在本Google Gemini API指南中，將解釋如何使用Google Gemini API從提示生成文本。 此外將演示如何使用Google Gemini Vision模型通過傳遞圖像來生成內容。

An extension powered by Google Gemini API to enhance browsing.

本文是關于如何使用 Google 的 Gemini Pro 2.5 構建簡單 AI 代理的實用指南。文章介紹了 Gemini Pro 2.5 的核心功能，包括高級推理能力、多模態輸入支持（文本、圖像、代碼等）、擴展上下文窗口（支持多達 100 萬 token）以及強大的代碼生成能力。它詳細說明了安裝和設置步驟，包括創建虛擬環境、安裝依賴項、配置 API 密鑰，并提供了測試模型的代碼示例。此外，文章還通過一個簡單的對話代理示例，展示了如何使用 Gemini Pro 2.5 處理用戶查詢并生成響應。最后，文章強調了 Gemini Pro 2.5 在準確性、多功能性、可擴展性和開發效率方面的優勢，并鼓勵開發者進一步探索其高級用例。

在DeepSeek開源周的第三天，團隊發布了DeepGEMM，這是一個專為Hopper架構GPU優化的矩陣乘法庫。DeepGEMM支持標準矩陣計算和混合專家模型（MoE）計算，為DeepSeek-V3/R1的訓練和推理提供支持，并在Hopper GPU上實現了1350+ FP8 TFLOPS的高性能。該庫的核心代碼簡潔高效，僅約300行，且在大多數矩陣尺寸下性能優于現有解決方案。DeepGEMM支持三種數據排列方式，包括標準排列和兩種專為混合專家模型設計的特殊排列（連續排列和掩碼排列），并采用即時編譯技術，無需在安裝時進行編譯。

DeepSeek 在開源周第三天推出了專為 Hopper 架構 GPU 優化的矩陣乘法庫 DeepGEMM，支持標準矩陣計算和混合專家模型（MoE）計算，為 DeepSeek-V3/R1 的訓練和推理提供強大支持，在 Hopper GPU 上達到 1350+FP8 TFLOPS 的高性能。DeepGEMM 的設計理念是簡潔高效，核心代碼僅約 300 行，同時在大多數矩陣尺寸下性能優于現有解決方案。該庫支持三種數據排列方式：標準排列和兩種專為混合專家模型設計的特殊排列（連續排列和掩碼排列）。DeepGEMM 采用即時編譯技術，不需要在安裝時進行編譯，代碼結構清晰易懂，非常適合學習 GPU 優化技術。