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在 2026 年的 Google NewFront 大会上，Google 宣布将 Gemini 模型的强大能力全面引入 Google Marketing Platform（GMP）。通过将业界领先的 AI 技术与营销工具深度融合，Gemini 正在为广告主提供更高水平的智能洞察和投资回报。 Gemini 优势：以顶尖 AI 驱动最高回报 如今，用户消耗媒体的方式已发生了根本性变革——从流媒体观看、社交媒体滚动到搜索引擎查询和电商购物。传统的营销工具已难以应对这种碎片化且多变的路径。营销人员需要一个能够预测用户行为、并能最大化每个触点价值的智能平台。 这正是 Gemini 赋能 Google Marketing Platform 的核心意义：利用 AI 预测行为，在全渠道实现高效转化。 1. 统一库存与行为预测：全路径触达 通过 Gemini 模型增强 Display & Video 360 (DV360)，Google 的广告交易市场（Marketplace）现在能够主动筛选媒体包。这意味着在广告投放前，系统就已经完成了价值预判。 全场景覆盖：GMP 是唯一能够同时连接流媒体、短视频、搜索和购物库存的平台。 实时互动：借助“体育赛事直播竞价工具包”，品牌可以在观众通过联网电视（CTV）观看直播时与其建立联系，并在其随后浏览 YouTube Shorts 比赛集锦时再次进行互动。 创新广告形式：DV360 新增了 YouTube Creator Takeovers（创作者接管）、YouTube 创作者合作伙伴增强功能以及 Pause Ads（暂停广告），确保品牌始终处于用户关注的焦点。 数据证明：跨产品协同具有显著增益。分析显示，在现有工具组合中每增加一个 GMP 产品，广告主的广告支出回报率（ROAS）平均可提升 76%。 2. 机密发布商匹配与商业媒体套件：兼顾隐私与转化 在隐私保护日益重要的今天，Google 推出了下一代身份识别模型——机密发布商匹配（Confidential Publisher Match）。 技术原理：该功能在**可信执行环境（TEE）**中运行，以隐私合规的方式将广告主的第一方数据与发布商（如 Roku）的流媒体信号进行匹配。 精准衡量：品牌可以大规模地精准触达目标客户，并追踪从 CTV 曝光到最终购买的完整转化路径。目前，Google 的受众细分已覆盖全美 96% 的支持广告的 CTV 家庭。 商业闭环：通过 Google Commerce Media Suite，Google AI 将零售商信号转化为业绩。例如，通过与 Kroger Precision Marketing 的合作，品牌可以在 YouTube 及第三方库存中激活 Kroger 的购物者受众，并利用新增的 SKU 级报告 精确衡量广告对特定商品销售的影响。 3. Ads Advisor：重塑广告管理流程 为了释放营销人员的精力，Google 推出了 AI 助手 Ads Advisor，它能通过简单的指令支持广告活动的各个阶段： ...

生成式人工智能（Generative AI）或大语言模型（LLM）是近年来技术领域的一大热点，主流工具如 Google Gemini、Microsoft Copilot 和 ChatGPT 已经深入到工作与学习的方方面面。本文将深入探讨这些工具的工作原理、应用优势、潜在风险以及使用技巧。 什么是生成式 AI？ 从本质上讲，生成式 AI 是一种通过预测下一个最可能出现的词来创造“新内容”的技术。这与传统搜索引擎（如 Google 搜索）有根本区别，后者是针对具体查询返回已存在的结果。 工作原理 基于概率的预测：大语言模型（LLM）通过复杂的数学模型来模拟人类语言。当你输入一个问题时，它并非真正“思考”，而是根据其庞大的训练数据计算出最有可能的词语序列作为回答。 海量训练数据：这些模型在极其庞大的数据集上进行训练，数据来源包括维基百科、YouTube 字幕等公开的互联网内容。 缺乏事实核查：需要注意的是，模型在训练过程中并不会对信息源的质量进行评估。因此，其输出内容可能包含事实错误或过时的信息。 用户与这些工具最主要的交互方式就是通过“提示词”（Prompt）来提出问题或下达指令，并获得快速响应。 主流生成-式 AI 工具概览 许多组织已经开始为成员提供具有企业级数据保护的生成式 AI 服务，确保在使用 AI 提升效率的同时，保护个人和组织的数据安全。 Microsoft Copilot 在企业环境中，Copilot 通常与现有账户体系集成，为员工、学生和教职工提供安全的 AI 聊天服务。