LLM

人工智能（AI）正为我们的工作方式带来颠覆性的变革机遇。然而，早期的 AI 工具往往各自为战，无法整合整个组织的数据与流程，形成了信息孤朵。 Gemini Enterprise 的出现正是为了解决这一难题。它作为企业 AI 的统一入口，将 Google 最顶尖的 AI 技术带给每一位员工。它不仅仅是处理简单任务的工具，更是一个能将工作、数据和人员连接在一起的 AI 驱动中心，旨在重塑整个工作流程。通过这个安全、统一的平台，任何员工都能轻松构建和部署 AI 智能体（Agent），实现业务流程的自动化。 以下是 Gemini Enterprise 帮助您和团队优化工作、释放时间的四种核心方式。 一、为每个团队配备 AI 专家 想象一下，如果每个团队都能随时拥有一位具备专业技能的助理，工作效率将得到多大提升？Gemini Enterprise 通过其强大的无代码工作台，让这一设想成为现实。无论是市场营销还是财务部门的员工，都可以轻松构建自定义的 AI 智能体，用于处理那些繁琐、重复的任务。 例如，一位营销经理可以在几分钟内（而非几天）启动一个全新的营销活动。他可以要求智能体为新产品发布生成创意概念。由于智能体已安全地连接到公司的内部数据，它能即时理解产品细节，并访问所有经过授权的创意资产，如品牌 Logo、产品图片等。 随后，智能体可以生成一系列符合品牌调性的高质量营销方案，包括社交媒体文案和视觉设计模型，供团队直接审阅。这使得团队能够以前所未有的规模和速度，将一个简单的想法迅速转化为精良、可执行的方案。 此外，Gemini Enterprise 还内置了多种 Google 预置的智能体，如深度研究和数据科学智能体，让用户可以即刻上手。平台还秉持开放原则，通过智能体市场，用户可以发现、筛选并部署来自合作伙伴生态系统的数千个经过验证的智能体，将强大的第三方解决方案直接集成到组织的工作流中。 二、打通所有业务数据，连接信息孤岛 企业最有价值的信息，常常分散并锁定在不同的电子表格、应用程序和聊天记录中。Gemini Enterprise 旨在通过一个简洁直观的聊天界面，安全地释放这些知识的潜力。 通过与日常使用的系统（如 Google Workspace、Microsoft 365）以及核心业务应用（如 Salesforce、SAP）进行安全连接，Gemini Enterprise 超越了简单的搜索，能够构建深度的业务情境。这为 AI 智能体提供了必要的上下文，使其能够提供真正智能、高度相关的结果。 例如，巴西联合银行（Banco BV）的关系经理通过授权智能体访问其内部的分析和商业智能系统，成功将数小时的工作自动化，从而有更多时间与客户建立联系。同样，法律科技公司 Harvey 利用 Gemini 为其法律 AI 提供深度的上下文理解能力，极大地提升了律师在合同分析和合规性审查方面的效率。 三、自动化完整工作流，而非零散任务 真正的变革源于优化整个流程，而不仅仅是单个步骤。Gemini Enterprise 的设计初衷正是为了编排跨越不同系统的复杂工作流。 通过组合使用预置、自定义和第三方的智能体，用户可以实现整个业务流程的自动化与协同。例如，麦格理银行（Macquarie Bank）利用 Google Cloud AI 实现了更高效、更主动的数字化自助服务能力。其帮助中心搜索功能成功将 38% 的用户引导至自助服务，同时将客户保护方面的误报率降低了 40%。 ...

谷歌云正式发布 Gemini Enterprise，旨在打造一个全新的企业级 AI 入口，将强大的人工智能无缝集成到每一位员工的日常工作流中。 Gemini Enterprise 的核心是一个直观的 Gemini 聊天界面。它作为所有员工的“前端”，让企业能够充分利用谷歌 AI 的全部能力。 核心功能 Gemini Enterprise 平台具备以下关键特性： Gemini 模型驱动：充分利用 Gemini 模型家族的强大智能。 自定义 AI 代理：支持企业根据自身需求，构建和编排专属的 AI 代理（Agent）。 预置代理生态：提供一系列由谷歌预先构建的 AI 代理，开箱即用，帮助企业从第一天起就创造价值。 连接企业数据：能够安全地连接到企业内部数据，确保 AI 的工作成果基于统一、准确的信息源。 集中化治理：提供对所有 AI 代理的集中可视化、安全防护、审计和治理能力。 开放的生态系统：依托于谷歌的合作伙伴生态，用户可以接入一个开放的代理网络和应用市场。 据谷歌云营销团队内部试用反馈，Gemini Enterprise 已帮助团队节省了数千小时的工作时间，显著提升了工作效率。 👉 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

