Tutorial sui LLM

Scopri come creare applicazioni IA in tempo reale con la Realtime API di OpenAI. Questo tutorial copre WebSocket, setup Node.js, messaggistica testo/audio, function calling e il deploy di una demo di assistente vocale React.

Scopri come implementare il recupero ricorsivo nei sistemi RAG con LlamaIndex per migliorare l’accuratezza e la pertinenza delle informazioni recuperate, soprattutto con grandi collezioni di documenti.

Reflection Llama-3.1 70B, addestrato con Reflection-Tuning, sostiene di superare GPT-4o e Claude 3.5 Sonnet ma finora ha incontrato problemi di riproducibilità e verifica.

Scopri come installare e usare Roo Code, un assistente di coding AI open-source, e confronta funzionalità e caratteristiche con Cline.

Scopri come creare un'implementazione semplificata del framework RStar usando una combinazione di reti neurali, ragionamento simbolico e Monte Carlo Tree Search (MCTS).

Scopri come eseguire in locale su Windows il modello Bonsai a 1 bit di PrismML, veloce ed efficiente: dal download ai test con la WebUI, fino a 88,6 token al secondo.

Configurare llama.cpp per eseguire il modello GLM-4.7 su una singola NVIDIA H100 80GB, raggiungendo fino a 20 token al secondo tramite offload su GPU, Flash Attention, contesto ottimizzato, batching efficiente e threading CPU regolato.

Scopri come eseguire Kimi K2 su una singola GPU A100 con 250 GB di RAM usando llama.cpp.

Esegui LLaMA 3 in locale con GPT4ALL e Ollama e integralo in VSCode. Poi crea un sistema di recupero Q&A con Langchain e Chroma DB.

Scopri modi semplici ma potenti per usare Qwen3-Coder in locale.

Esegui Qwen3-Coder-Next in locale su una RTX 3090 con llama.cpp, poi fai vibe coding di una dashboard di analytics completa in pochi minuti usando Qwen Code CLI.

Scopri come usare Runway Act-One sia dall’interfaccia web che tramite API e come combinarlo con Runway Gen3-Alpha.