Tutorías LLM

Aprende a crear una aplicación Streamlit para comparar Qwen3-Next-80B-A3B y otros modelos Qwen, centrándote en métricas de rendimiento del mundo real.

Aprende a instalar y utilizar Roo Code, un asistente de programación de código abierto basado en inteligencia artificial, y compara sus características y funcionalidades con las de Cline.

Aprende a crear un editor de imágenes con IA utilizando Tabnine y el modelo Nano Banana de Google.

Aprende a configurar y utilizar LangExtract para extraer datos estructurados y relaciones de textos no estructurados, comparando su enfoque con el de las bibliotecas tradicionales de PLN.

Guía paso a paso para ajustar el modelo OpenAI GPT-OSS 20B en el conjunto de datos de preguntas y respuestas médicas, tanto en precisión como en adopción de estilo.

Aprende a utilizar la API unificada de OpenRouter para acceder a diversos modelos de IA e implementar funciones como streaming, tokens de razonamiento o salidas estructuradas.

Aprende a crear una demostración interactiva de razonamiento utilizando el modelo XBai o4 de MetaStone, que abarca su razonamiento generativo reflexivo.

He probado el nuevo modo Gemini 2.5 Deep Think de Google en cinco problemas del mundo real, que van desde preguntas de nivel de doctorado hasta retos empresariales.

Explora las últimas funciones de la API de OpenAI GPT-5 con ejemplos de código, incluyendo esfuerzo de razonamiento, control de la verbosidad, transferencia de la cadena de pensamiento, entrada de formato libre, restricciones de salida, herramientas permitidas, preámbulos, optimización de prompts y mucho más.

Ejecutar GPT-OSS 120B localmente, acceder a él en un navegador utilizando las aplicaciones de chat gratuitas, probar proveedores de inferencia LLM rápidos y gratuitos, y explorar un mercado LLM para acceder al mejor y más rápido modelo.

Descubre qué es el navegador Comet de Perplexity y cómo utilizarlo a través de cinco ejemplos prácticos que puedes probar tú mismo.

Aprende a ejecutar Kimi K2 en una sola GPU A100 con 250 GB de RAM utilizando llama.cpp.