Tutoriels sur l'IA

Découvrez comment les Vision Transformers (ViT) exploitent les embeddings de patches et l'auto-attention pour surpasser les CNN dans la classification d'images moderne. Ce tutoriel approfondi détaille l'architecture ViT, propose du code Python pas à pas et indique quand choisir les ViT pour des projets de vision par ordinateur en conditions réelles.

Explorez les fonctionnalités de Weaviate, un moteur de recherche vectorielle open source et temps réel, avec notre guide complet pour débutants.

Un guide pratique pour implémenter le nouveau standard WebMCP de Chrome pour l'interface des agents, avec HTML, JavaScript, des modèles de sécurité et des workflows de test.

Apprenez à extraire des romans du web et à tracer des distributions de fréquence des mots ; vous vous exercerez avec les packages Python requests, BeautifulSoup et nltk.

Découvrez le rôle clé de l’annotation de données en IA : définition, utilité, techniques, défis et bonnes pratiques.

Gemini désigne une famille de LLM multimodaux capables de comprendre des textes, des images, des vidéos et de l’audio. Il serait aussi en mesure d’exécuter des tâches complexes en mathématiques et en physique, ainsi que de générer du code de haute qualité dans plusieurs langages de programmation.

Explorez l’univers transformateur de Hugging Face, le hub open source de la communauté IA pour l’apprentissage automatique et le traitement automatique du langage naturel.

Apprenez à concevoir et à entretenir un fichier CLAUDE.md allégé, afin que Claude Code suive systématiquement les règles, conventions et workflows de votre projet à chaque session.

La plupart des LLM open source souffrent d’un gros point faible : une longueur de contexte réduite. Or, comme la longueur de contexte est la « mémoire » des LLM, ce problème doit être traité d’urgence. C’est précisément ce que propose Salesforce XGen 7B : une fenêtre de 8 000 jetons. Cet article est un tutoriel pour l’utiliser et l’affiner.

Découvrez tout sur Zephyr-7B : son entraînement, comment y accéder, et comment l’affiner sur une base de données personnalisée en utilisant les GPU gratuits de Kaggle.

Le zero-shot prompting est une technique où un modèle d’IA reçoit une tâche ou une question sans exemples préalables ni entraînement spécifique, et s’appuie sur ses connaissances préexistantes pour générer une réponse.

Apprenez à configurer l’extension Kimi pour navigateur avec Kimi Work et Kimi Code CLI, puis lancez une recherche produit pour extraire des résultats structurés depuis un site web.