LLM

本指南详细介绍了如何在 Amazon Bedrock 中调用 Anthropic Claude 系列模型。您将了解到进行模型推理所需的请求参数、响应字段，以及如何通过 InvokeModel（同步）和 InvokeModelWithResponseStream（流式）操作与模型交互。 准备工作：获取模型关键信息 在调用模型进行推理之前，您需要获取模型的 ID。此外，了解模型的具体能力和限制也至关重要。您可以在 Amazon Bedrock 的官方文档中查阅以下信息： 支持的基础模型列表与模型 ID：获取调用特定模型所需的唯一标识符。 支持的模态：了解模型支持的输入和输出类型（如文本、图像）。 支持的 Bedrock 功能：确认模型是否支持您想使用的特定 Bedrock 功能。 可用的 AWS 区域：查看模型在哪些 AWS 区域提供服务。 Converse API 支持情况：部分 Claude 模型也支持通过 Converse API 进行调用，可简化多轮对话的开发。 Prompt 设计指南 高质量的 Prompt 是充分发挥模型能力的关键。 通用原则与技巧 关于通用的 Prompt 设计方法，请参考 Amazon Bedrock 的 Prompt 工程概念文档。针对 Claude 模型的特性，建议查阅 Anthropic 官方的 Prompt 工程指南以获得最佳效果。 使用 XML 标签构建结构化 Prompt Claude 模型支持使用 XML 标签来组织和分隔 Prompt 的不同部分，从而提高模型对上下文的理解能力。例如，您可以使用 <examples> 标签包裹示例，使用 <document> 标签包裹待处理的文档。建议使用具有描述性的标签名以获得最佳效果。 ...

您可以将 AI Builder 提示（Prompt）作为一项操作添加至 Power Automate 流中，从而在自动化流程内实现文本生成。 重要提示： AI Builder 提示功能由 Azure OpenAI Service 提供的 GPT 模型版本驱动。此功能目前仅在部分地区可用，并可能受到使用限制或容量调节的约束。 在流中使用提示 使用现有提示 如果您已经在 AI Builder 中创建了提示，可以轻松地在 Power Automate 流中调用它。 前提条件：您已创建了一个名为 任务标识符 的提示，并且该提示包含一个名为 文本 的输入变量。 操作步骤： 登录到 Power Automate。 选择 +创建 > 即时云端流。 选择 手动触发流，然后点击 创建。 在流设计器中，点击 + 新建步骤。 在操作列表中，搜索并选择 运行提示。 注意：自 2025 年 5 月起，原名为“使用提示通过 GPT 创建文本”的操作已更名为“运行提示”。 在 提示 字段的下拉菜单中，选择您之前创建的提示（例如 任务标识符）。 选择提示后，其所需的输入字段（如 文本）会自动显示。您可以使用来自上游操作的动态内容来填充这些字段。 在流中创建新提示 您也可以直接在 Power Automate 流设计器中创建新的自定义提示。 操作步骤： 遵循上述步骤 1-4，在流中添加新步骤。 选择 运行提示 操作。 在 提示 字段的下拉菜单中，选择 新建自定义提示。 按照界面指引创建您的提示指令。 处理提示的输出 运行提示 操作会生成一个名为 Text 的流变量，您可以在后续的任何操作中使用它。 ...

GitHub Copilot 现已正式全面集成 OpenAI 的 GPT-5 和 GPT-5 mini 两款新模型。用户可以在编码过程中体验更强大的 AI 辅助能力。 模型可用性 不同版本的 GitHub Copilot 用户对新模型的访问权限有所不同： GPT-5 mini：面向所有 GitHub Copilot 订阅计划，包括免费版用户。 GPT-5：仅面向付费的 GitHub Copilot 订阅计划用户。 支持的平台 您可以通过聊天模型选择器，在以下平台和工具中使用这两款新模型： GitHub.com 网站 VS Code Visual Studio JetBrains 系列 IDE Xcode Eclipse GitHub Mobile 移动应用 如何启用 根据您的订阅类型，启用方式如下： 企业版与商业版用户 Copilot 企业版 (Enterprise) 和商业版 (Business) 的管理员需要前往 Copilot 设置，主动选择并启用关于 GPT-5 和 GPT-5 mini 的新策略。启用后，该组织内的所有用户即可在支持的 IDE 中看到并选用新模型。 个人付费版用户 个人付费计划的用户，只需在任何受支持的 IDE 中打开模型选择器，选中任一新模型，并在弹出的一次性提示中确认即可成功启用。 反馈与文档 如需了解更多关于 Copilot 中可用模型的详细信息，请查阅官方的相关文档。如果您有任何反馈或问题，可以前往 GitHub 社区参与讨论。 ...

