互联网吃瓜！华为盘古大模型否认抄袭阿里通义千问

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大家好，这里是程序员晚枫，全网同名。

这一周难得在热搜看到了多次有关开源大模型的消息，而且都和华为有关。

一次是周一：华为、百度同日宣布开源，背后是何战略？
另一次是本周末：华为盘古团队否认抄袭通义千问 参数相似之争引热议

以下是关于“华为盘古团队否认抄袭通义千问”事件的脉络梳理及相关链接：

事件脉络

  1. 事件起因
    • 2025年6月30日，华为宣布开源盘古70亿参数的稠密模型、盘古Pro MoE 720亿参数的混合专家模型。
    • 7月3日晚，GitHub项目「LLM-Fingerprint」公布了一份对比结果，发现盘古Pro MoE模型与阿里通义千问Qwen-2.5 14B模型的注意力权重输出空间的相似性高达0.927，远超其他主流模型组合。这一结果引发了业界对华为盘古大模型抄袭通义千问的质疑。

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  1. 华为盘古团队回应
    • 7月4日晚，华为盘古团队在GitHub issue中公开回复，否认抄袭指控。
    • 7月5日下午，华为旗下AI大语言模型盘古Pro MoE技术开发团队“诺亚方舟实验室”发布声明，称盘古Pro MoE开源模型是基于昇腾硬件平台开发、训练的基础大模型，并非基于其他厂商模型增量训练而来。团队还指出，盘古Pro MoE开源模型部分基础组件的代码实现参考了业界开源实践，涉及其他开源大模型的部分开源代码，且严格遵循开源许可证的要求，在开源代码文件中清晰标注开源代码的版权声明。

华为盘古团队回应

  1. 争议焦点
    • 相似性分析：研究指出盘古Pro MoE模型与通义千问Qwen-2.5 14B模型在注意力参数分布上的平均相关性高达0.927，远超其他模型对比的正常范围。但华为盘古团队认为该评估方法不科学。
    • 开源代码标注：盘古开源代码文件中发现标注“Copyright 2024 The Qwen team, Alibaba Group”，被质疑复制阿里代码时未删除版权声明。华为盘古团队回应称这是引用开源组件，并进行了合规标注，符合开源协议要求。
    • 模型架构：华为盘古团队强调盘古Pro MoE模型有自身独特架构，是基于昇腾芯片进行训练的。

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参考链接：

https://github.com/HonestyAGI/LLM-Fingerprint

开源协议不能随便选！选错直接被「背刺」

相关链接

人工智能领域的竞争向来暗流涌动，近日一项发布于GitHub的研究报告却在行业内掀起轩然大波。研究报告直指华为盘古大模型与阿里巴巴通义千问存在惊人相似性，相关话题迅速登上热搜，引发科技圈广泛讨论。
研究报告作者通过实证分析发现，华为PanguProMoE模型与阿里Qwen-2.514B模型在注意力参数分布上呈现高度重合，平均相关性达到0.927。这个数字远超常规模型对比范围，接近1的数值意味着两者参数结构几乎完全吻合。该研究立即引发网友质疑，不少人认为这可能涉及技术抄袭。
面对舆论风波，盘古大模型团队第一时间在GitHub作出回应，明确否认抄袭指控。团队表示研究者的评估方法缺乏科学性，模型参数相似不能等同于技术抄袭。业内专家指出，大模型底层架构存在通用设计原理，参数相关性需要更严谨的分析框架。值得注意的是，目前华为官方尚未就此事件发表正式声明。
技术专利纠纷在AI领域并不罕见，但这次涉及国内两大科技巨头，使得事件格外引人注目。阿里巴巴方面暂时保持沉默，而开源社区已出现两极分化的讨论。支持者认为参数相似度确实异常，质疑者则指出模型优化可能产生类似结果。这场争议不仅关乎企业声誉，更触及人工智能知识产权保护的深层议题。
从技术角度看，大模型研发存在诸多相似性可能。模型架构开源、数据预处理方法趋同、优化目标一致等因素，都可能导致参数分布接近。但0.927的相关性确实值得关注，需要更多专业论证。目前学术界尚未形成公认的模型相似度评估标准，这也使得争议难有定论。
这场风波折射出AI行业快速发展背后的知识产权困境。随着大模型技术日趋成熟，如何界定创新与借鉴的边界成为新课题。华为作为通信设备龙头企业，近年来在AI领域投入巨大；阿里则通过达摩院持续深耕人工智能。两家企业的技术路线选择，某种程度上代表了中国AI发展的不同方向。
事件的后续发展仍需观察，但已给行业带来重要启示。在追求技术突破的同时，建立健全的知识产权保护机制同样关键。无论最终结论如何，这场争论都将促使企业更加重视研发过程的规范性与透明度。对于普通用户而言，更应关注模型的实际应用效果，而非陷入参数对比的数字游戏。

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关于项目的介绍：

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鸿蒙ArkUI开发|文件路径管理好帮手pathlib

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前言

在鸿蒙开发中,避免不了对沙盒中的文件进行操作.最近遇到的一个问题是,将一个目录下的所有文件和文件夹全部删除,但是系统提供的fs对象只能删除一个空目录,对于非空目录进行处理,就会比较棘手.

