What I Learned from 900 Popular Open Source AI Tools
原文英文，约2400词，阅读约需9分钟。
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内容提要
本文分析了开源机器学习生态系统的变化，重点关注基础模型的堆栈。作者搜索了GitHub上至少有500颗星的软件仓库，找到了896个。将这些仓库分为基础设施、模型开发、应用开发和应用程序四个层次。文章还提到了中国的开源生态系统与西方的差异，并列举了一些中国受众的热门AI软件仓库。最后，作者分享了一些个人喜欢的创意和工具。
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Q&A
开源机器学习生态系统的变化主要体现在什么方面？
主要体现在基础模型的堆栈和应用层的快速发展上。
文章中提到的人工智能堆栈包含哪些层次？
人工智能堆栈包含基础设施、模型开发、应用开发和应用程序四个层次。
中国的开源生态系统与西方的有什么不同？
中国的开源生态系统正在快速发展，许多热门AI仓库的描述是用中文写的，且有针对中国市场的模型和工具。
在2023年，哪些层次的增长最为显著？
应用层和应用开发层的增长最为显著。
作者在分析中使用了多少个软件仓库？
作者分析了845个软件仓库。
文章中提到的“炒作曲线”是什么意思？
指许多仓库在短时间内获得大量关注后又迅速消失的现象。
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