Gemini Batch API 现已扩展其功能，新增对 Gemini Embedding 模型的支持，并为开发者提供了通过 OpenAI SDK 提交和处理批处理任务的能力。 Batch API 专为高吞吐量、对延迟不敏感的场景设计，能够以异步方式处理任务，且价格比标准 API 低 50%，此次更新将进一步拓宽其应用范围。 支持 Gemini Embedding 模型 现在，您可以通过 Batch API 调用我们强大的 Gemini Embedding 模型。这意味着您可以在更高的速率限制下使用该模型，并且成本仅为标准 API 的一半，即每百万输入 token 0.075 美元。这一特性为更多对成本敏感、延迟容忍度高或需要异步处理的应用场景解锁了可能性。 通过以下几行 Python 代码即可开始使用批量 Embedding 功能： # 1. 创建一个包含请求的 JSONL 文件 (例如 embedding_requests.jsonl) # {"key": "request_1", "request": {"output_dimensionality": 512, "content": {"parts": [{"text": "解释一下什么是生成式 AI"}]}}} # {"key": "request_2", "request": {"output_dimensionality": 512, "content": {"parts": [{"text": "解释一下什么是量子计算"}]}}} from google import genai client = genai.Client() # 2. 上传包含批处理请求的文件 uploaded_batch_requests = client.files.upload(file='embedding_requests.jsonl') # 3. 创建 Embedding 批处理作业 batch_job = client.batches.create_embeddings( model="gemini-embedding-001", src={"file_name": uploaded_batch_requests.name} ) print(f"已创建 Embedding 批处理作业: {batch_job.name}") # 4. 等待作业完成（最长可能需要 24 小时） # ... 此处省略轮询或等待逻辑 ... # 5. 检查作业状态并下载结果 if batch_job.state.name == 'JOB_STATE_SUCCEEDED': result_file_name = batch_job.dest.file_name file_content_bytes = client.files.download(file=result_file_name) file_content = file_content_bytes.decode('utf-8') for line in file_content.splitlines(): print(line) 更多关于批量 Embedding 的信息和示例，请参阅官方文档中的相关章节。 ...

Anthropic 近日为其 AI 模型 Claude 推出了一项强大的新功能，允许模型在服务器端沙箱环境中执行代码、分析数据并创建文件。尽管官方将其命名为拗口的“升级版文件创建与分析”（Upgraded file creation and analysis），但其实质就是对标 OpenAI 广受欢迎的 ChatGPT 代码解释器（Code Interpreter）。 这项新功能目前已向 Max、Team 和 Enterprise 订阅用户开放预览，Pro 用户也将在未来几周内获得访问权限。 新旧功能对比 值得注意的是，这项新功能与 Claude 在 2024 年 10 月推出的“分析工具”（Analysis tool）截然不同。旧版工具通过在用户浏览器中生成并执行 JavaScript 来工作，而新功能则在服务器端容器中运行，实现方式更接近 OpenAI 的代码解释器。 在设置中启用新的“升级版文件创建与分析”后，旧的“分析工具”选项会自动关闭，二者无法同时使用。 环境探索 为了解其运行环境，我们首先让 Claude 自我剖析其 Shell 和 Python 环境。 系统配置 通过一系列命令查询，我们得到了其运行环境的关键信息： 操作系统: Ubuntu 24.04.2 LTS (Noble)，Linux 内核 4.4.0 架构: x86_64 Shell: GNU Bash 5.2.21 当前用户: root 工作目录: /home/claude 内存: 9.0 GB 可用磁盘空间: 约 4.6 GB（总共 4.9 GB） Python 版本: 3.12.3 Node.js 版本: 18.19.1 这是一个配备了 9GB 内存和约 5GB 磁盘空间的 Ubuntu 24.04.2 容器，预装了 Python 3.12.3 和 Node.js 18.19.1。 ...

