✨ DB-GPT V0.6.3 版本更新：支持 SiliconCloud 模型、新增知识处理工作流支持 SiliconCloud 模型，让用户体验多模型的管理能力新增知识处理工作流，支持Embedding加工，知识图谱加工，混合知识加工处理ChatData 场景支持 OceanBase 向量可视化GraphRAG 社区总结优化，通过并行总结抽取提升索引构建性能ChatData 针对大宽表场景进行S

DB-GPT 0.7.3版本现已上线，快速预览新特性～

https://www.anyscale.com/blog/llm-apis-ray-data-serve 译文2025年4月2日，我们激动地宣布在 Ray Data 和 Ray Serve 中为 LLM 推理提供原生 API。随着 LLM 在现代 AI 基础设施部署中变得越来越核心，平台需要能够高效地部署和扩展这些模型。虽然 Ray Data 和 Ray Serve 很适合快速部署和扩展这些模型

本文展示了如何借助 Ray 实现大规模智能体仿真，以生成智能体轨迹、评估智能体性能并训练智能体。

本文介绍了DLRover LLM Agent，展示了基于 LLM 上下文学习能力的优化算法设计理念以及在DLRover 资源调优上的应用方法和效果。

本文尝试通过当前学术和工业界在大模型存储领域的关注点和相关工作，并结合蚂蚁大模型训练场景实际的需求和问题，来介绍蚂蚁是如何在多云环境里构建一套具备高可用性、高性能以及低成本的云原生 AI 存储加速系统 PCache；并通过该存储方案在蚂蚁支持了百亿文件规模的多模态和万亿参数的 MOE 训练任务。

https://www.anyscale.com/blog/ray-by-anyscale-joins-pytorch-foundation 译文

我们正式发布KAG 0.8版本，本次更新旨在持续提升大模型利用知识库推理问答的一致性、严谨性和精准性，并引入了多项重要功能特性。首先，我们升级了KAG 知识库的能力。扩展了私域知识库（含结构化、非结构化数据）、公网知识库 两种模式，支持通过MCP 协议引入LBS、WebSearch 等公网数据源。

本文将介绍蚂蚁集团ASystem团队在推理显存优化上的新工作FlowMLA

DB-GPT 0.7.4 版本更新，快速预览新特性