Gem API 服务商

An extension powered by Google Gemini API to enhance browsing.

本文是关于如何使用 Google 的 Gemini Pro 2.5 构建简单 AI 代理的实用指南。文章介绍了 Gemini Pro 2.5 的核心功能，包括高级推理能力、多模态输入支持（文本、图像、代码等）、扩展上下文窗口（支持多达 100 万 token）以及强大的代码生成能力。它详细说明了安装和设置步骤，包括创建虚拟环境、安装依赖项、配置 API 密钥，并提供了测试模型的代码示例。此外，文章还通过一个简单的对话代理示例，展示了如何使用 Gemini Pro 2.5 处理用户查询并生成响应。最后，文章强调了 Gemini Pro 2.5 在准确性、多功能性、可扩展性和开发效率方面的优势，并鼓励开发者进一步探索其高级用例。

在DeepSeek开源周的第三天，团队发布了DeepGEMM，这是一个专为Hopper架构GPU优化的矩阵乘法库。DeepGEMM支持标准矩阵计算和混合专家模型（MoE）计算，为DeepSeek-V3/R1的训练和推理提供支持，并在Hopper GPU上实现了1350+ FP8 TFLOPS的高性能。该库的核心代码简洁高效，仅约300行，且在大多数矩阵尺寸下性能优于现有解决方案。DeepGEMM支持三种数据排列方式，包括标准排列和两种专为混合专家模型设计的特殊排列（连续排列和掩码排列），并采用即时编译技术，无需在安装时进行编译。

DeepSeek 在开源周第三天推出了专为 Hopper 架构 GPU 优化的矩阵乘法库 DeepGEMM，支持标准矩阵计算和混合专家模型（MoE）计算，为 DeepSeek-V3/R1 的训练和推理提供强大支持，在 Hopper GPU 上达到 1350+FP8 TFLOPS 的高性能。DeepGEMM 的设计理念是简洁高效，核心代码仅约 300 行，同时在大多数矩阵尺寸下性能优于现有解决方案。该库支持三种数据排列方式：标准排列和两种专为混合专家模型设计的特殊排列（连续排列和掩码排列）。DeepGEMM 采用即时编译技术，不需要在安装时进行编译，代码结构清晰易懂，非常适合学习 GPU 优化技术。

本文详细介绍了如何使用Google的最新AI模型Gemini Pro进行跨平台应用构建。Gemini Pro作为Google迄今为止最强大的AI模型，提供了强大的API支持和多种编程语言的SDK，帮助开发者快速集成AI功能。本文还介绍了如何通过Python和Gemini Pro API进行文本和图像处理，提供了从获取API密钥到实际应用的完整流程。