本文为多伦多都会大学 (TMU) 的学生、教职员工提供关于使用 Google Gemini 的详细指引，旨在帮助您在学术研究和教学活动中，合规、高效地利用这一生成式 AI 工具。 认识 Google Gemini (TMU 授权版) Google Gemini 是 TMU 授权的通用型生成式 AI 工具。与公开版本或其他 AI 工具（如 ChatGPT）相比，TMU 授权版在功能和数据隐私方面具有以下特点： 更强的功能：授权版本通常比免费版本提供更强大的模型能力和更高的使用限额。 数据隐私保护：TMU 授权版 Gemini 不会使用您的输入内容（Prompts）来训练其模型，更好地保护您的数据隐私。 与专业数据库的区别：集成在图书馆数据库（如 Statista）中的 AI 功能，其知识范围通常局限于该数据库内部。而 Gemini 则基于广泛的互联网信息进行生成，适用于处理复杂问题、激发创意和进行对话式交互。 准确性与内容评估 与所有 AI 工具一样，Gemini 的回答可能存在错误、偏见或不完整之处。因此，所有由 Gemini 生成的信息都必须经过严格的批判性评估。推荐使用 VALID-AI 等框架来审视其生成内容的可靠性。 Gemini 与学术研究 在学术场景中，明确 Gemini 与传统图书馆资源（如 Omni 搜索引擎和专业数据库）的界限至关重要。 Gemini vs. 传统图书馆资源 特性 Google Gemini Omni 及图书馆数据库 核心功能 内容生成与辅助工具 信息检索与馆藏访问 信息来源 广泛的互联网公开信息 经过严格筛选的学术期刊、书籍、市场报告等订阅资源 学术文章检索 可以找到部分免费在线文章的引文，但无法访问订阅内容，且引文准确性不稳定。 专为学术检索设计，是查找可靠学术文献的首选工具。 馆藏访问 无法访问 Omni 或图书馆的订阅制数据库、电子书及纸质馆藏。 主要入口，用于检索并访问 TMU 图書館的全部实体与数字馆藏。 简而言čili，当您需要可靠的学术来源、市场研究数据或馆藏内的特定信息时，请使用 Omni 和图书馆数据库。当您处于研究初期，需要进行头脑风暴、探索宽泛主题、总结复杂概念或寻找不同学科间的联系时，可以尝试使用 Gemini 作为辅助。 ...