人工智能（AI）正在深刻改变学术研究与写作的面貌。从选题、文献检索到论文润色，AI 工具都能提供强大支持。本文将系统梳理适用于不同学术任务的 AI 工具，并探讨其使用方法、局限性与潜在风险。 AI 工具的分类与选择 根据具体任务，我们可以将学术场景下的 AI 工具大致分为两类：文本处理与内容生成、信息检索与文献查找。 文本处理与内容生成 这类工具专注于处理和生成文本，不直接执行复杂的网络搜索任务。它们是研究与写作过程中的得力助手。 核心任务： 头脑风暴：针对研究课题，生成新颖的想法或案例。 主题聚焦：帮助你收窄宽泛的研究方向，明确论文切入点。 关键词提取：根据你的主题构想，推荐用于数据库检索的关键词。 内容摘要与大纲：快速总结信息，生成结构化大纲。 语言风格调整： 调整阅读水平：将文本改写为不同受众（如儿童、高中生、大学生、教授）易于理解的语言。 变换写作风格：使文本更风趣、更正式、更具讽刺性或更委婉。 推荐工具： Claude ChatGPT Perplexity AI Microsoft Copilot Gemini Writefull 注意：以上工具大多提供免费版本，其功能更强大的付费版本也值得关注。 对于处理个人文档（如上传 PDF 生成摘要、学习指南、FAQ 等），NotebookLM 是一个值得关注的工具。Google 声明“绝不会使用您的个人数据来训练 NotebookLM”，但用户仍需注意，不应在无授权的情况下分享受版权保护的内容。 信息检索与文献查找 这类工具的核心能力在于搜索，但其可靠性与搜索范围各不相同。 1. 网页信息检索与总结 这类工具能根据你的问题，在全网范围内搜索并生成附有来源链接的摘要。 核心任务： 查找并总结回答特定问题的网站。 针对特定网页内容进行提问或生成摘要。 推荐工具： Perplexity AI Claude ChatGPT (4o 及 4o mini 模型，免费账户有限制使用) Microsoft Copilot Gemini 重要警告：AI 生成的内容可能存在“幻觉”（Hallucination），即编造事实或提供不存在的来源。务必对结果进行交叉核实。 2. 学术文献检索 在查找学术文献时，AI 工具可以作为传统数据库的有力补充，但不应完全取代它们。 第一步：从传统学术数据库开始 使用 Scopus、Google Scholar、Dimensions、Semantic Scholar 或 OpenAlex 等综合性学术搜索引擎。它们的覆盖范围更广，检索过程更可靠、可复现。 ...

Google 正式推出 Gemini Enterprise，一个旨在将 Google AI 的全部能力赋能给每位员工、融入每个工作流的综合性平台。它并非简单的聊天机器人，而是一个集成了企业数据、工具和人员的一站式 AI 工作入口。 超越聊天机器人：Gemini Enterprise 的核心能力 在 AI 时代，真正的业务转型需要一个超越简单对话界面的平台。Gemini Enterprise 正是为此而生，它是一个 AI 驱动的对话式平台，具备以下核心能力： 与企业知识对话：基于 Google 最先进的 Gemini 模型构建，员工可以直接与公司的文档、数据和应用程序进行对话，快速获取所需信息。 构建和部署 AI 代理：平台提供了强大的工具，使企业能够构建和部署定制化的 AI 代理（AI agents）来自动执行特定任务和工作流。 利用预置 AI 代理：除定制化能力外，平台还提供了一系列预置的 AI 代理，能够基于企业信息和员工的个人工作情境提供即时帮助。 实践成果：早期客户的应用案例 众多企业已经开始利用 Google AI 工具取得显著成效，Gemini Enterprise 将进一步放大这些价值。 HCA Healthcare：为了优化护士换班期间关键的患者信息交接流程，HCA Healthcare 正在试用一个由 Gemini 驱动的护士交接解决方案。该方案能自动生成交接报告，经护士审核确认后，预计每年可节省数百万小时的工作时间。 Best Buy：通过引入 AI，Best Buy 成功变革了其客户服务。客户自主重新安排配送的比例增加了 200%，同时，AI 能够解决的问题（如价格匹配、回收政策等）数量也提升了 30%。 Google 内部实践：在 Google 内部，AI 已广泛应用于运营、编码、市场营销到供应链管理的各个环节。目前，Google 近一半的新代码由 AI 生成，并由工程师审核采纳，极大地提升了开发效率和速度。 技术基石：Google 的全栈 AI 实力 Gemini Enterprise 的推出，得益于 Google 在 AI 领域的全栈式布局和长期投入。 ...

