开源虚拟机软件VirtualBox发布了7.1.0 Beta 1版，更新了用户界面，提供了多个新功能和改进。重要变化是基于Qt 6进行开发，提供现代GUI界面。更新还包括Wayland支持、NAT网络支持IPv6和ARM虚拟化支持。其他优化和改进包括屏幕录制功能性能优化、更新扩展包和许可证。用户可以在官方论坛下载测试版。

Milvus是一个开源的高度可扩展的矢量数据库，用于存储和索引大量矢量嵌入。它支持多种数据类型的高效相似性搜索。Milvus Java客户端SDK提供了全面的CRUD操作和管理功能。

本文介绍了四个AI编程助手：蚂蚁代码大模型、百度智能代码助手文心快码、华为云Astro低代码+大模型和生成式AI。这些助手利用自然语言处理和机器学习技术，自动编写和优化代码，提高开发效率和软件质量。还探讨了生成式AI对软件开发的影响和改变。

法国AI初创公司Mistral AI发布了旗舰开源模型Mistral Large 2，拥有1230亿个参数，性能接近OpenAI和Meta的最新尖端模型。该模型支持多种语言和编程语言，提供高级函数调用和检索功能。Mistral AI还提升了模型的推理能力，减少了产生不正确或不相关信息的倾向。商业用途需要获取商业许可证。Mistral AI与云服务提供商合作，将模型引入各大平台。

开源大模型Llama系列发布了Meta Llama 3.1 405B版本，该版本在功能和性能方面领先于封闭模型。Meta创始人扎克伯格认为开源是AI发展的必要条件，开源AI能够建立完整生态系统，促进全球技术的平等和安全应用。

Meta发布了Llama 3.1，这是世界上最大且最强大的开源语言模型。新版本支持八种语言，并将上下文长度扩展到128K。Llama 3.1与闭源模型相媲美，提供了各种组件来创建全面的系统。Meta还计划开发具有集成语音和视觉功能的模型。模型可以从Meta网站和Hugging Face下载。评估结果显示，Llama 3.1在各种任务中与领先的模型竞争力相当。Llama 3.1的架构经过优化，可进行大规模训练，使用了超过150万亿个标记。该模型还支持指令和基于聊天的微调。Meta发布了完整的参考系统和标准化接口，以促进与行业和开源社区的合作。开发人员可以根据自己的需求和应用定制模型。

贾扬清的论文“DeCAF: A Deep Convolutional Activation Feature for Generic Visual Recognition”获得ICML 2024时间检验奖。该论文提出了深度卷积激活特征DeCAF，用于解决通用视觉识别问题。通过实验，DeCAF在多个任务上表现出色，包括对象识别、域适应、细粒度识别和场景识别。论文还分析了网络各层的计算时间分布，并开源了DeCAF特征提取工具和预训练模型。ICML 2024还公布了最佳论文奖，其中包括Stable Diffusion 3论文和“Discrete Diffusion Modeling by Estimating the Ratios of the Data Distribution”论文。

Llama 3.1发布了三款机型，其中405B是开源机型首次与最好的封闭机型相媲美。Llama 3.1-405B在与GPT-4o进行的测试中表现不俗，但在日常任务中落后于gpt4。Llama 3.1-70B也相当不错。开源AI对开发人员有利，可以训练、微调和提炼自己的模型，掌控自己的命运，保护数据，并且具有高效且低成本的模型。开源AI的作用不会超过5%。开源AI模型虽然无法阅读和修改，但仍具有开放源代码的特点。

LiveCharts2是一个.NET开源的图表、地图和仪表库，支持多个平台。可以在WinForms中使用，具有基本线条视图模型和代码后台。开源地址：https://github.com/beto-rodriguez/LiveCharts2

SuperShortLink是一个基于.NET开源的短链生成及监控系统，具有傻瓜式配置、短链生成、短链跳转、访问次数统计和Web监控页面等功能。支持多种数据库，短URL生成原理使用混淆加密算法。项目已收录到C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架精选中。