近日,龙蜥操作系统(Anolis OS)顺利通过工信部电子标准院首批开源项目成熟度评估,成为四个参评项目中唯一获得“卓越级”(最高等级)的开源项目。这证明了龙蜥操作系统在社区建设、安全稳定、项目健康度、项目影响力方面的成熟能力与卓越表现。
龙蜥是由阿里云、统信软件、联通云、电信云、移动云等共同发起成立的操作系统开源社区,应用于服务器端,支持 X86、Arm、LoongArch 等多种芯片架构和计算场景,性能和稳定性经受住了历年双 11 的严苛考验,为云上典型场景带来 40% 的综合性能提升,兼容 CentOS 生态,并提供全栈国密能力,致力于打造全球数字创新基石。为了规范开源项目健康发展,为用户企业选择开源软件提供有力参考,工信部电子技术标准化研究院基于《信息技术 开源 开源项目评估模型参考架构》标准,自 11 月起陆续展开对百度、阿里、腾讯等单位开源项目进行成熟度评估。本次评估重点关注开源项目社区建设、安全稳定、项目健康度、项目影响力四个方面,共涉及 12 个大类、47 项具体指标。在本次测评中,龙蜥操作系统脱颖而出,是唯一获得“卓越级”认证的开源项目。
对此,中国电子技术标准化研究院软件云计算研究室主任、评估工作负责人杨丽蕴表示:“龙蜥操作系统在系统工程中有着较多的实践,作为基础类开源软件项目,是比较难得的。我国的开源正在向系统化和规模化的方向发展,希望能看到越来越多的优质开源项目,一起推动科技创新、核心技术攻关以及构建丰富生态。”龙蜥操作系统开源仅一年多时间,就获得权威机构的高度认可,这让龙蜥社区信心倍增。这个成果是龙蜥社区各理事单位与生态伙伴共同努力的结果,未来,龙蜥社区将会继续遵循开放合作的发展策略,在建立统一的操作系统开源生态上,从一个卓越走向另一个“卓越”。
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience,包含125万高质量实例,首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力,训练的模型在多项基准测试中超越官方版本,且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。