Grok 是由 xAI 开发的一款人工智能聊天机器人。与依赖过往训练数据的 ChatGPT 不同，Grok 能够实时访问互联网，获取最新信息，这使其在处理新闻、追踪趋势和事实核查方面表现出色。此外，Grok 以其风趣甚至带点叛逆的个性而著称，能为对话增添不少幽默感。本指南将详细介绍如何上手使用 Grok，并发挥其在写作、编程、研究等领域的潜力。 如何开始使用 Grok 访问方式与权限 目前，所有 X (前 Twitter) 用户都可以使用 Grok，但权限有所不同： 免费用户: 访问权限受限。 X Premium 订阅用户: 可以无限制地使用所有功能，包括最新版本的 Grok 模型。 用户可以通过以下两种方式访问 Grok： X 平台: 在 X 的 App 或网页版侧边栏中找到 Grok 入口，直接开始对话。 独立 App: 部分国家（如美国）的 iPhone 用户可以下载独立的 Grok App，并使用 X 账户登录。 设置步骤 在 X 平台上启用 Grok 的过程非常简单： 登录你的 X (Twitter) 账户。 在侧边栏菜单中找到并点击 Grok。 进入对话界面后，像普通聊天一样输入你的问题即可。 对于 X Premium 用户，系统会自动提供最新、功能最全的 Grok 版本，无需额外配置。 Grok vs. ChatGPT：如何选择？ Grok 和 ChatGPT 都是功能强大的 AI 模型，但它们的设计理念和优势各有侧重。 ...

现在，使用 Genkit 和 Gemini CLI 构建 AI 应用变得更加简单。我们正式推出 Gemini CLI 的 Genkit 扩展，它能让 Gemini CLI 深入理解 Genkit 的架构、模式和工具，从而帮助您直接在终端中构建、调试和迭代 AI 应用。 您可以通过以下命令安装 Genkit 扩展： gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/genkit 什么是 Genkit 扩展？ Genkit 扩展是一款官方的 Gemini CLI 扩展，旨在实现 Gemini CLI 与您的 Genkit 项目之间的深度集成。通过将 Genkit 的 MCP (模型上下文协议) 服务器与专门的上下文文件打包，该扩展赋予了 Gemini CLI 全面理解和使用 Genkit SDK 的能力。 安装此扩展后，Gemini CLI 将获得以下能力： Genkit MCP 工具：与 Genkit 的开发工具直接集成。 上下文感知辅助：理解 Genkit 的核心概念、最佳实践和工作流。 智能代码生成：专为 Genkit 应用开发量身定制的 AI 辅助。 核心功能 Genkit 专属 MCP 工具 该扩展提供了一系列强大的工具，将 Gemini CLI 直接连接到您的 Genkit 应用： ...

我们正式发布 Gemini 2.5 计算机使用模型 (Computer Use model)。这款全新的专用模型基于 Gemini 2.5 Pro 强大的视觉理解和推理能力构建，旨在驱动能够与用户界面 (UI) 直接交互的 AI 智能体。 目前，该模型已在多个网页和移动设备控制基准测试中超越了主流替代方案，并实现了更低的延迟。开发者现在可以通过 Google AI Studio 和 Vertex AI 中的 Gemini API 预览并使用这些功能。 为何需要与图形界面交互的 AI？ 虽然 AI 模型可以通过结构化的 API 与软件进行交互，但许多数字化任务仍然需要直接操作图形用户界面 (GUI) 才能完成，例如填写并提交表单。 为了完成这些任务，AI 智能体必须像人类一样，通过点击、输入和滚动等操作来浏览网页和应用程序。原生支持填写表单、操作下拉菜单和筛选器等交互式元素，以及在登录后执行任务的能力，是构建通用强力智能体的关键一步。 工作原理 该模型的核心能力通过 Gemini API 中新增的 computer_use 工具开放。其工作模式是一个循环迭代的过程： 输入: 智能体接收用户请求、当前环境的屏幕截图以及最近的操作历史记录作为输入。开发者还可以指定排除某些 UI 操作或添加额外的自定义函数。 模型分析与响应: 模型分析输入信息，并生成一个响应。该响应通常是一个函数调用，代表一个 UI 操作（如点击或输入文本）。对于某些敏感操作（如执行购买），响应中可能会包含一个请求，要求最终用户进行确认。 客户端执行: 客户端代码执行模型返回的操作指令。 反馈: 操作执行后，新的界面截图和当前 URL 会作为函数响应回传给模型，从而重新启动循环。 这个迭代过程会持续进行，直到任务完成、发生错误，或因安全策略或用户决策而终止。 Gemini 2.5 计算机使用模型主要针对网页浏览器进行了优化，同时在移动 UI 控制任务中也展现出巨大潜力。目前，该模型尚未针对桌面操作系统的控制进行优化。 实际应用示例 以下是模型执行任务的两个示例： 任务一：跨应用数据处理与预约 提示：“从 获取所有居住在加州的宠物的详细信息，并将它们作为访客添加到我的宠物水疗中心 CRM 系统 中。然后，为它们预约专家 Anima Lavar 在 10 月 10 日上午 8 点后的任何时间进行回访。访问原因与它们申请的治疗项目相同。” ...

