【AI驅動】 本文匯總了2025年好用的GPT工具，包括國際和國內的熱門選擇。GPT的應用已經涵蓋了內容創作、代碼生成、文檔處理等多個領域。例如，Guru專注于企業知識管理，而訊飛星火則提供了強大的文檔生成功能。在內容創作方面，ChatSonic和般若AI表現突出，分別支持高質量文本生成和AI繪畫。此外，GPT在代碼生成和文檔處理方面也有廣泛應用，如GitHub Copilot和Documate等工具。在選擇GPT工具時，用戶需要根據功能、價格、支持平臺等因素進行綜合考慮。希望本文的介紹能夠幫助您找到最適合自己的GPT工具。

【AI驅動】 本文介紹了如何利用Langchain和Ollama技術棧在本地部署資訊問答機器人，并結合RSSHub處理資訊。強調數據質量和大模型性能對RAG系統上限的影響，指出RAG雖能緩解大模型幻覺和信息滯后，但無法完全消除。本文為本地搭建RAG系統的用戶提供實用參考。

【AI驅動】 2005年之前：API 的狂野西部 早期的互聯網是非常狂野的，沒有所謂前端后端之分。PHP 開發者可以把從處理用戶的 HTTP 請求，連接 mysql，組裝 SQL 進行查詢，將查詢結果轉換成 HTML，一路到 HTML 響應返回給用...

【AI驅動】 AI Agent，也叫智能體，正處于一個快速發展階段。隨著多個新框架的出現和該領域的新投資，現代人工智能代理正在克服不穩定的起源，迅速取代 RAG 成為實施重點。那么，2024 年最終會成為自主人工智能系統接管我們寫電子郵件、預訂航班、處理...

【AI驅動】 MetaGPT簡介簡介 近年，大語言模型以其強大的自然語言處理能力，成為AI領域的一大熱點。它們不僅能生成和理解文本，還能進行復雜的分析和推理。與此同時，大語言模型還帶火了智能體（即AI Agent）。智能體是一種能夠感知環境、進行決...

【AI驅動】 Agent 目前我見到的最多的翻譯是“智能體”，但是直譯是“代理”。 那 Agentic 又要翻譯成什么呢？我感覺“代理型”這樣的詞更合適。 所以為了不讓讀者混淆，我在本文直接用英文表示。 隨著 LLM 的發展，AI 的能...

【AI驅動】 經過調研，我決定先采取 Langchain+Ollama 的技術棧來作為 demo 實現，當然，后續我也會考慮使用 dify、fastgpt 等更加直觀易用的 AI 開發平臺。 整體框架設計思路如下： ...

【AI驅動】 關于multi-agent 隨著LLM的涌現，以LLM為中樞構建的Agent系統在近期受到了廣泛的關注。Agent系統旨在利用LLM的歸納推理能力，通過為不同的Agent分配角色與任務信息，并配備相應的工具插件，從而完成復雜的任務。 ...

【AI驅動】 DeepSeek 在開源周第三天推出了專為 Hopper 架構 GPU 優化的矩陣乘法庫 DeepGEMM，支持標準矩陣計算和混合專家模型（MoE）計算，為 DeepSeek-V3/R1 的訓練和推理提供強大支持，在 Hopper GPU 上達到 1350+FP8 TFLOPS 的高性能。DeepGEMM 的設計理念是簡潔高效，核心代碼僅約 300 行，同時在大多數矩陣尺寸下性能優于現有解決方案。該庫支持三種數據排列方式：標準排列和兩種專為混合專家模型設計的特殊排列（連續排列和掩碼排列）。DeepGEMM 采用即時編譯技術，不需要在安裝時進行編譯，代碼結構清晰易懂，非常適合學習 GPU 優化技術。

【AI驅動】 Claude 3.7 Sonnet 是一款具有創新性的 AI 模型，它結合了推理模式和通用模式，為用戶提供了更靈活的使用體驗。用戶可以通過網絡界面或 API 訪問該模型，從而在不同的應用場景中發揮其強大的功能。此外，Claude 3.7 Sonnet 在關鍵的基準測試中表現出色，證明了其在處理復雜任務時的高效性和可靠性。對于希望深入了解或使用 Claude 3.7 Sonnet 的用戶，DataCamp 提供了相關的課程和資源，幫助他們快速上手并充分發揮該模型的潛力。

