Update questionnaire.md

Author: HalloMelon

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@@ -4,9 +4,6 @@ tags: [2024 中国开源年度报告]
 
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 # 问卷篇
 
@@ -285,4 +282,4 @@ GitHub 仍是最受受访者青睐的平台，占据主导地位，其次是 Git
 
 人工智能技术对开源项目和社区产生了深远的影响。其中，最显著的是推动了跨学科合作，拓展了新兴领域的开源项目，这一影响占比达到了 30.8%。其次，人工智能加快了开发者学习和创新的速度，占比 20.2%。此外，人工智能还提升了代码生成和审查的效率（14.3%），自动化了常见开发任务以减少重复性劳动（13.0%），并帮助社区成员进行技术问题的解答与指导（6.8%）。然而，也有 4.6%的受访者担心 AI 可能导致产生更多低质量或重复性项目，以及 4.4%的受访者担心这会加剧对 AI 模型的依赖，降低开发者自主编程能力。
 
-在开源大模型的发展过程中，面临的技术挑战众多。最迫切需要解决的是降低模型的训练与使用成本，这一挑战占比高达 53.8%，指出了在大规模部署和使用AI模型时面临的经济障碍。提高模型的透明度与可解释性也是一个重要挑战，占比 39.5%，关系到模型的可信度和用户对 AI 决策的理解。此外，改进大模型在实际应用中的可控性与安全性（34.9%）和消除模型中的数据偏见和伦理问题（28.7%）同样重要，这涉及到模型的稳定性和防止滥用。提供更多可复用的开源模型和工具包（23.2%）以及增强大模型在开源社区的可访问性和共享机制（14.3%）也是推动社区发展的关键因素。这些挑战的解决将有助于开源大模型的健康发展和广泛应用。
+在开源大模型的发展过程中，面临的技术挑战众多。最迫切需要解决的是降低模型的训练与使用成本，这一挑战占比高达 53.8%，指出了在大规模部署和使用AI模型时面临的经济障碍。提高模型的透明度与可解释性也是一个重要挑战，占比 39.5%，关系到模型的可信度和用户对 AI 决策的理解。此外，改进大模型在实际应用中的可控性与安全性（34.9%）和消除模型中的数据偏见和伦理问题（28.7%）同样重要，这涉及到模型的稳定性和防止滥用。提供更多可复用的开源模型和工具包（23.2%）以及增强大模型在开源社区的可访问性和共享机制（14.3%）也是推动社区发展的关键因素。这些挑战的解决将有助于开源大模型的健康发展和广泛应用。