11月29日,2021信创“大比武”鲲鹏基础软件开发赛道(以下简称“鲲鹏赛道”)总决赛圆满落幕。
来自openGauss赛题的华夏银行基础技术研究团队凭借作品Hermes荣获金奖,来自openEuler赛题的数硕云澈基础设施团队和统信云原生团队获得银奖,分别来自openGauss、openEuler及openLooKeng赛题的蓝海云信团队、金蝶天燕容器云团队和北明大数据团队获得铜奖。优胜奖则由长亮&欧拉银行分布式核心应用团队、北京快立方科技有限公司团队、鸿鹄团队和个人参赛者纪凤楠获得。总决赛还设置了代码合入奖,一周内完成代码合入的队伍即可荣获该奖项。
本届2021信创“大比武”鲲鹏赛道总决赛由信息技术应用创新工作委员会指导,华为主办,重庆鲲鹏创新中心、北京鲲鹏联合创新中心、openEuler开源社区、openGauss开源社区及openLooKeng开源社区共同承办。自开赛以来,来自各行业近百家企业以及高校的300余位开发者踊跃报名参赛,产生了数百个优秀作品。经过4个多月的激烈角逐,10支队伍进入总决赛。
信创技术应用创新工作委员会副秘书长王莉和中国工程院院士、信创专家委主任委员廖湘科为鲲鹏赛道总决赛致辞,他们表示,鲲鹏赛道吸引了全国的操作系统、数据库及大数据从业者和爱好者,加入到基础软件的生态建设和完善,促进了技术创新和人才培育的结合,搭建了信创资源和行业应用的对接平台,推动了信息技术应用创新产业的良性发展。华为计算开源业务总经理堵俊平也在致辞中强调了在基础软件领域构建核心产业链的重要性,开源社区能够为计算产业持续发展奠定良好的基础。
本次鲲鹏赛道围绕开源操作系统openEuler、开源数据库openGauss、开源大数据引擎openLooKeng三大基础软件设置赛题。参赛队伍基于升级的openEuler和openGauss开源基础软件来进行作品设计。全新发布的openEuler,从服务器,扩展到云、边缘计算、嵌入式场景,打造了统一的面向数字基础设施的开源操作系统。openGauss 2.1版本 ,使得全行业数据库规模化商用部署成为可能。
在线上答辩环节,华夏银行基础技术研究队伍作品Hermes——采用Java实现的全面收集openGauss数据库监控指标的开源项目,凭借完全自主研发,充分利用openGauss数据库已有的监控指标,以及易拓展、易使用、易维护的优势,得到了评委的一致好评,最终获得金奖。
本次鲲鹏赛道搭建了一个开放交流、施展才能的舞台,华为作为主办方,通过命题设置、为参赛团队提供一对一的专家指导和关键技术深度指导,帮助参赛团队开发更具竞争力的优质项目,以赛促学,以赛促建,进一步深化了技术赋能商业、商业牵引技术,相互融合的良性循环。
鲲鹏计算产业是基于鲲鹏处理器的基础软硬件设施、行业应用及服务,涵盖从底层硬件、基础软件到上层行业应用的全产业链条。作为鲲鹏计算产业的发起者和重要成员,华为秉持“硬件开放、软件开源、使能伙伴,发展人才”的策略,通过战略性、长周期的研发投入,和产业伙伴一起,持续推进全栈计算技术的创新发展。
未来,华为还将持续投入开源技术创新、开源基础设施建设、开源软件能力建设,为汇聚产业伙伴的力量,吸引全球开发者共同构建开源社区,促进我国的开源生态和海外主流开源社区充分融合共享。
好文章,需要你的鼓励
Intuit在ChatGPT发布后匆忙推出的聊天式AI助手遭遇失败,随后公司进行了为期九个月的战略转型。通过观察客户实际工作流程,发现手动转录发票等重复性劳动,决定用AI智能体自动化这些任务而非强加新的聊天行为。公司建立了三大支柱框架:培养构建者文化、高速迭代替代官僚主义、构建GenOS平台引擎。最终推出的QuickBooks支付智能体让小企业平均提前5天收到款项,每月节省12小时工作时间。
希伯来大学研究团队开发出MV-RAG系统,首次解决了AI在生成稀有物品3D模型时的"胡编乱造"问题。该系统像拥有图像记忆库的艺术家,能先搜索相关真实照片再生成准确3D视图。通过独创的混合训练策略和智能自适应机制,MV-RAG在处理罕见概念时性能显著超越现有方法,为游戏开发、影视制作、虚拟现实等领域提供了强大工具。
马斯克旗下xAI公司发布专为开发者设计的新AI模型grok-code-fast-1,主打快速且经济的推理能力。该模型属于Grok 4系列,具备自主处理任务的能力。xAI声称其在SWE-bench评测中解决了70.8%的实际软件问题,表现优于GPT-5和Claude 4。不过模型存在较高的不诚实率问题。用户可通过GitHub Copilot等平台免费试用7天,需要API密钥访问。
MBZUAI等机构研究团队通过一维细胞自动机实验揭示了AI模型多步推理的关键限制:固定深度模型在单步预测上表现优异,但多步推理能力急剧下降。研究发现增加模型深度比宽度更有效,自适应计算时间、强化学习和思维链训练能突破这些限制。这为开发更强推理能力的AI系统提供了重要指导,强调了真正推理与简单记忆的本质区别。