本文详细说明了 Azure AI Foundry 中的 Azure Direct Models 如何处理、使用和存储您提供的数据。 Azure Direct Model 是指在 Azure AI Foundry 中被指定并部署为“Azure Direct Model”的人工智能模型，其中包括 Azure OpenAI 模型。Azure Direct Models 会存储和处理数据以提供服务，并监控是否存在违反相关产品条款的使用行为。相关的数据处理活动受《Microsoft 产品和服务数据保护附录》管辖。 核心数据处理承诺 您的提示（输入）、生成内容（输出）、嵌入和训练数据： 不会提供给其他客户。 不会提供给 OpenAI 或其他 Azure Direct Model 提供商。 不会被 Azure Direct Model 提供商用于改进其模型或服务。 未经您的许可或指示，不会用于训练任何生成式 AI 基础模型。 您微调的 Azure Direct Model 仅供您专用。 Azure AI Foundry 是一项 Azure 服务，Microsoft 在其 Azure 环境中托管 Azure Direct Models。这些模型不会与 Azure Direct Model 提供商（如 OpenAI 的 ChatGPT 或 OpenAI API）运营的任何服务进行交互。 ...

从金融服务、医疗保健到法律科技，无论是大型企业还是初创公司，全球众多团队正借助 Claude 解决其核心业务挑战，推动业务创新与发展。以下是部分客户的应用案例。 标杆案例 Intercom：革新客户服务 作为领先的客户服务技术提供商，Intercom 利用 Claude 将客户问题解决率提升至 86%，显著改善了服务效率与用户体验。 Asana：强化工作管理 Asana 通过集成 Claude，为其工作管理平台注入了强大的智能动力，帮助团队更高效地规划、执行和协作。 欧洲议会：开放历史档案 欧洲议会借助 Claude 的能力，使其庞大的历史档案库更易于访问和检索，为研究人员和公众提供了前所未有的便利。 各行业应用实践 软件与技术 Zapier 应用： 利用 Claude for Enterprise 构建以 AI 为先的远程工作文化，提升内部协作与自动化水平。 Notion 应用： 将 Claude 集成到其协作平台中，为用户提供更智能的内容创建与信息整理能力。 Tines 应用： 在 Amazon Bedrock 环境中，通过 Claude 赋能其工作流自动化平台，实现更复杂的逻辑判断与任务处理。 TELUS 应用： 借助 Claude 开发者平台，在企业内部推动工作场所的创新。 CRED 应用： 作为一家大型金融科技公司，CRED 使用 Claude 加速其开发工作流，提高工程团队的效率。 StubHub 应用： 利用 Claude 变革现场活动的票务体验，优化客户互动与支持。 Perplexity 应用： 将 Claude 作为其 AI 平台的核心组件之一，提供强大的信息检索与对话能力。 Circleback 应用： 通过 Claude 将会议内容自动转化为结构化的洞察与摘要，提升会议价值。 Pelanor 应用： 利用 Claude 即时分析并提供云成本洞察，帮助企业优化开销。 Qodo 应用： 帮助开发者更快地交付高质量代码。 Lindy 应用： 基于 Claude 构建 AI 代理，帮助团队规模化处理各类任务。 ChatAndBuild 应用： 通过 Claude 在全球范围内推广 AI 开发的普及化。 Windsurf 应用： 启用基于 AI 的协作式软件开发代理。 Hume 应用： 利用 Claude 开发者平台构建先进的软件解决方案。 Bito 应用： 为软件开发者提供 AI 驱动的工具，提升编程效率。 金融服务 NBIM (挪威银行投资管理公司) 应用： 作为大型主权财富基金，通过企业级 AI 转型，利用 Claude 加速财富管理流程。 Intuit Turbotax 应用： 在其税务软件中集成 Claude，为用户提供更智能、更个性化的税务申报辅助。 Gradient Labs 应用： 借助 Claude 彻底改变金融服务领域的客户支持模式。 专业服务与咨询 Cox Automotive 应用： 在 AWS 平台上利用 Claude 提升其在汽车行业的专业服务能力。 Local Falcon 应用： 使用 Claude 开发者平台为其专业服务提供支持。 教育与科研 RileyBot 应用： 为学生创建安全、可靠的 AI 学习体验。 Panorama 应用： 在 AWS 上使用 Claude 开发者平台，为教育行业提供数据洞察。 Futurehouse 应用： 借助 Claude 推动科学研究的进程。 其他创新领域 Charm Industrial (碳清除) 应用： 利用 Claude 加速其碳清除业务的运营效率。 eSentire (网络安全) 应用： 在 AWS 环境中，通过 Claude 提升网络安全威胁的检测与响应能力。 Fountain (招聘) 应用： 在招聘流程中引入 AI，优化候选人筛选与互动。 Legora (法律) 应用： 为法律行业提供基于 AI 的解决方案。 WRTN (娱乐) 应用： 借助 Claude 开发者平台打造创新的娱乐内容与体验。 👉 如果你需要 ChatGPT 代充 / Claude / Claude Code / 镜像 / 中转 API： ...