其主要优势在于内置的数据保护机制，确保用户在与 AI 交互时，个人数据和组织内部信息不会被泄露或用于模型再训练。 Google Gemini Gemini 是 Google 推出的大语言模型系列。企业版 Gemini 同样提供企业级数据保护，使其成为一个既灵活又有创意的生产力工具。它不仅能进行对话，还支持创建和使用“Gems”——这是一种用户可以自定义的、用于执行特定任务的 AI 代理。 生成式 AI 的优势与应用场景 尽管存在局限性，但生成式 AI 在许多方面都能显著提升效率和创造力。 简化复杂概念：能用通俗易懂的语言解释复杂的专业术语或理论。 激发创意灵感：在遇到瓶颈时，它可以帮助你构思想法、草拟初稿，推动任务进入下一步。 生成关键词与大纲：为研究课题或文章快速生成相关的关键词列表或内容大纲。 辅助代码编写与调试：帮助程序员编写代码片段、解释代码逻辑或排查错误。 文本摘要与归纳：快速总结长篇文章的核心内容。但请务必记住，模型只是在预测“最重要的词”，而非真正理解内容，因此必须对摘要的准确性进行人工核实。 挑战、局限与风险 在使用生成式 AI 时，必须清醒地认识到其固有的挑战和伦理问题。 技术局限性 信息准确性：模型可能会“一本正经地胡说八道”，即产生看似合理但实际上完全错误的信息（通常称为“幻觉”）。 知识时效性：其知识库通常不是实时的，对于近期（如上周或上个月）发生的事件知之甚少。 内容偏见：由于训练数据源自互联网，模型输出的内容很可能带有偏见，尤其是在处理有争议的话题时，甚至可能成为“偏见放大器”。 高风险领域禁忌：绝对不要依赖它提供健康、金融、法律等领域的建议。错误的信息可能会带来严重后果。 伦理与合规风险 数据隐私：用户输入的数据如何被服务提供商收集和使用，是一个重要的隐私问题。 版权问题：将受版权保护的材料（如研究论文、付费文章）上传至 AI 工具可能违反许可协议。此外，模型训练数据本身的版权归属也存在巨大争议。 社会与经济影响：AI 技术的普及对就业、社会结构和文化可能带来的未知影响。 环境成本：训练和运行这些大型模型需要消耗巨大的能源和水资源，其环境影响不容忽视。 了解这些挑战有助于我们以批判性的眼光审视和使用这些工具。 ...

谷歌地图（Google Maps）即将迎来一项重磅升级：集成 Gemini 模型，为用户带来更智能、更便捷的免提对话式导航体验。 Gemini 如何革新导航体验 通过结合 Gemini 强大的对话能力与谷歌地图丰富的真实世界数据，用户在驾驶过程中无需手动操作，只需通过语音指令即可轻松完成各种复杂任务。这意味着你可以更专注于路况，同时高效地处理行程中的各项事宜。 主要功能示例 新功能将支持一系列实用的语音指令，例如： 处理多步骤任务：你可以发出更复杂的指令，如“查找沿途的咖啡店，并把它添加为下一个经停点”。 搜索并添加途经点：轻松查询路线上的特定类型的地点，如餐厅、加油站或超市。 查询电动汽车充电桩：快速找到附近或沿途可用的充电设施。 从日历添加活动：直接将日历中的会议或约会地点设置为导航目的地。 语音上报交通状况：通过语音向地图报告前方的交通事故或拥堵情况。 上线计划与支持平台 这项新功能将很快在所有已支持 Gemini 的地区，面向 Android 和 iOS 平台的谷歌地图用户推出。此外，对 Android Auto 的支持也已在开发计划中。 👉 如果你需要 ChatGPT 代充 / Claude / Claude Code / 镜像 / 中转 API： 购买 / 了解更多：ai4.plus 备用入口：kk4099.com

本指南旨在为人类开发者和 AI 代理提供全面参考。所有功能均已根据官方文档进行验证。 [官方] 标签表示功能来源于 docs.claude.com。 [社区] 标签表示在实践中观察到的模式。 [实验性] 标签表示尚未完全验证的概念。 什么是 Claude Code？ Claude Code 是一款在终端中运行的 AI 编程助理。它能够理解您的代码库、直接编辑文件、运行命令，并通过自然语言对话帮助您更快地编程。 核心能力 💬 自然语言接口：在您的终端中直接对话。 📝 文件编辑与命令执行：直接修改文件和执行 Shell 命令。 🔍 项目全局上下文感知：理解整个项目的结构。 🔗 外部集成：通过 MCP (模型上下文协议) 连接外部数据源。 🤖 可扩展性：通过技能 (Skills)、钩子 (Hooks) 和插件 (Plugins) 进行扩展。 🛡️ 沙箱执行：为安全操作提供沙箱环境。 安装 通过 npm 全局安装： npm install -g @anthropic-ai/claude-code 验证安装： claude --version 官方文档位于 docs.claude.com/en/docs/claude-code/overview。 