当前位置: 首页 > news >正文

AI模型发展路径探析:开源与闭源,何者更胜一筹?

AI模型发展路径探析:开源与闭源,何者更胜一筹?

在当今快速发展的人工智能领域,AI模型成为推动技术创新和应用落地的关键。而评价一个AI模型“好不好”“有没有发展”,往往会引向一个重要话题:开源与闭源这两条发展路径。两者各有利弊,那么对于这两条路径,到底哪一种更值得我们认真探讨和投资呢?

开源路径:共建共享,创新源泉

开源AI模型指的是模型的源代码公开并允许用户自由访问、使用和修改。这种模式下,模型的发展依赖于全球开发者的共同努力,开放性促进了技术的快速迭代和创新。同时,开源模型具有更高的透明度和社区支持,为用户提供了更大的灵活性和定制性,能够更好地适应各种场景的需求。

闭源路径:技术壁垒,商业优势

闭源AI模型则是指模型的源代码被封闭,只有授权的企业或机构可以使用,这种模式下,企业往往能够在技术上形成一定的壁垒和商业优势。闭源模型通常伴随着专利保护和商业机密,保护企业的核心技术和商业利益,使其能够更好地掌控市场和盈利模式。

开源 vs. 闭源:究竟哪个更胜一筹?

从长远发展来看,开源模型更具优势。首先,开源模型能够吸引更多优秀的开发者和研究者参与其中,共同推动技术的进步和创新。其次,开源模型有助于建立更广泛的生态系统,促进产业发展和技术标准化。最后,开源模型更符合信息共享和开放合作的时代潮流,有利于构建更加包容和共赢的社会环境。

然而,闭源模型也不可忽视其在商业应用和盈利模式上的优势。特别在一些对安全性和商业敏感性要求较高的领域,闭源模型能够更好地保护企业的核心技术和商业机密,确保商业竞争力和稳健发展。

综上所述,开源和闭源各有其优势和适用场景,不能简单地对二者进行简单对立。在实际应用中,可以根据不同的需求和场景选择适合的发展路径,充分发挥开源与闭源的优势,推动AI模型的不断创新和发展。让我们共同关注AI模型的发展,探索更多可能性,助力人工智能技术的更加广泛应用和深入发展。

相关文章:

AI模型发展路径探析:开源与闭源,何者更胜一筹?

AI模型发展路径探析:开源与闭源,何者更胜一筹? 在当今快速发展的人工智能领域,AI模型成为推动技术创新和应用落地的关键。而评价一个AI模型“好不好”“有没有发展”,往往会引向一个重要话题:开源与闭源这…...

concurrency 并行编程

Goroutine go语言的魅力所在,高并发。 线程是操作系统调度的一种执行路径,用于在处理器执行我们在函数中编写的代码。一个进程从一个线程开始,即主线程,当该线程终止时,进程终止。这是因为主线程是应用程序的原点。然后…...

JavaScript如何让一个按钮的点击事件在完成之前禁用

在JavaScript中&#xff0c;要禁用一个按钮的点击事件直到某个操作完成&#xff0c;你可以将其点击事件用匿名函数的方式书写。 你可以将其在点击函数内设置为null来禁用按钮。 <button id"butto_n">点击抽奖</button><script>butto_n.onclick bu…...

透视App投放效果,Xinstall助力精准分析,让每一分投入都物超所值!

在移动互联网时代&#xff0c;App的推广与投放成为了每一个开发者和广告主必须面对的问题。然而&#xff0c;如何精准地掌握投放效果&#xff0c;让每一分投入都物超所值&#xff0c;却是一个令人头疼的难题。今天&#xff0c;我们就来谈谈如何通过Xinstall这个专业的App全渠道…...

【Linux杂货铺】进程通信

目录 &#x1f308; 前言&#x1f308; &#x1f4c1; 通信概念 &#x1f4c1; 通信发展阶段 &#x1f4c1; 通信方式 &#x1f4c1; 管道&#xff08;匿名管道&#xff09; &#x1f4c2; 接口 ​编辑&#x1f4c2; 使用fork来共享通道 &#x1f4c2; 管道读写规则 &…...

