Di bawah sorotan
How to Learn Claude: A Complete Guide From Beginner to Pro
Discover how to learn Claude. This guide takes you through a structured Claude learning path, from mastering the basics to using advanced features.
Matt Crabtree
4 Agustus 2026
Yang terbaru
Jev: TypeSafe's System One Model That Never Hallucinates
16 September 2026
5 GPT-6 Astra Projects to Test Out OpenAI’s New Model
9 September 2026
Pelatihan untuk 2 orang atau lebih?Coba DataCamp for Business
Populer
The Top 11 ChatGPT Alternatives You Can Try in 2026
A practical guide to 11 ChatGPT alternatives in 2026, with use-case guidance for research, coding, productivity, and data science.
Javier Canales Luna
3 Juni 2026
Matt Crabtree
Adel Nehme
25 Mei 2026
Adel Nehme
Matt Crabtree
11 Mei 2026
Elena Kosourova
30 April 2026
Abid Ali Awan
27 Februari 2026
Claude Cowork Alternatives: 8 Agentic Tools Compared on Price, Cloud Execution, and Model Choice
Claude Cowork is locked to Claude models, and its run-in-the-cloud mode is still in limited beta. I compared 8 alternatives, from ChatGPT Work to self-hosted agents you run with your own API keys.
Tom Farnschläder
8 Agustus 2026
Semua posting
Claude Sonnet 4.5: Uji, Fitur, Akses, Tolok Ukur, dan Lainnya
Pelajari tentang Claude Sonnet 4.5, ‘model coding terbaik di dunia’. Jelajahi fitur baru, kasus penggunaan, tolok ukur, dan hasil pengujian, plus ulasan Claude Agents SDK dan Claude Imagine.
Matt Crabtree
12 Mei 2026
Kesenjangan Keterampilan AI pada 2026: Mengapa Sebagian Besar Pelatihan AI Belum Berujung pada Kapabilitas Tenaga Kerja
59% pemimpin perusahaan mengatakan organisasi mereka memiliki kesenjangan keterampilan AI pada 2026, meskipun sebagian besar sudah berinvestasi dalam bentuk pelatihan AI tertentu.
Lynn Heidmann
12 Mei 2026
Sumber Terbaik DataCamp untuk Belajar Claude: Dari Pemula hingga Mahir
Jalur belajar terkurasi melalui tutorial, kursus, dan code-along terbaik DataCamp untuk menguasai Claude dan ekosistem Anthropic.
Matt Crabtree
12 Mei 2026
Kenali Instruktur: Fiodar Sazanavets tentang Azure, Rekayasa AI, dan Membangun Keterampilan Cloud Dunia Nyata
Dalam episode seri Kenali Instruktur ini, kami berbincang dengan Fiodar Szanavets, seorang software engineer yang mengkhususkan diri di .NET, C#, Azure, dan rekayasa AI.
Lynn Heidmann
12 Mei 2026
Voxtral TTS: Panduan dengan Contoh Praktis
Pelajari cara kerja model text-to-speech pertama Mistral, bagaimana perbandingannya dengan alternatif yang ada, dan cara menghasilkan ucapan menggunakan Python SDK dengan contoh kode langkah demi langkah.
Khalid Abdelaty
12 Mei 2026
SubQ AI Dijelaskan: Seberapa Bagus LLM dengan Jendela Konteks 12M?
Model SubQ dari Subquadratic mengklaim jendela konteks 12 juta token, efisiensi 52x, dan kinerja setara model terdepan. Berikut cara kerja arsitektur SSA dan apa yang sebenarnya dikatakan benchmark.
Srujana Maddula
12 Mei 2026
Gemini 3.1: Fitur, Tolok Ukur, Uji Coba Langsung, dan Lainnya
Pelajari Gemini 3.1 Pro, model penalaran terbaru Google. Jelajahi fitur, tolok ukur, uji coba langsung, dan perbandingannya dengan Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, dan GPT-5.2.
Khalid Abdelaty
12 Mei 2026
GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro: Model Frontier Mana yang Harus Anda Gunakan?
Bandingkan GPT-5.5 dari OpenAI dan Gemini 3.1 Pro dari Google pada aspek coding, penalaran, tolok ukur agentic, harga, dan batas konteks untuk membantu memilih model yang tepat.
Derrick Mwiti
11 Mei 2026
10 Penyedia API LLM Terbaik: Mana yang Sesuai dengan Alur Kerja AI Anda?
Panduan untuk penyedia API LLM teratas, membandingkan kelebihan dan kekurangan penyedia native, open-source, routing, dan cloud untuk alur kerja AI Anda.
Abid Ali Awan
8 Mei 2026
GPT 5.5 Instant: Peningkatan untuk Model Default OpenAI
Model default terbaru OpenAI memprioritaskan keandalan fakta, jawaban ringkas, dan memori yang dapat Anda audit.
Josef Waples
Tom Farnschläder
6 Mei 2026
Apa Itu T-SQL? Panduan Pemula Transact-SQL untuk SQL Server
Pelajari apa itu T-SQL, bagaimana T-SQL memperluas SQL, dan cara menggunakannya untuk kueri, otomatisasi, dan logika prosedural di SQL Server dengan contoh praktis.
Allan Ouko
4 Mei 2026
Pembelajaran Semi-Supervised: Cara Melatih Model Lebih Akurat dengan Lebih Sedikit Data Berlabel
Pembelajaran semi-supervised melatih model pada campuran data berlabel dan tidak berlabel, memangkas biaya pelabelan sekaligus meningkatkan akurasi di berbagai tugas seperti klasifikasi gambar, analisis teks, dan diagnosis medis.
Dario Radečić
4 Mei 2026