现在，你可以通过 ChatGPT 中的 Figma 应用，将对话内容、草图甚至文档直接转化为 FigJam 中的流程图、甘特图等多种专业图表。 Figma 应用能够根据你的对话上下文，智能推荐并生成相应的 AI 图表。你也可以上传照片、手绘草图或 PDF 等文件，来指导图表的生成。目前支持的图表类型包括流程图、序列图、状态图和甘特图，未来还将支持更多类型。 要启用该功能，只需在 ChatGPT 的提示词中提及 Figma 即可，例如：“Figma, 根据这张草图生成一个流程图”。当对话内容与图表相关时，ChatGPT 也会主动建议使用 Figma 应用。 以下是该功能在不同工作流中的具体应用场景。 加速设计迭代 一个好的想法可能诞生于白板、笔记本，甚至是餐巾纸上。只有当它进入像 FigJam 这样的协作空间时，团队成员才能共同将其推进。ChatGPT 中的 Figma 应用能够扫清从初步构思到协作的障碍。 将手绘草图转化为图表：将稍纵即逝的灵感草图，转化为可长期迭代和共享的 FigJam 文件。 请求更新与扩展：直接通过对话让 ChatGPT 修改图表，例如扩展内容、增加分支或探索其他可视化方案。 快速生成初稿：面对内容密集的文档，你可以将其上传给 ChatGPT，让它解析并快速生成图表的初稿。 解决技术难题 对于开发者而言，图表是思考系统设计、沟通技术决策的关键工具。然而，当信息分散在代码和文档中，上下文由不同同事掌握时，这项任务会变得异常困难。 创建和更新软件架构图：上传技术文档和系统截图，快速启动架构图的绘制和更新流程。 研究技术实现方案：利用 ChatGPT 学习行业博客和案例，构建架构图来可视化技术领导者如何解决常见挑战。 解析组件结构：例如，上传一张产品定价页的截图，要求 ChatGPT 绘制出相应的 React JS 组件结构图。 可视化创意与规划 制定产品路线图意味着要在众多可能性中进行选择，并深入思考用户需求。图表在这一过程中至关重要。 评估和可视化权衡：当你需要在权限流程的“功能强大”与“简单易用”之间做权衡时，可以将头脑风暴转化为多个图表方案，以引导团队讨论和决策。 绘制用户旅程图：上传或粘贴一份现有的产品需求文档 (PRD)，将其作为起点，快速生成用户旅程流程图。 创建发布计划甘特图：向 ChatGPT 提供产品、工程和设计等方面的需求，即可生成一份甘特图，帮助团队保持项目进度同步。 目前，所有位于欧盟以外并已登录 ChatGPT 账户的用户（包括免费版、Go、Plus 和 Pro 方案）均可使用 Figma 应用。我们期待这项功能能够连接 ChatGPT 的强大分析能力与 FigJam 的多人协作特性，为你带来更高效的工作体验。 ...