Samouczki AI

Dowiedz się, jak gradient checkpointing zoptymalizowany przez NVIDIA w Unsloth i QLoRA zmniejszają użycie VRAM podczas dostrajania Qwen3.5 4B do medycznego OCR dokumentów.

Praktyczny przegląd uczenia kontrastowego — jak modele uczą się przez porównywanie podobnych i niepodobnych przykładów, funkcje straty i metody, oraz jak zaimplementować je w PyTorchu.

Dowiedz się, jak używać API gpt-live-transcribe OpenAI do strumieniowania audio z mikrofonu, generowania wielojęzycznych napisów na żywo, poprawy dokładności domenowej i wyważenia latencji względem jakości transkrypcji.

Naucz się używać Groka w Microsoft Excelu do analizy danych, generowania formuł, czyszczenia arkuszy, tworzenia wykresów i uruchamiania scenariuszy finansowych za pomocą poleceń w języku naturalnym.

Praktyczny przegląd RAGFlow — open-source’owej platformy do budowy produkcyjnych aplikacji Retrieval Augmented Generation — obejmujący jego architekturę, silnik parsowania dokumentów, strategie wyszukiwania, przepływy agentów i porównanie z LangChain oraz LlamaIndex.

Dowiedz się, jak lokalnie uruchomić szybkie, dokładne, wielojęzyczne rozpoznawanie mowy na CPU przy użyciu Microsoft VibeASR.cpp, z transkrypcją plików, strumieniowaniem w czasie rzeczywistym i interfejsem webowym Gradio w systemach Windows, Linux i macOS.

Naucz się używać Grok Voice Think Fast 2.0 do budowy agenta głosowego czasu rzeczywistego, który prowadzi rozmowy, wywołuje narzędzia, zarządza przerwaniami i wznawia rozłączone sesje.

Uruchom najnowszy model DeepSeek V4 Flash w konfiguracji z wieloma GPU przy użyciu Unsloth Studio, połącz go z OpenCode i użyj lokalnego agenta AI do zbudowania interaktywnej strony do analizy akcji.

Naucz się klonować swój głos za pomocą Instant i Professional Voice Cloning w ElevenLabs — od nagrywania czystego audio po generowanie mowy przez Python SDK.

Dowiedz się, jak dostroić DiffusionGemma 26B-A4B do odpowiadania na pytania biomedyczne na PubMedQA z użyciem Unsloth, LoRA, Hugging Face i GPU RunPod H100.

Claude Code domyślnie nie jest darmowy. Poznaj wszystkie alternatywne ścieżki, z dokładnymi komendami konfiguracji i uczciwym opisem tego, co każda z nich oddaje względem oryginału.

Uruchom lokalnie Gemma 4 12B QAT z llama.cpp i zobacz, jak Quantization-Aware Training poprawia 4-bitową inferencję GGUF, obniża zużycie VRAM-u, zwiększa szybkość i poprawia stabilność lokalnego AI na konsumenckich GPU.