【AI驅動】 Anthropic 公司發布了其最新模型 Claude 3.7 Sonnet，這是全球首個混合推理模型，能夠提供即時響應或逐步展示思考過程。該模型在編碼和前端開發方面表現出色，成為 Anthropic 有史以來最優秀的編碼模型。Claude 3.7 Sonnet 支持標準和擴展思考模式，API 用戶可以精確控制模型的思考時間。此外，Anthropic 還推出了智能編碼工具 Claude Code，幫助開發人員直接從終端將工程任務委托給 Claude。Claude 3.7 Sonnet 在多項基準測試中刷新了記錄，如在 SWE-bench Verified 上實現了 SOTA 性能，顯著提升了數學、物理、指令遵循、編碼等任務的表現。該模型現已在所有 Claude 計劃中上線，包括免費版，擴展思考模式對非免費用戶開放。

【AI驅動】 Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 公司推出的一款先進的語言模型，支持多種自然語言處理任務，如文本生成、問答系統、對話管理和自動生成代碼等。該模型具備高度的靈活性和可擴展性，廣泛應用于多個領域。文章詳細介紹了如何調用 API 的具體步驟，并通過表格形式對比了不同類型 API 的日均調用量及其主要功能。特別強調了自動生成代碼的功能，展示了如何根據需求生成高質量的代碼片段，減少了手動編寫的工作量。此外，還展示了多個實際應用場景，如文本生成、問答系統和對話管理等。總之，Claude 3.7 Sonnet 以其強大的功能和廣泛的應用場景，成為推動現代自然語言處理技術發展的關鍵力量。

【AI驅動】 DeepSeek FlashMLA代碼庫通過分頁KV緩存、動態Tile調度、BF16混合精度三大核心技術，在Hopper GPU架構上實現大模型推理的突破性優化。基準測試顯示，其在8K長序列處理中達到121 tokens/s的吞吐量，較傳統方案提升189%，同時降低35%的顯存占用。成本效益分析表明，采用FlashMLA可使千億模型推理集群的三年TCO節省超$1.2M，API服務定價具備38%的降價空間。該代碼庫已成功應用于金融文檔解析、多模態客服等場景，支持單卡128路高并發處理。開發者可通過Docker快速部署，結合動態批處理配置與實時監控指標，實現高效穩定的生產級AI服務。作為國產AI基礎設施的重要突破，FlashMLA的開源標志著大模型推理優化進入"顯存智能調度"的新階段。

【AI驅動】 DeepSeek 開源周第一天，推出了名為 FlashMLA 的技術，該技術為 Hopper GPU 開發的高效 MLA 解碼內核，專門針對可變長度序列進行了優化，已投入生產。FlashMLA 使用后，H800 可達到 3000GB/s 內存，實現 580TFLOPS 計算性能。MLA 是 DeepSeek 提出的創新注意力架構，從 V2 開始，MLA 使得 DeepSeek 在系列模型中實現成本大幅降低，但計算、推理性能仍能與頂尖模型持平。此次發布的 FlashMLA 支持 BF16，分頁 KV 緩存，塊大小為 64。環境要求為 Hopper GPU、CUDA 12.3 及以上版本、PyTorch 2.0 及以上版本。MLA 通過低秩聯合壓縮技術，將多頭注意力中的鍵（Key）和值（Value）矩陣投影到低維潛在空間，從而顯著減少鍵值緩存（KV Cache）的存儲需求。V2 版本中，顯存占用降到了過去最常用的 MHA 架構的 5%-13%，推理成本僅為 Llama 370B 的 1/7、GPT-4 Turbo 的 1/70。V3 版本中，降本提速更為明顯。DeepSeek-R1 在 HuggingFace 上獲得了超過 10000 個贊，成為該平臺近 150 萬個模型之中最受歡迎的大模型。

【AI驅動】 本文為零基礎用戶提供克隆并部署Next.js博客的保姆教程。借助AI工具Trae，分析目標網站技術棧后，通過截圖+自然語言提示（如“復制圖片效果”）生成代碼。針對依賴安裝問題，改用淘寶鏡像和yarn加速。分步完善吸頂菜單、文章列表及底部導航，利用AI調試異常代碼。最終推送代碼至GitHub，一鍵部署到Vercel生成可訪問站點。