Cloudflare 2025年度报告揭示：AI已成为互联网的核心基础设施。报告显示，AI用户行为抓取量暴增21倍，ChatGPT-User流量峰值达年初16倍，表明人们正从搜索转向直接询问AI。Googlebot以4.5%的网页流量占比蝉联爬虫榜首，远超其他AI机器人。开发者最爱Meta Llama等开源模型，文本生成占AI任务近半。同时，网站主对AI爬虫的抵制加剧，GPTBot等训练型爬虫被禁

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RAG-Anything是一款基于LightRAG的多模态RAG系统，能够处理PDF、图片、表格、公式等复杂文档。系统特点包括：1)多模态支持，可联合分析文本与图像；2)端到端处理流水线；3)VLM增强查询功能。架构分为文档解析、多模态处理、知识图谱索引和模态感知检索四个阶段，支持科研论文、报告等多模态文档处理。系统提供Python安装包和示例代码，支持OpenAI和硅基流动等API，可配置不同L

本文内容出自九天老师公开课，介绍DeepSeek-V3-0324最新模型，深度结合MCP进行智能体开发实战，带你手搓一个minimanus！本期内容是实战完整部分，DS函数调用详解和MCP讲解可进入社区领取完整版。话不多说，我们直接开始！

本文对比了AI视觉领域的两种主流技术：YOLO系列和视觉大模型(VLM)。YOLO作为快速检测模型，在速度和效率上表现突出，但局限于训练数据；新版YOLO-World已拓展到开放词汇识别。VLM则具备更强的语义理解能力，但计算成本高、响应慢。文章分析了它们各自的应用场景：YOLO适用于实时性要求高的场景如自动驾驶，VLM则更适合需要深度理解的智能交互任务。最后介绍了相关AI学习课程，帮助读者掌握这

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摘要：PaddleOCR-MultiRAG开源项目突破传统RAG技术局限，实现复杂文档智能处理。项目采用PaddleOCR引擎，不仅能提取普通文本，还能精准解析扫描件、图片、表格等非结构化数据，将其转换为结构化格式。相比传统方案，该项目创新性地实现了文档解构而非简单提取，特别适合金融、医疗等行业处理合同、财报等复杂文档。作为稀缺的"结构化RAG"解决方案，它填补了OCR与RAG