作为一名自由职业者，我每天都深度依赖 ChatGPT 进行研究、构建大纲和优化交付内容。至今，我已经使用 ChatGPT Plus 辅助完成了超过 200 篇文章，并用它处理 YouTube 视频的描述和标题等琐碎工作。简而言之，我的产出效率提升了五倍。 具体来说，ChatGPT Plus 为我节省了大量时间： 2-3 小时：用于总结和梳理笔记。 4-5 小时：用于创建数据可视化图表和视频封面。 它还能像一个“真人”一样，审阅我的文章、视频脚本和封面设计。 我负责有趣且富有创造性的核心部分，而 ChatGPT 模型则处理其余的繁重工作。本文将深入探讨 ChatGPT Plus 的价值所在。 升级 Plus 的核心优势 1. 更强大的 AI 模型带来更高质量的回复 升级到 ChatGPT Plus 最核心的理由是：你可以使用规模更大、更智能的 AI 模型。这直接带来了回复质量的巨大差异。 免费版通常使用的是 GPT-4o-mini 或更早的模型，它们虽然不错，但能力有限。升级到 Plus 后，你可以使用完整的 GPT-4o 模型，甚至能体验到最新的预览模型。其提升是立竿见影的：答案更准确，更严格地遵循指令，废话更少，整体质量更高。 以我工作中的一个真实提示词为例： “为生产力领域的博客提供一些细分主题，并附上示例文章标题（最多 70 个字符）。” 免费版模型给出的想法非常基础和陈词滥调。而 ChatGPT Plus（使用完整版 GPT-4o）的输出则完全不同，它提供了新颖的思路、实用的话题建议，并指出了可以重点关注的关键词（如艾森豪威尔矩阵、SMART 原则、Notion 等）。 以下是 Plus 版本的输出示例： 1. 时间管理 “10个提升日常效率的10分钟技巧” “如何使用艾森豪威尔矩阵安排任务优先级” “时间块（Time Blocking）入门：高效组织你的一天” 2. 目标设定 “SMART 目标：设定你真正能实现的目标” “为什么你的目标会失败以及如何修正” “手把手教你创建个人愿景板” 3. 生产力工具与应用 “7款让你保持井井有条的顶级生产力App” “如何使用Notion来简化你的工作流程” “Evernote vs. OneNote：哪个更适合你？” 2. 更长的上下文窗口 付费版的上下文窗口远大于免费版（例如 32k vs 8k），这意味着在长对话中，AI 能更好地记住之前的讨论细节，保持对话的连贯性和深度。 ...

目前，全美已有超过 1000 所高等教育机构正式将 Gemini for Education 集成到其学术和管理框架中，覆盖超过 1000 万名大学生。所有获得认证的高等教育机构均可免费使用 Gemini for Education，并享受企业级的数据保护。 Gemini for Education 基于世界领先的学习模型构建，其内置的“引导式学习”功能旨在帮助学生掌握知识背后的深层概念，而不仅仅是提供答案。 为了配合工具的推广，Google 还推出了“AI 教育加速器”计划 (Google AI for Education Accelerator)，为全美所有大学生提供免费的 AI 培训和 Google 职业证书课程。 顶尖高校的实践案例 以下案例展示了顶尖高等教育机构如何利用 Google AI 工具和培训来革新教育、学习与研究。 圣地亚哥州立大学 (SDSU)：AI 助教提升教学效率 作为最早全面采用 Google 服务的加州州立大学之一，SDSU 现已在全校范围内部署了 Gemini 和 NotebookLM。教授们认为这极大地节省了他们的时间，并能为学生提供即时帮助。 人类学教授 Elisa Sobo 博士表示：“当你的课堂上有两三百名学生时，Gemini 就像一个随时待命的助教，在老师无法分身时为学生答疑解惑。” 夏威夷大学：普及 AI 技能与责任意识 拥有 10 个校区和 5 万名学生的夏威夷大学系统与 Google 合作，推出了名为“Google AI Essentials”的免费培训课程。这个为期五小时的课程旨在教会学生和教职员工如何负责任地使用 AI。 印第安纳大学 (IU)：构建校园 AI 应用生态 印第安纳大学将提升 AI 素养作为整个社区的共同目标。每一位学生、教职员工都能在受 IU 保护的安全环境中访问 Gemini。通过其“GenAI 101”课程，师生们正在学习如何构建和应用被称为“Gems”的定制化 AI 工具。 ...

