एआई ट्यूटोरियल्स

सीखें कि शक्तिशाली निर्णय मॉडल लोकल रूप से कैसे चलाएँ, vLLM इकोसिस्टम का अन्वेषण करें, और टेक्स्ट, इमेज व वीडियो का उपयोग करके तीन व्यावहारिक प्रोजेक्ट बनाएं।

DeepSeek Superagent के साथ GitHub CI मरम्मत वर्कफ़्लो बनाएँ, फिर observe मोड, pytest, होल्डआउट डेटा, और मानव समीक्षा का उपयोग करके एक pandas फिक्स जाँचें।

Gemini 4 Argon, फ़ंक्शन कॉलिंग और प्रोफाइलिंग के साथ एक Python एजेंट बनाएँ, फिर उसके पैच को छिपे परीक्षणों, बेंचमार्क और API लागत से जाँचें।

जानें कि Mercury 3 डिफ्यूजन-आधारित जनरेशन का उपयोग करके एक इन्सिडेंट विश्लेषण असिस्टेंट कैसे बनाता है, परिष्करण अवस्थाओं को विज़ुअलाइज़ करता है, और कम बनाम उच्च रीज़निंग प्रयास की तुलना करता है।

Meta Muse Wonder और Olostep वेब API का उपयोग करके मेडिकल दावों की जाँच करें, तर्क समझाएँ, और दिखाएँ कि साक्ष्य कहाँ से आए।

Kimi K3.1 Pro API के साथ विज़न इनपुट, टूल कॉलिंग, Docker सैंडबॉक्स, हिडन इवैल्यूएटर, और कॉस्ट ट्रैकिंग का उपयोग करते हुए Python में इमेज-टू-CAD एजेंट बनाएँ।

पहली बार उपयोग करने वालों के लिए Meta Muse का हैंड्स-ऑन सेटअप गाइड। जानें कि अनुमतियाँ कैसे सेट करें, टूल्स कनेक्ट करें, ऐसा कार्य स्कोप करें जिसे एजेंट सच में पूरा कर सके, और Activity log पढ़ें ताकि आउटपुट पर भरोसा करने से पहले समझ लें कि उसने क्या किया।

निर्णय मॉडल टेक्स्ट लिखने के बजाय तय उत्तरों के सेट को स्कोर करते हैं। देखें यह कैसे काम करते हैं, Jev की तुलना कैसे होती है, और स्वतंत्र परीक्षणों ने क्या पाया।

Windows पर MiMo-V2.6-Pro के साथ Paperclip सेट अप करना सीखें और एक स्वायत्त AI टीम बनाएं जो एक ही डैशबोर्ड से परियोजनाओं की योजना बनाए, कार्य सौंपे, और प्रबंधन करे।

Python में एक व्यावहारिक RAG मूल्यांकन ट्यूटोरियल। एक मूल्यांकन डेटासेट बनाएँ, उसे 4 मुख्य Ragas मेट्रिक्स से स्कोर करें, CI में क्वालिटी गेट वायर करें, सिंथेटिक टेस्ट सवाल जनरेट करें, और कमिट्स के पार स्कोर ट्रैक करें ताकि आप रिट्रीवल फेल्योर और जनरेशन फेल्योर को उपयोगकर्ताओं से पहले पहचान सकें।

इस OpenAI Agents API Computer Use ट्यूटोरियल का पालन करें और एक Python QA एजेंट बनाएं जो होस्टेड ब्राउज़र में चेकआउट का परीक्षण करता है और उसी सत्र में फिक्स को दोबारा टेस्ट करता है।

Reflection Llama-3.1 70B, जिसे Reflection-Tuning से प्रशिक्षित किया गया है, दावा करता है कि वह GPT-4o और Claude 3.5 Sonnet से बेहतर है, लेकिन अब तक पुनरुत्पादनयोग्यता और सत्यापन से जुड़ी समस्याओं का सामना कर रहा है।