快速参考 核心命令 [官方] # 启动 Claude Code claude # 启动交互式会话 claude -p "任务描述" # 打印模式 (非交互式) claude --continue # 继续上一次的会话 claude --resume <id> # 恢复指定的会话 # 会话管理 /help # 显示可用命令 /exit # 结束会话 /compact # 减少上下文大小 /microcompact # 智能上下文清理 [新功能] # 后台任务 /bashes # 列出后台进程 /kill <id> # 停止指定的后台进程 # 发现 /commands # 列出所有斜杠命令 /hooks # 显示已配置的钩子 /skills # 列出可用的技能 (Skills) [新功能] /plugin # 管理插件 CLI 标志参考 [官方] # 输出控制 claude -p, --print "任务" # 打印模式：非交互式，打印结果后退出 claude --output-format json # 输出格式：json, markdown, 或 text claude --no-color # 禁用彩色输出 # 会话管理 claude --continue # 从上一次会话继续 claude --resume <session-id># 通过 ID 恢复指定会话 claude --list-sessions # 列出所有可用会话 # 调试与日志 claude --debug # 启用调试模式，输出详细日志 claude --log-level <level> # 设置日志级别：error, warn, info, debug, trace # 模型与配置 claude --model <model-name> # 指定使用的模型 claude --config <path> # 使用自定义配置文件 # 沙箱 (macOS/Linux) claude --sandbox # 启用沙箱模式以增强安全性 claude --no-sandbox # 禁用沙箱模式 常用组合 # 执行一次性任务并以 JSON 格式输出 claude --print "分析这段代码" --output-format json # 使用自定义配置启动调试会话 claude --debug --config .claude/custom-settings.json # 使用特定模型恢复会话 claude --resume abc123 --model claude-opus-4 # 在 CI/CD 环境中非交互式运行，无颜色输出 claude --print "运行测试" --no-color --output-format json 核心概念 1. 工作原理 [官方] Claude Code 通过终端中的对话界面工作： ...

本文将介绍如何开始使用 Azure OpenAI，并提供通过 Azure 门户和 Azure CLI 创建资源、部署模型的详细步骤。 您可以通过多种方式在 Azure 中创建资源： Azure 门户 REST API、Azure CLI、PowerShell 或客户端库 Azure 资源管理器 (ARM) 模板 本文将重点演示如何使用 Azure 门户和 Azure CLI 进行操作。 先决条件 在开始之前，请确保您已满足以下条件： 拥有一个有效的 Azure 订阅。您可以免费创建一个。 拥有创建 Azure OpenAI 资源和部署模型的访问权限。 使用 Azure 门户 创建资源 以下步骤将指导您通过 Azure 门户创建一个 Azure OpenAI 资源。 登录并查找服务 使用您的 Azure 订阅登录 Azure 门户。选择 创建资源 并搜索 Azure OpenAI。找到该服务后，点击 创建。 配置基本信息 在“创建 Azure OpenAI”页面的 基本信息 选项卡中，填写以下字段： 字段 描述 订阅 用于 Azure OpenAI 载入申请的 Azure 订阅。 资源组 用于存放 Azure OpenAI 资源的 Azure 资源组。您可以新建一个或使用现有的。 区域 您的实例所在的地理位置。不同位置可能会影响延迟，但不会影响资源的运行时可用性。 名称 为您的 Azure OpenAI 资源指定一个描述性名称，例如 MyOpenAIResource。 定价层 资源的定价层。目前，Azure OpenAI 仅提供 Standard (标准) 层。 填写完毕后，点击 下一步。 ...

