DeepSeek终究还是没有扛住，越来越“难用”了：连续问到第二个问题就频繁地提醒“服务器繁忙，请稍后再试”，刷新也救不回来。我又不死心的去检查了一遍DeepSeek的状态页面，不出意外的一片大红。全网都在寻找DeepSeek官方的平替，其中是比较推荐的一个。模型种类多，简单易上手，最近专门和华为云昇腾云合作，推出了部署在华为云上的和，注册还能免费送14元平台余额。话接上文，有了硅基流动提供的AP

异构 GPU 支持：支持异构 GPU 资源，当前支持 Nvidia、Apple Metal、华为昇腾和摩尔线程等各种类型的 GPU/NPU多推理后端支持：支持vLLM和推理后端，兼顾生产性能需求与多平台兼容性需求多平台支持：支持 Linux、Windows 和 macOS 平台，覆盖 amd64 和 arm64 架构多模型类型支持：支持 LLM 文本模型、VLM 多模态模型、Embedding 文

CellAgent是基于大语言模型的多智能体框架，通过规划器、执行器和评估器三大角色协同工作，将复杂的单细胞RNA测序数据分析自动化。用户只需提供自然语言任务描述，系统即可自动完成数据预处理、批次效应校正等分析步骤。框架集成工具检索、记忆模块和代码沙箱，确保分析准确性和安全性，让生物数据分析变得简单高效。

BEiT-v3是代表"Big Convergence"趋势的多模态大模型，通过Multiway Transformer架构实现模型、任务和规模的大一统。它采用MoME架构，根据输入数据动态路由到不同专家网络（视觉、语言或视觉-语言专家），支持多种下游任务。使用统一的Mask Data Modeling预训练策略，将文本、图像和图文对都视为"语言"进行训练。模型参数量达1.9B，展示了统一框架的强大

文章详细介绍了大模型RAG系统中的分块技术，解释了分块是将大型文档分解为更小片段的关键步骤，直接影响检索准确性和生成质量。文章从基础到高级介绍了多种分块策略，包括固定大小、递归、基于文档、语义、基于LLM、代理式、后期、分层和自适应分块，并指导如何根据文档性质和系统需求选择最佳策略。最后提供了LangChain、LlamaIndex等工具和在生产环境中优化分块的方法。

本文详解大模型应用开发三大模式：提示工程、RAG检索增强生成和微调，重点解析RAG技术的原理、流程及优势，并通过DeepSeek+Faiss案例展示本地知识库检索系统搭建。同时介绍Query改写技术提升检索质量，以及结合互联网搜索扩展RAG系统功能，为开发者提供完整的大模型应用开发指南。

Flamingo模型通过"冻结强大主干+门控插入轻量适配层+海量图文交错数据训练"的创新架构，实现了无需微调的少样本/零样本学习能力。模型采用预训练冻结的视觉编码器和语言模型，结合Perceiver Resampler压缩视觉特征，以及GATED XATTN-DENSE层实现跨模态信息融合，能够处理任意交错的文、图、视频序列，解决了现有模型在少样本学习、输出灵活性和多模态处理方面的瓶颈问题。

LIR3AG是一种轻量级重排推理框架，包含检索器、重排器和推理构造器三大模块。它将推理模型能力"蒸馏"到非推理模型中，实验显示8B参数的LIR3AG性能超越32B推理模型，F1指标提升6.2%-22.5%，同时减少98%的token消耗和58.6%的推理时间，实现了性能与成本的双赢，成为RAG系统的新标杆。

本文提出GET方法，利用CLIP多模态能力解决广义类别发现问题。通过文本嵌入合成器(TES)为未标记数据生成伪文本嵌入，结合双分支框架和跨模态实例一致性，实现视觉与文本信息的相互增强。该方法在GCD基准测试上达到最先进水平，为无标签数据中的已知类别分类和新类别发现提供了有效解决方案。

本文深入解析了AI Agent的核心概念，强调其"自主思考、执行与复盘"的本质特性，并对比了AutoGPT、LangGraph、Dify、CrewAI和AutoGen五大主流框架的特点与适用场景。文章详细阐述了技术选型依据，包括任务确定性和团队技术栈等因素，为开发者提供清晰的决策路径，助力开发者选择适合的AI Agent框架，高效开发智能应用。