自 2022 年 ChatGPT 发布以来，人工智能（AI）以超乎预期的速度融入了我们的日常生活。从谷歌的搜索概览到 Canva 等创意工具，AI 的身影无处不在。它正在重塑我们的工作方式、沟通模式乃至在线搜索的习惯。 AI 聊天机器人是这场变革的核心。想要在这个快速发展的 AI 生态中游刃有余，掌握 ChatGPT 的基础知识至关重要。本文将为你详解 ChatGPT 的核心功能、使用方法以及入门必备技巧。 ChatGPT 能做什么？ ChatGPT 的功能远不止回答问题。它的核心能力包括： 回答问题：解答各种领域的疑问。 总结文本：快速提炼长篇文章或文档的要点。 内容创作：撰写文章、邮件、简历、求职信等。 编写代码：生成和调试代码片段。 语言翻译：在多种语言之间进行互译。 需要注意的是，ChatGPT 的回答基于其训练的大语言模型数据，并非凭空创造。这意味着它的输出是基于概率和已有信息的预测，因此可能出现幻觉（Hallucinations）、事实错误或偏见。在使用时，请务必保持批判性思维，客观看待其生成的结果。 如何开始使用 ChatGPT 上手 ChatGPT 非常简单，只需几分钟即可完成设置。 访问方式 网页版：直接访问 chatgpt.com。 移动应用：在苹果 App Store 或 Google Play 商店下载官方 ChatGPT 应用。 你可以像使用搜索引擎一样，直接在输入框中输入问题或指令。此外，它还支持语音输入、文件上传等功能。 账户设置 为了获得更个性化的体验，建议注册并登录账户。ChatGPT 会通过你的历史记录更好地理解你的需求，你也可以对它的响应方式进行自定义。 点击右上角的“注册”（Sign Up）按钮。 选择免费版或付费版（Plus 会员，通常为每月 20 美元）。 对于大多数日常使用场景，免费版已足够。 通常，在处理工作任务时，桌面版更方便；而进行快速的个人查询或使用语音输入时，移动应用是更好的选择。 掌握提问的艺术：如何写好提示词 (Prompt) 使用 ChatGPT 的唯一“错误”方式，就是完全依赖它，放弃自己的批判性思维。要想获得高质量的回答，关键在于提供高质量的提示词。 核心原则：提供充足的上下文 你输入的信息质量决定了输出结果的质量。提示词越具体、上下文越丰富，ChatGPT 生成的回答就越精准、越有用。 在提问前，先明确你的意图：是想让它回答问题、总结文本、进行头脑风暴，还是分析图像、生成代码？ 重要提醒：切勿分享敏感信息 永远不要在提示词中包含任何个人或敏感信息，例如信用卡号、社会安全号码或任何其他可识别个人身份的数据，以防数据泄露。 提示词实战案例 以下通过两个不同意图的案例，展示如何构建有效的提示词。 案例一：寻求建议 假设你正在备孕，希望了解理想的饮食方案。 ...

近期，Gemini 应用推出了一系列专为学习场景设计的全新工具，旨在帮助学生培养批判性思维、加深知识理解，从而在新学年里更高效地学习。 引导式学习：你的专属 AI 学习伴侣 Gemini 现在提供一种名为「引导式学习」（Guided Learning）的新模式。它不仅仅是给出快速答案，更像一位专属的 AI 学习伴侣，帮助你建立对复杂主题的深入理解。 引导式学习模式会将问题进行分步拆解，并根据你的需求调整解释方式，让你真正掌握概念背后的“如何”与“为何”。无论是根据课程文件创建学习指南，还是结合视频和图表讲解疑难概念，Gemini 都能与你协同，助你学深学透。 集成视觉元素：让学习更生动 为了让学习体验更丰富、更具吸引力，Gemini 现在会自动在回答中集成高质量的图片、图表和 YouTube 视频。 例如，当你询问关于光合作用过程或细胞组成等复杂主题时，Gemini 会主动穿插视觉材料，帮助你更轻松地理解。 智能备考工具：高效复习，轻松应试 Gemini 强大的新工具也能帮你为下一次考试做好准备。你可以要求 Gemini 基于测验结果或其他课堂材料，即时创建抽认卡（Flashcards）和学习指南。这是一种巩固知识、复习关键概念的简单有效的方式。 近期一项研究显示，超过三分之二的青少年每周都会使用 AI 工具进行学习。这表明，为下一代学生打造专为学习而设计的 AI 工具至关重要。Gemini 的这些新工具是朝着“让世界上的每个人都能学习任何知识”这一目标迈出的重要一步，致力于让 AI 真正惠及所有学习者。 👉 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