Gemini 的深度研究（Deep Research）功能迎来重要更新，现已支持整合用户个人的 Google Workspace 数据。这意味着在进行深度研究时，Gemini 不仅能从广泛的网页信息中提取资料，还能直接调用您在 Gmail、Google 云端硬盘以及 Google Chat 中的内容，生成更具个性化和全面性的分析报告。 核心功能 这项新功能允许 Gemini 将公开的网络数据与您的私有工作信息相结合。目前支持的数据源包括： Gmail: 相关的电子邮件往来。 Google 云端硬盘: 包括文档（Docs）、幻灯片（Slides）、表格（Sheets）以及 PDF 文件。 Google Chat: 团队的讨论和聊天记录。 应用场景示例 通过整合 Workspace，您可以解锁更强大的研究能力： 启动新产品市场分析: 让深度研究功能分析团队早期的头脑风暴文档、相关的邮件线索和项目计划，快速生成初步的市场分析报告。 撰写竞品分析报告: 结合公开的网络数据与您内部的战略文档、竞品对比电子表格以及团队讨论，构建一份交叉引证、信息详实的竞品报告。 如何启用 在桌面端使用此功能非常简单： 在 Gemini 网页版中，打开“工具”菜单。 选择“深度研究”选项。 根据提示选择您希望 Gemini 访问的 Workspace 数据源。 平台可用性 桌面端: 该功能现已面向所有 Gemini 用户开放。 移动端: 将在未来几天内陆续向移动设备用户推送。 👉 如果你需要 ChatGPT 代充 / Claude / Claude Code / 镜像 / 中转 API： 购买 / 了解更多：ai4.plus 备用入口：kk4099.com

Gemini API 现已内置文件搜索工具（File Search Tool），这是一个完全托管的检索增强生成（RAG）系统。该工具将复杂的检索流程完全抽象化，让开发者可以专注于核心业务逻辑，轻松地将 Gemini 模型与私有数据相结合，从而生成更准确、更具相关性且可验证的响应。 核心优势 文件搜索工具通过处理 RAG 的复杂性，显著加速了开发工作流程，为自建 RAG 系统提供了一个简单易用的替代方案。 简单集成的开发体验：我们简化了整个 RAG 流程。文件搜索工具会自动管理文件存储、优化分块策略、生成嵌入向量，并将检索到的上下文动态注入到您的提示中。它直接集成在现有的 generateContent API 中，上手非常容易。 强大的向量搜索：该工具由我们最新的 Gemini Embedding 模型驱动，利用向量搜索来理解用户查询的语义和上下文，即使文档中没有完全相同的词语，也能精准地找到相关信息。 内置引用溯源：模型生成的响应会自动包含引用信息，明确指出答案来源于您文档中的哪些部分，使内容核实变得简单快捷。 支持多种文件格式：您可以使用多种文件格式来构建全面的知识库，包括 PDF、DOCX、TXT、JSON 以及许多常见的编程语言文件类型。 工作原理 文件搜索工具旨在将 RAG 的实现门槛降至最低。您只需上传文件，该工具便会自动处理后续所有步骤： 文件处理与分块：自动对上传的文件进行解析和智能分块。 嵌入与索引：使用 Gemini Embedding 模型为每个数据块创建向量嵌入，并建立索引。 检索与注入：当用户查询时，工具会执行向量搜索，找到最相关的上下文，并将其无缝注入到发送给 Gemini 模型的最终提示中。 整个过程对开发者透明，无需手动管理复杂的管道。 创新的计费模式 为了让所有开发者都能轻松使用并负担得起文件搜索工具，我们推出了全新的计费模式： 查询时免费：文件存储和查询时生成嵌入向量完全免费。 仅为首次索引付费：您只需在首次索引文件并创建嵌入时支付一次性费用。 这种计费方式使得文件搜索工具在构建和扩展 RAG 应用时，不仅开发体验更简单，成本效益也极高。 开发者案例：Phaser Studio 的 Beam 平台 在早期测试中，开发者已经开始使用文件搜索工具构建出色的应用，涵盖了智能客服、内部知识库和创意内容发现平台等多个领域。 由 Phaser Studio 开发的 AI 游戏生成平台 Beam 就是一个典型案例。Beam 将文件搜索集成到其工作流中，每天在其不断增长的模板数据上执行数千次搜索。文件搜索工具能够轻松处理跨所有语料库的并行查询，并在 2 秒内整合返回结果。相比之下，之前手动进行交叉引用需要数小时，性能提升显著。 如何开始使用 您可以立即开始体验文件搜索工具的强大功能： 访问官方文档，深入了解其工作原理和 API 细节。 在 Google AI Studio 中，可以找到一个由文件搜索工具驱动的演示应用，并根据您的需求进行修改和定制。 👉 如果你需要 ChatGPT 代充 / Claude / Claude Code / 镜像 / 中转 API： ...

