第一时间体验Claude 3 ，提前开启限时免费体验Amazon Bedrock_如何免费使用claude3

#第一章：突然活跃的交流群#

看到“全面超越”四个字，我想着试一试～

- Claude 3 大模型再度点燃 AI 战火，性能和速度全面超越 GPT-4

- Anthropic大模型实力全面超越GPT-4 亚马逊云科技露锋芒-领先的互联网消费互动媒体

- CloudAssist

#第二章：极速尝鲜的实验室#

- 点开群里的第三条链接，我来到了AWS的活动介绍页面

- 很简约的界面，wx扫码登录（估计是为了真人体验）

- 我比较关注“

Claude 3 Sonnet 模型现在已可在亚马逊云科技的 Amazon Bedrock 正式可用！下一代 Claude (Claude 3) 的三个模型 Claude 3 Opus、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Haiku 都将陆续登陆 Amazon Bedrock。目前Amazon Bedrock 是第一个也是唯一能提供 Claude 3 Sonnet 的托管服务。

”

- 点击“限时试用”，立即开始创建本次AWS大模型实验临时环境！

- 注意：椭圆框标注了一些提示。这是“一天期限”实验环境（当然临时做点什么短期生产力尝试也可以，比如给自己的文章改改语法错误哈哈），别放持久化数据，创建过程正常几分钟（高峰期可能很慢），群里说用chrome浏览器可以避免一些环境问题～

- 注意：方框里的1-7步骤就是本次实验手册了！！！

- 其中“1-2”依次介绍Amazon Bedrock、Claude 3模型；

- “3”主要说明“使用本次实验分配的AWS临时账号申请使用大模型授权”。

- “4-7”主要说明几大类模型演示（chat、text、image）

#第三章：实验账号的授权申请#

- 这部分在实验手册的“3”部分有详细讲解，主要是在实验账号（AWS临时账号）下申请各个模型的试用授权。

- 借用手册的图吧：
- 提交申请授权一般三五分钟即可。

- “访问权限”这一列全部绿了～OK！

#第四章：各个击破的AI操场#

- 本次按照实验手册的“4-7”尝试大模型吧

- 聊天（开启了两个模型之间compare选项）

- 文本

请给我讲解微积分中的梯度理论，并用一些具象的例子比喻。
梯度是多元微积分中一个非常重要的概念,它描述了一个多元函数在某一点的方向导数最大的方向以及最大值。梯度的理解和运用对于优化问题和许多应用领域都有重要意义。我会尽量用一些生活化的例子来解释梯度的概念和意义:
 
1. 爬山的例子
假设你在爬一座山,你当前所在位置的海拔高度可以用一个二元函数f(x,y)来表示,其中x和y是你在平面上的坐标。梯度∇f(x,y)就指出了你应该朝哪个方向走,可以获得最陡峭、最快的上升高度。梯度的方向就是上坡最陡的方向,梯度的大小表示上坡有多陡峭。
 
2. 等高线图
在地形图或等高线图上,梯度方向就指向等高线最密集的方向,因为那是高度变化最剧烈的地方。如果你想沿着最陡的上坡方向行走,只要走梯度方向就可以了。
 
3. 温度分布
假设一个房间中温度的分布可用函数T(x,y,z)来描述,其中x,y,z是空间坐标。梯度∇T(x,y,z)就指出了温度变化最剧烈的方向,例如靠近壁炉或窗户的方向。
 
4. 路径优化
假设你想从A地走到B地,路线距离可以用函数f(x,y)来描述,其中(x,y)是任一点的坐标。那么沿着梯度∇f(x,y)的方向行走,可以使路线距离增加得最快。
 
总的来说,梯度给出了目标函数变化最剧烈的方向,在最优化问题中可以用梯度下降等方法沿梯度方向对函数进行优化。梯度对物理、工程、数学等领域都有广泛的应用。

请给我介绍矩阵中的正交矩阵的特征和作用，并用一些具象的例子帮助我理解。
正交矩阵是一种特殊的矩阵,具有很多有趣和重要的性质,它在线性代数、矩阵论、几何学等领域有重要应用。我会尽量用一些生活化的例子来解释正交矩阵的概念和作用。
 
1. 镜子反射示例
假设有一面平镜,你站在镜子前方,镜子将你的位置映射到镜子后方的某一点。这种映射关系可以用一个矩阵来描述,而这个矩阵就是一个正交矩阵。正交矩阵保持了向量的长度和向量夹角不变,这符合我们对镜像的常规认知。
 
2. 旋转示例 
正交矩阵也可以表示旋转变换。比如你站在原点,面对x轴正方向,正交矩阵可以将你旋转90度,使你面对y轴正方向。旋转变换保持了你与原点的距离和位置向量长度不变。
 
3. 刚体运动
在三维空间中,刚体的运动可以分解为平移和旋转。其中旋转部分可以由一个正交矩阵来描述。正交矩阵保证了刚体在运动中不会变形、扭曲。
 
4. 压缩和升降
在图像或视频压缩领域,经常需要删除或降低图像中的冗余信息。这个过程可以用正交变换来完成,例如离散余弦变换(DCT)。正交变换能保证能量不会因压缩而失真。
 
正交矩阵的重要性质是它的转置矩阵等于它的逆矩阵。这保证了正交变换可逆、无失真和等长等性质。正交矩阵广泛应用于线性变换、矩阵分解、信号处理、量子力学等领域。通过上面的例子,相信你对正交矩阵的特征和作用有了初步的理解。

加一点点推理问题～

对于一个大模型，我想测试它的推理能力，请给我一个问题例子。
很高兴为您提供一个测试大模型推理能力的问题示例。推理能力是衡量人工智能系统理解和推断能力的重要指标之一。以下是一个涉及逻辑推理和常识推理的问题:
 
问题:
一家超市正在举办一项活动,活动规则如下:
1) 买一送一,即两件同种商品打对折
2) 购物满100元,可享受8折优惠
3) 会员可再享9折优惠
 
现有一名顾客购买了5件单价20元的商品,并且是会员。根据活动规则,这位顾客最终需要支付多少钱?
 
这个问题需要正确计算满足不同优惠规则的总价,并将它们合理组合。回答需要逻辑推理、数学计算以及对优惠规则的理解和应用。通过这个问题,可以评估大模型在阅读理解、逻辑推理和常识推理等方面的能力表现。您可以根据大模型的回答,对其推理能力有一个初步的评估。

 

- 图像

#第五章：一次AI的同学安利#

- 成功给两位同学安利本次尝鲜活动！

- 本次无需注册账号就很方便！

- 试用模型无需花费money，好评！（上次自己实验花了一美元吧）

- 加入亚马逊云科技【云上探索实验室】第四季活动群，开心！

- 本次文章完结撒花！