文心大模型 ERNIE 4.5 于 6 月 30 日正式发布开源代码，并在 [GitCode](https://ai.gitcode.com/theme/1939325484087291906) 平台首发！本次百度一次性开源 10 款模型，覆盖基础、对话、多模态、思考等多个方向，甚至将核心训练框架与分布式策略完全开放。并且听说，该系列模型在基准测试中实现了 SOTA 级性能，大幅超越 Qwen3、

文心大模型 ERNIE 4.5 于 6 月 30 日正式开源，在 GitCode 平台首发！这一消息无疑是 2025 年上半年 AI 科技圈的一件大事。很多人不禁疑惑：文心一言作为国内顶尖大模型，也是国内首家推出大模型的企业，为何选择开源？这样做能带来什么影响？别急，下面就让我们一同解读文心大模型 ERNIE 4.5 本次的开源举措。

在 Agentic Coding 时代，我们常常面临一个核心痛点：**想要获得顶尖的回答，你必须先提出一个顶尖的问题。** 对于开发者而言，这意味着需要花费大量精力去构思、打磨给AI的“提示词”。一个模糊的指令，如“帮我写个函数”，可能会得到一段过于简单甚至不安全的代码；而一个详尽、结构清晰的提示词，则能直接生成生产环境级别的、考虑周全的解决方案。

从2024年开始，AI Agent（智能体）已经成为人工智能领域最具革命性的技术方向之一。从简单的问答系统到具备工具调用和长期记忆的智能代理，AI Agent正在重塑企业数字化转型的路径。openGauss作为企业级开源数据库，凭借其原生向量数据库能力、强大的事务处理性能和一体化架构设计，为AI Agent应用提供了坚实的数据底座。本文将深入解析openGauss在AI Agent场景下的技术优势

时光知味，三载同行！当指尖敲下文字的瞬间，才发现与CSDN相伴的创作之旅，已悄然走过三载春秋。于我而言，过去的三载时光，因与CSDN的相遇而变得格外厚重。从初涉创作的懵懂试探，到深耕技术领域的坚定笃行，每一段足迹都镌刻着热爱与成长。

在 AI 技术飞速迭代的今天，企业对 AI 应用开发的效率、灵活性和全流程覆盖能力提出了更高要求。传统开发模式中，数据处理、模型训练、应用部署等环节相互割裂，导致开发周期冗长、技术门槛高、生态兼容性差等问题频发。ModelEngine 作为一款从数据治理到应用部署的全链路 AI 开发平台，，重新定义 AI 工程化开发范式，为开发者带来高效易用、开放灵活的全流程解决方案。

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延迟与成本是目前基于大语言模型（LLM）的聊天机器人所面临的主要挑战。在检索增强生成（RAG）代理中，这个问题更加明显，因为在给出答案前我们需要多次调用大模型。通常，大型RAG应用的延迟可能超过5秒！面对许多用户提出的“类似”问题，语义缓存是一个简单而有效的方法，它能大幅减少等待时间，将响应控制在0.1秒以内。

随着云计算技术的发展，云电脑正悄然成为游戏玩家与 AI 开发者手中的 “新宠”。相较于传统PC，在性能、成本与灵活性三个维度上展现出独特优势。无需昂贵的硬件成本，用户便能轻松拥抱顶配电脑的畅快体验。无论是外出办公时的临时需求，还是手边设备配置不足的窘迫时刻，云电脑都能如影随形，随开随用。