常用API(正则表达式、爬取、捕获分组和非捕获分组 )

1、正则表达式 练习——先爽一下正则表达式 正则表达式可以校验字符串是否满足一定的规则&#xff0c;并用来校验数据格式的合法性。 需求&#xff1a;假如现在要求校验一个qq号码是否正确。 规则&#xff1a;6位及20位之内&#xff0c;0不能在开头&#xff0c;必须全部是数字…...

JVM学习-Class文件结构②

访问标识(access_flag) 在常量池后&#xff0c;紧跟着访问标记&#xff0c;标记使用两个字节表示&#xff0c;用于识别一些类或接口层次的访问信息&#xff0c;包括这个Class是类还是接口&#xff0c;是否定义为public类型&#xff0c;是否定义为abstract类型&#xff0c;如果…...

数据库连接项目

MySQL...

MySQL--InnoDB体系结构

目录 一、物理存储结构 二、表空间 1.数据表空间介绍 2.数据表空间迁移 3.共享表空间 4.临时表空间 5.undo表空间 三、InnoDB内存结构 1.innodb_buffer_pool 2.innodb_log_buffer 四、InnoDB 8.0结构图例 五、InnoDB重要参数 1.redo log刷新磁盘策略 2.刷盘方式&…...

ffplay 使用文档介绍

ffplay ffplay 是一个简单的媒体播放器,它是 FFmpeg 项目的一部分。FFmpeg 是一个广泛使用的多媒体框架,能够解码、编码、转码、复用、解复用、流化、过滤和播放几乎所有类型的媒体文件。 ffplay 主要用于测试和调试,因为它提供了一个命令行界面,可以方便地查看媒体文件的…...

四种网络IO模型

&#x1f4dd;个人主页&#xff1a;五敷有你 &#x1f525;系列专栏&#xff1a;面经 ⛺️稳中求进&#xff0c;晒太阳 IO的定义 IO是计算机内存与外部设备之间拷贝数据的过程。CPU访问内存的速度远高于外部设备。因此CPU是先把外部设备的数据读取到内存&#xff0c;在…...

Mixed-precision计算原理(FP32+FP16)

原文&#xff1a; https://lightning.ai/pages/community/tutorial/accelerating-large-language-models-with-mixed-precision-techniques/ This approach allows for efficient training while maintaining the accuracy and stability of the neural network. In more det…...

Go 控制协程(goroutine)的并发数量

在使用协程并发处理某些任务时, 其并发数量往往因为各种因素的限制不能无限的增大. 例如网络请求、数据库查询等等。 从运行效率角度考虑&#xff0c;在相关服务可以负载的前提下&#xff08;限制最大并发数&#xff09;&#xff0c;尽可能高的并发。 在Go语言中&#xff0c;…...

web安全渗透测试十大常规项(一):web渗透测试之CSRF跨站请求伪造

渗透测试之CSRF跨站请求伪造 CSRF跨站请求伪造 CSRF跨站请求伪造...

YOLOv10尝鲜测试五分钟极简配置

最近清华大学团队又推出YOLOv10&#xff0c;真是好家伙了。 安装&#xff1a; pip install supervision githttps://github.com/THU-MIG/yolov10.git下载权重&#xff1a;https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.0/yolov10n.pt 预测&#xff1a; from ult…...

社交媒体数据恢复:聊天宝

请注意&#xff0c;本教程仅针对聊天宝应用程序&#xff0c;而非其他聊天软件。以下是详细的步骤&#xff1a; 首先&#xff0c;请确保您已经登录了聊天宝应用程序。如果您尚未登录&#xff0c;请使用您的账号登录。 在聊天宝主界面&#xff0c;找到您希望恢复聊天记录的对话框…...

备战秋招—模拟版图面试题来了

随着暑期的脚步逐渐临近&#xff0c;电子工程和集成电路设计领域的毕业生们&#xff0c;也将迎来了另一个求职的黄金期——秋招。我们总说机会是留给有准备的人。对于有志于投身于模拟版图设计的学子们来说&#xff0c;为了在众多求职者中脱颖而出&#xff0c;充分备战模拟版图…...

