展。截至 2024 年 10 月，OpenHarmony 憑借架構解耦與彈性擴充、異構并行與全棧協同、原生智能場景體驗、純淨安全，以及極簡開發與多端部署五大關鍵特征，已吸引超過 8,060 名社群貢獻者、70 多家共建機關，累積了 1.1 億行代碼，并支援了 780 款軟硬體産品。
周豔 華為終端首席技術規劃與預研專家
基于 OpenHarmony，華為建構了成熟的移動解決方案，包括 HarmonyOS 生态系統，并在智能裝置上推出了“1+8+N”戰略，涵蓋智能出行、家居、健康、辦公及娛樂等多個領域。同時，通過精簡 40% 的備援代碼，華為提升了系統的流暢度和能效比，同時保持了純淨與安全，由此釋出了 HarmonyOS Next 版本。周豔透露，被稱為“純血鴻蒙”的 HarmonyOS Next，從 2023 年 8 月的企業開發者測試到 2024 年 10 月 8 日的公測，最終的商用産品計劃于今年第四季度正式推出。
OpenCV 創始人、Rust 核心團隊負責人領銜，六大技術論壇同步開啟
本次大會特别設立了包括 AI 模型與基礎設施、具身智能、下一代網際網路、下一代媒體與終端、Rust 程式設計語言、App 開發等熱點技術在内的主題論壇，更是邀請到了 60+ 海外技術嘉賓與國内 100 餘位頂尖專家，通過思想碰撞與面對面的交流，帶來一場國際化的技術饕餮盛宴，推動開源社群的繁榮與發展。
在「AI 模型與基礎設施」論壇，潞晨科技聯合創始人、CTO 卞正達介紹了 OPEN-SORA，這是一個緻力于實作高效且低成本的視訊生成模型。來自北京智源人工智能研究院自然語言組算法專家的王良棟分享關于 Aquila 開源語言模型的實踐經驗，涵蓋算法設計、預訓練及對齊架構和資料集建構等多個方面。上海AI實驗室進階工程師高劍飛展示了 InternLM 及其相關工具鍊的最新進展。
面對行業中很多人存在開放并不完全等于開源的困擾，美國東北大學電子與計算機工程系教授王言治帶領團隊在遵循開放科學、開源、開放資料和開放擷取的原則上開發了真正的開源 LLM 模型 Moxin 7B。多模态大模型作為邁向通用人工智能的必由之路，清華大學研究員、MiniCPM-V項目作者餘天予分享 MiniCPM-V 在解決多模态大模型如高昂部署成本、資料品質等問題上的政策。立足程式員日常編碼難題，CodeGeeX 團隊技術負責人鄭勤锴介紹了該團隊在支援代碼自動補全與生成、代碼解釋等方面的工作。MeetKai Inc. Functionary 機器學習負責人 Musab Gultekin 講解了如何通過函數調用來實作複雜的代理任務及其解決方案。最後，元象大模型算法負責人軒文烽分享了他們在研發過程中，從無到有，從密集模型到混合專家模型的技術探索。