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拿来就能用的实操内容：提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。
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AWS 博客介绍 SpaceXAI 的 Grok 4.7 已在 Amazon Bedrock 上线，并演示如何用它搭建工具调用智能体。作者在三个需要搜索而非查表的任务上按 low、medium、high、xhigh 四档推理强度各跑六次，共 72 次运行，答对 67 次；xhigh 全部 18 次正确，low 答对 15 次而输出 token 约为 xhigh 的八分之一。
推荐理由：作者在 Bedrock 上实测 Grok 4.7 四档推理强度，给出 72 次运行的准确率与 token 成本对照，可迁移到自建智能体评测。
作者在 Hugging Face 上用 ML-intern 从零构建了六个模型，包括 0.8B 的 Pocket Rewriter、柑橘病害 VLM、Huggy LoRA、相机视角 LoRA、Doodle-in LoRA 和 Agate 4-step 蒸馏模型，总计算成本约 103 美元。
推荐理由：作者用六个真实项目展示了如何写提示词让 ML-intern 完成训练、评测与发布，并给出每项算力成本。
Mistral 帮助一家欧洲能源运营商把 4 万行 Fortran 77 迁移到 C++，对象是一个没有测试套件和集中文档的物理密集型油藏模拟器。团队先搭建数值对齐测试框架，用自定义解析器生成调用树并借助 Vibe CLI 和 Mistral OCR 让上百个智能体补文档，再以规划、编码、测试、审查加人工卡点的工作流逐模块迁移。
推荐理由：Mistral 公开了用智能体迁移 4 万行 Fortran 的完整流程，其中先建数值对齐测试再迁移的做法可直接迁移到其他遗留系统改造。