Agents-Flex v1.0.0-beta.13 发布，大语言模型应用开发框架

Agents-Flex： 一个基于 Java 的 LLM（大语言模型）应用开发及编排框架。 基本能力 LLM 的访问能力 Prompt、Prompt Template 定义加载的能力 Function Calling 定义、调用和执行等能力 记忆的能力（Memory） Embedding Vector Store 文

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到默认采用动态图并可实现动静统一与训推一体的2.0版本发布，飞桨框架已经可以完美融合动态图的灵活性与静态图的高效性，并支持模型的混合并行训练；再到近日，为大模型时代而锤炼的3.0版本的正式出炉！飞桨正式开启了

EasyNLP 的中文 CLUE/FewCLUE 等的 Benchmark 知识预训练技术: 发布一系列知识预训练模型，致力于提升预训练模型的常识性和知识性 中文预训练模型：发布针对中文的 SOTA 的预训练模型，降低中文预训练技术门槛 多模态预训练：

在生物医药专业领域问答能力比肩人类专家水平，在自然语言、分子、蛋白质跨模态问答任务上达到 SOTA，已成功通过了美国医师资格考试。 开源地址： https://github.com/PharMolix/OpenBioMed https://huggingface.co/PharMolix/BioMedGPT-LM-7B

ain， LlamaIndex， Dify，以及 Chatbox。 🎉 Xinference v0.15.4 发布，本次带来的更新如下： 📋 更新指南 * 🏷️ pip：pip install 'xinference==0.15.4’ * 🐳 Docker：拉取最新版本即可，也可以直接在镜像内用 pip 更新 🆕 更新日志 * 新增

大赛区，让开发者在人工智能领域大展身手，实现创新性应用开发。

应用导向，推动大模型应用生态建设。要加快大模型创新应用开发及API服务开放，形成数据飞轮效应，发挥大模型的通用泛化能力，赋智经济社会发展。三是科研机构、企业等要围绕算法及技术研究、数据等加强协同创新，建立

开发专门设计用于支持整个软件开发生命周期的大型代码语言模型（Code LLMs），涵盖设计、需求、编码、测试、部署、运维等关键阶段。

是源自同根。如果用取经之路来类比 deepin 对操作系统大语言模型的探索，就好比从东土大唐重新起步，deepin 研发团队经过艰难的起步和摸索，始终在寻找一个适合操作系统级的大模型之路。然而要踏上这条真正的取经之路，就

Chain， LlamaIndex， Dify，以及 Chatbox。 🎉 Xinference 0.14.0发布！ 基于helm 的 k8s 部署方式上线，模型加载现在可以指定 model path。 - 新增内置支持模型 📦   - embedding模型 gte-Qwen2-7B-instruct 🧠 - 新功能 🚀   - 官方支持基

理解、推理能力，“Comate”可实现代码的快速补齐、自然语言推荐代码、自动查找代码错误，全面提升开发者研发效率。未来，开发者可以通过插件等形式，在主流开发软件中使用“Comate”代码助手。 ▲ Comate 多行代码推荐

angChain， LlamaIndex， Dify，以及 Chatbox。 Xinference v0.15.2 发布，Qwen 2.5 全系列登场 🎉。 更新指南 📝 pip：pip install 'xinference==0.15.2’ 📦 Docker：拉取最新版本即可，也可以直接在镜像内用 pip 更新 🚢 更新日志 📋 新