Tutoriais de IA

Aprenda tudo sobre o Zephyr-7B, incluindo seu treinamento, como acessá-lo e como fazer fine-tuning em um banco de dados personalizado usando GPUs gratuitas do Kaggle.

Siga este tutorial da API GPT-Live-1 para criar um assistente de aprendizado por voz full-duplex com WebRTC no navegador, delegação no backend, busca na web e ações confirmadas.

Um guia prático para revisar pull requests de ciência de dados em Python com Claude Code, GitHub e ultrareview.

Reduza o uso de tokens cortando excesso de contexto, ruído do terminal, respostas prolixas e código superengenheirado com ferramentas leves que otimizam automaticamente o fluxo de trabalho de agentes de código.

Configure o Muse Spark 1.3 no Muse Code e na Meta Model API, escolha entre os tiers contributor e standard e confira se as promessas de eficiência da Meta se confirmam.

Aprenda a usar a API Gemini 3.8 Flash em Python: configuração da Interactions API, ajuste de thinking_level, extração de PDF para JSON e function calling com código.

Use o GPT-6 Astra via OpenAI API para criar um agente de verificação de release em Python com ferramentas assíncronas, controles de raciocínio, Structured Outputs e rastreamento de custos, depois teste uso de computador e steering.

Aprenda a usar o mais novo modelo da Anthropic para criar um agente em Python que lê um repositório Flask antes de planejar uma mudança. Adicione atualizações de progresso, ferramentas de arquivo somente leitura e controles de custo.

Use GLM-5.3-Flash e CrewAI para criar 3 agentes LLM especialistas em fundamentos, técnicos e notícias — e unifique tudo em um sinal de COMPRA/VENDA.

Aprenda a executar o Qwen3.8-27B localmente com NVFP4 nativo do Blackwell e decodificação especulativa MTP, alcançando até 170 tokens por segundo com o llama.cpp.

Aprenda como os Bots do Grok Bot, o computador em nuvem compartilhado, as habilidades e as rotinas se conectam construindo um agente que pesquisa, verifica e envia relatórios toda segunda-feira.

Aprenda a executar o Qwen3.8-Flash-Next GGUF localmente com o llama.cpp em uma RTX PRO 6000 e conectá-lo ao OpenCode para um setup de codificação agentic totalmente local.