这家制造模型路由器的公司将其业务范围从两个地区扩展到了28个地区,从而更新了自身的产品型号库。
微软将Foundry的模型路由器所支持的区域数量从2个增加到了28个:其中28个区域适用于全球范围内的标准部署,21个区域则用于数据区域的部署。同时,微软还新增了Claude Opus 4.8和GPT-5.6这两个模型,并移除了4个已被弃用的模型。在默认配置下,系统会自动应用这些模型变更;而对于那些被特别配置为不使用新模型的环境,新的模型需要被明确添加后才能被使用。实际上,系统中可使用的模型范围始终取决于池中规模最小的那个模型。 作者:Steef-Jan Wiggers

微软将Foundry的模型路由器所支持的区域数量从2个增加到了28个:其中28个区域适用于全球范围内的标准部署,21个区域则用于数据区域的部署。同时,微软还新增了Claude Opus 4.8和GPT-5.6这两个模型,并移除了4个已被弃用的模型。在默认配置下,系统会自动应用这些模型变更;而对于那些被特别配置为不使用新模型的环境,新的模型需要被明确添加后才能被使用。实际上,系统中可使用的模型范围始终取决于池中规模最小的那个模型。
作者:Steef-Jan Wiggers相关文章
使用 Meta Muse Code 与 Muse Spark 来构建人工智能代理程序、API 以及全栈应用程序。
随着人工智能开发工具的不断扩展,那些采用垂直集成架构的生态系统为软件的开发提供了强大的解决方案。在freeCodeCamp.org的YouTube频道上,讲师Andrew Brown在这个长达三小时的课程中详细讲解了如何利用Meta公司的Muse生态系统来构建应用程序以及自主智能体工作流程,其中涵盖了Muse Spark模型和Muse Code终端工具的使用方法。 这个课程内容涵盖了很多方面,从低级别的API集成,到使用这些工具进行的全栈项目开发,无一不包括: 模型概述与性能评估 了解Muse Spark模型以及开源的Glimmer模型在成本、性能和多语言推理能力方面的优势。 API集成与兼容
阅读全文
如何从大型语言模型中获取可靠的结构化数据
大多数关于如何调用语言模型的教程都会在 JSON.parse(response.content) 这行代码处结束。这段代码在处理前十个测试用例时确实可以有效运行。但当你开始实际应用时,会在第400次左右的一次请求中遇到问题:模型可能会返回一个它自己编造出来的日期,或者当你的数据结构应该包含5个元素时却返回8个数组项,又或者返回一个格式完全正确但实际上缺少某个字段的JSON对象。 我在开发Temploracraft这个简历工具时遇到了这样的问题。这个工具会接收用户上传的文档,并将其转换成应用程序可以编辑的结构化数据。 输入的数据确实具有很大的不可预测性:有些是两列结构的PDF文件,有些表格其实并
阅读全文
如何使用Pydantic AI构建具备生产级功能的智能代理
使用原始的LLM SDK来构建AI代理,在开发原型阶段确实可行,但一旦你需要结构化输出、可测试的代码以及具备生产环境可靠性的系统,这些问题就会显现出来。 这些问题的出现具有很强的规律性。你的笔记本代码可以正常运行,于是你将其应用到生产环境中,并开始添加各种补丁:比如为`json.loads`添加异常处理逻辑,编写辅助函数来去除Markdown格式的标记,使用`if`语句检查字段类型,设置重试机制,以及创建一个将工具名称与对应的可调用函数关联起来的映射函数。这些代码单独来看并不复杂,但当它们汇集在一起时,就会占据你代码库的大部分内容,而真正的代理逻辑反而被这些辅助代码所掩盖。 本文将按照这些问题
阅读全文
如何使用针对用户的OAuth访问机制来构建人工智能代理程序【完整手册】
当你的AI代理同时为多个人提供服务时,每一次工具调用都必须明确:该代理究竟是在代表哪位用户行事。让我们通过构建一个能够与Slack和GitHub连接的AI代理来学习如何解决这个问题。 当使用Slack时,系统会使用 해당用户的 workspace;而在GitHub上创建问题时,也会以该用户的身份在其有权访问的仓库中操作。虽然代理可能会犯错,但它绝对不能使用错误用户的权限来进行操作。 解决这个问题的方法分为两个部分,而这两个部分都在本教程的前半部分进行了讲解: 每位用户都需要单独授权。 Alice为自己授权Slack,Bob也为自己授权Slack。 代理传递的是标识符,而不是令牌。 像 alic
阅读全文