CAN总线简介

1. CAN总线概述 1.1 CAN定义与历史背景 CAN&#xff0c;全称为Controller Area Network&#xff0c;是一种基于消息广播的串行通信协议。它最初由德国Bosch公司在1983年为汽车行业开发&#xff0c;目的是实现汽车内部电子控制单元&#xff08;ECUs&#xff09;之间的可靠通信。…...

【HSQL001】HiveSQL内置函数手册总结(更新中)

1.熟悉、梳理、总结下Hive SQL相关知识体系。 2.日常研发过程中使用较少&#xff0c;随着时间的推移&#xff0c;很快就忘得一干二净&#xff0c;所以梳理总结下&#xff0c;以备日常使用参考 3.欢迎批评指正&#xff0c;跪谢一键三连&#xff01; 文章目录 1.函数清单 1.函数清…...

Rust面试宝典第14题:旋转数组

题目 给定一个数组&#xff0c;将数组中的元素向右移动k个位置&#xff0c;其中k是非负数。要求如下&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;尽可能想出更多的解决方案&#xff0c;至少有三种不同的方法可以解决这个问题。 &#xff08;2&#xff09;使用时间复杂度为O(n)和空间…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践

一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强&#xff0c;React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 &#xff08;1&#xff09;使用React Native…...

基于Uniapp开发HarmonyOS 5.0旅游应用技术实践

一、技术选型背景 1.跨平台优势 Uniapp采用Vue.js框架&#xff0c;支持"一次开发&#xff0c;多端部署"&#xff0c;可同步生成HarmonyOS、iOS、Android等多平台应用。 2.鸿蒙特性融合 HarmonyOS 5.0的分布式能力与原子化服务&#xff0c;为旅游应用带来&#xf…...

Python爬虫(二):爬虫完整流程

爬虫完整流程详解&#xff08;7大核心步骤实战技巧&#xff09; 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程&#xff0c;我将结合具体技术点和实战经验展开说明&#xff1a; 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析&#xff1a; 使用浏览器开发者工具&#xff08;F12&…...

【AI学习】三、AI算法中的向量

在人工智能&#xff08;AI&#xff09;算法中&#xff0c;向量&#xff08;Vector&#xff09;是一种将现实世界中的数据&#xff08;如图像、文本、音频等&#xff09;转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知&#xff08;如语义、视觉特征&#xff09;与…...

Java线上CPU飙高问题排查全指南

一、引言 在Java应用的线上运行环境中&#xff0c;CPU飙高是一个常见且棘手的性能问题。当系统出现CPU飙高时&#xff0c;通常会导致应用响应缓慢&#xff0c;甚至服务不可用&#xff0c;严重影响用户体验和业务运行。因此&#xff0c;掌握一套科学有效的CPU飙高问题排查方法&…...

并发编程 - go版

1.并发编程基础概念 进程和线程 A. 进程是程序在操作系统中的一次执行过程&#xff0c;系统进行资源分配和调度的一个独立单位。B. 线程是进程的一个执行实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位。C.一个进程可以创建和撤销多个线程;同一个进程中…...

R 语言科研绘图第 55 期 --- 网络图-聚类

在发表科研论文的过程中&#xff0c;科研绘图是必不可少的&#xff0c;一张好看的图形会是文章很大的加分项。 为了便于使用&#xff0c;本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中&#xff0c;获取方式&#xff1a; R 语言科研绘图模板 --- sciRplothttps://mp.…...

安卓基础(Java 和 Gradle 版本)

1. 设置项目的 JDK 版本 方法1&#xff1a;通过 Project Structure File → Project Structure... (或按 CtrlAltShiftS) 左侧选择 SDK Location 在 Gradle Settings 部分&#xff0c;设置 Gradle JDK 方法2&#xff1a;通过 Settings File → Settings... (或 CtrlAltS)…...

Unity中的transform.up

2025年6月8日&#xff0c;周日下午 在Unity中&#xff0c;transform.up是Transform组件的一个属性&#xff0c;表示游戏对象在世界空间中的“上”方向&#xff08;Y轴正方向&#xff09;&#xff0c;且会随对象旋转动态变化。以下是关键点解析&#xff1a; 基本定义 transfor…...