解决方案

为了解决此类痛点,我们参考了Python中的pathlib的核心思想,在arkts中,实现了一套更加方便的处理文件管理的工具类pathlib.

上述问题在pathlib的加持下,只需要两步:

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import { Path } from 'pathlib'

const dir = new Path("xxxx");
dir.rmdir();

Path中,自动处理了目录非空的情况下,先递归删除所有子文件夹和子文件的操作.

在pathlib中,我们处理了这些文件管理的细枝末节,让您在开发中更加关注与业务逻辑,事半功倍!

pathlib简介

pathlib提供一套简洁的,面向对象的api调用来操作文件.

仓库地址: pathlib

创建方式

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// 从字符串创建
const path = Path('folder/file.txt');

// 从多个部分创建
const path2 = Path('folder', 'file.txt');

// 用join运算符连接
const path3 = Path('folder').join('file.txt');


//使用静态方法创建目录对象的时候,需要先初始化Path类,一般在Ability/onWindowStageCreate中初始化

const context = getContext();
Path.initClass(context);

// 从cache目录创建 data/storage/el2/base/haps/demo/cache
const cache = Path.cache()

// 从temp目录创建 data/storage/el2/base/haps/demo/temp
const temp = Path.temp()

// 从files目录创建 data/storage/el2/base/haps/demo/files
const files = Path.files()

常用对象和方法:

通用方法

exists() 判断路径对象是否存在

文件夹操作

subPaths() 获取所有的子路径对象

rmdir() 删除文件夹递归删除所有子文件和子文件夹

文件操作

touch() 创建文件

unlink() 删除文件

rename() 重命名文件

静态方法

files() 获取沙箱files目录

temp() 获取沙箱temp目录

cache() 获取沙箱cache目录

pathlib的优势:

  1. 面向对象的API,更符合使用习惯

  2. 自动处理不同系统的路径差异

  3. 提供丰富的路径操作方法

  4. 代码更简洁易读

建议:

  1. 新项目优先使用pathlib

  2. 路径处理统一使用Path对象

  3. 注意正确处理异常情况

  4. 考虑文件编码问题

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c语言学习笔记

链表

分类：单向链表 双向链表 循环链表（单向 双向）
按内存分类： 静态链表（分配在栈区） 动态链表（分配在堆区）

定义一个链表的结构体

备注：链表的增删改查的操作几乎都是用两个指针来实现，有时还用会用到第三个指针充当中间变量来完成

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struct LinkNode 
{
		int num; //数据域
        struct LinkNode * next; //指针域
}

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清空链表
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函数指针的定义

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备注： func 是自定义的函数名字

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函数指针数组的定义

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C语言学习笔记

内存对齐

本质：用空间换时间

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eg：该结构体中最大的数据类型是double 8个字节 目前算完以后占20个字节，做偏移，距离20最近的8的整数倍就是24

备注：对齐模数可以改为2的n次方

光标

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1行代码搭建知识库，我发现了一个部署本地大模型的神器

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大家好，这里是程序员晚枫。

DeepSeek横空出世以后，越来越多的公司想搭建本地知识库。

但是搭建本地知识库的过程中会遇到一个问题：文档输入以后，文档结构消失了，这会影响知识库的准确度。

而这通常是因为，市面上常见的OCR工具有一个通病：只能解析出文档中的文字,不能解析出文档结构。

今天给大家推荐一个开源项目：poel，不仅可以正确的解析出文档内容，还能解析出文档结构，帮助你正确的搭建本地知识库。

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1、下载和安装

这是一个Python开源项目，直接用pip安装就可以了：

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pip install poel

为了加快下载速度，国内的小伙伴可以用国内镜像，例如：清华镜像、阿里镜像，之前的文章都给大家推荐过了，这里就不再重复了，感兴趣的朋友可以去翻一翻。

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2、代码演示

下载以后，1行代码就可以实现文档的解析：

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import poel

poel.easydoc.parse_files(api_key='api_key', file_path=r"test_files",mode='lite')

运行以上代码，返回值就是解析后的文档内容了！

参数说明

  • api_key：您的 API 密钥，用于身份验证。
  • file_path：待解析文档（支持多文件上传），支持格式：
    • .pdf, .txt, .doc, .docx, .ppt, .pptx
  • mode：解析模式，可选值：
    • lite: 快速解析，提取布局块和文本。
    • pro: 深度解析，合并跨页/跨栏块，构建章节层次。
    • premium: 高级解析，包含图表和表格深度理解。

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3、开启智能知识库之旅

如果您正在搭建本地知识库，或面临文档处理的挑战，不妨亲自体验EasyDoc。

利用其免费试用额度，访问官网注册并探索它为您的知识库带来的变革力量。

在这个信息爆炸的时代，EasyDoc以其卓越的文档解析能力，正在改变我们处理复杂文档和构建本地知识库的方式。它不仅提升了工作效率，更为企业知识管理和内容创作提供了强大的支持。选择EasyDoc，开启您的智能文档解析与知识库搭建之旅，体验AI带来的变革力量。

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

      jsonContent:
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编程博主，全网粉丝30w+，开源项目：python-office，我的微信：CoderWanFeng