Google 地图正在集成 Gemini 模型，旨在为用户提供更智能、更便捷的导航体验。本次更新引入了全新的对话式驾驶模式、地标导航、主动路况提醒以及集成了 Gemini 的智能镜头（Lens）功能，让出行变得前所未有的轻松。 功能一：解放双手的对话式驾驶体验 Google 地图现已内置 Gemini，带来了首个解放双手的对话式驾驶体验。用户无需手动操作，仅通过语音即可完成复杂任务，如同身边坐着一位知识渊博的朋友。 核心亮点： 处理多步指令：您可以像与真人交谈一样，向 Gemini 发出连续指令。 例如：“帮我找一条路线上评价不错的平价素食餐厅，距离在几公里之内……那里的停车位好找吗？” 得到答复后，可以接着说：“好的，就去那里。” 跨应用协作：在获得授权后，Gemini 可以与手机上的其他应用联动。 例如：“对了，帮我在日历里创建一个明天下午 5 点的足球训练日程。” 获取深度信息：除了导航，您还可以查询目的地的详细信息或获取实时资讯。 例如：“这家餐厅有哪些招牌菜？”或者“昨晚的球赛结果如何？” 实时路况上报：驾驶员可以更方便地为地图贡献实时信息。 只需说：“我看到一起事故”、“前方好像有积水”或“注意，前方堵车”，即可快速上报路况。 上线计划：该功能将在未来几周内，在所有支持 Gemini 的地区登陆 Android 和 iOS 平台，Android Auto 版本也即将推出。 功能二：基于地标的实景化导航 传统的“前方约 150 米后右转”这类指令常常让人难以判断具体位置。现在，借助 Gemini，Google 地图将使用沿途清晰可见的地标（如加油站、餐厅、著名建筑）来提供导航。 导航指令更直观：您会听到类似“在『Thai Siam』餐厅后右转”的指令，同时该地标也会在地图上高亮显示。 技术实现：Gemini 会分析 Google 地图中超过 2.5 亿个地点的新鲜、全面信息，并与街景图像进行交叉比对，筛选出从街道视角最容易识别的地标，确保导航指引的准确性和实用性。 上线计划：地标导航功能现已在美国地区的 Android 和 iOS 平台上线。 功能三：主动式路况提醒 即使您没有开启导航，Google 地图也能提前预警，帮助您避开拥堵。 主动推送：当您的常规路线上出现意外封路或严重拥堵时，地图会主动发出通知。 避免意外：这项功能旨在帮助用户避免陷入突发的交通瘫痪，提前规划替代路线。 上线计划：该功能现已在美国地区的 Android 平台上线。 功能四：集成 Gemini 的智能镜头（Lens） 到达目的地后，您依然可以依靠 Gemini 进行探索。 即时识别与问答：在搜索栏中点击相机图标，将手机对准您感兴趣的餐厅、商店或地标建筑。当屏幕上出现图钉标记后，即可通过麦克风提问。 例如：“这是什么地方？为什么它很有名？” “里面的氛围怎么样？” “路过的那家面包店有法式黄油牛角包卖吗？” 智能决策辅助：Gemini 结合其强大的能力与 Google 地图对全球地点的理解，能迅速提供您需要的答案，帮助您在片刻之间决定是否值得一探究竟。 上线计划：此功能将于本月晚些时候在美国地区的 Android 和 iOS 平台逐步上线。 ...

本文汇集了 Claude 团队发布的最新产品动态、技术实践与客户案例，涵盖 AI 代理、编程开发、企业级 AI 等多个领域。 发布日期 文章标题 分类 2025-11-03 为初创公司构建 AI 代理 企业级 AI 2025-10-31 什么是模型上下文协议？连接 AI 与你的世界 AI 代理 2025-10-30 Agentic 编程入门 编程实践 2025-10-30 为医疗保健与生命科学领域构建 AI 代理 AI 代理 2025-10-30 为金融服务领域构建 AI 代理 AI 代理 2025-10-30 Brex 如何借助 Claude Code 提升代码质量与生产力 企业级 AI 2025-10-28 使用 Claude 更快地修复软件 Bug 编程实践 2025-10-27 如何无缝集成 API 编程实践 2025-10-20 在 Web 端使用 Claude Code 产品发布 2025-10-16 Claude 与你的生产力平台 产品发布 2025-10-16 Agent Skills 功能介绍 产品发布 2025-10-15 如何在工程团队中规模化应用 Agentic 编程 编程实践 2025-10-10 构建响应式 Web 布局 编程实践 2025-10-09 通过插件自定义 Claude Code 产品发布 2025-10-08 超越权限提示：让 Claude Code 更安全、更自主 编程实践 2025-10-01 Claude 与 Slack 集成 产品发布 2025-08-25 试用 Claude for Chrome 扩展 产品发布 2025-07-24 Anthropic 团队如何使用 Claude Code 编程实践 2025-05-01 Claude 现已能连接真实世界 产品发布 2025-04-09 推出 Max 订阅计划 产品发布 👉 如果你需要 ChatGPT 代充 / Claude / Claude Code / 镜像 / 中转 API： ...