Tutoriale AI

Managed Agents de la Google îți permit să implementezi agenți autonomi cu un singur apel API. Află cum să construiești unul care analizează date, rulează Python și generează grafice.

Învață cum să scrii o specificație, să o transformi într-un plan și să lași Claude Code să construiască folosind dezvoltarea bazată pe specificații. Compară Superpowers, Spec Kit și BMAD-METHOD pentru a găsi unealta potrivită fluxului tău de lucru.

Conectează Xiaomi MiMo-V2.5-Pro la OpenCode cu Olostep MCP și MiMo Token Plan, apoi testează-l construind un instrument CLI și o aplicație web Reflex.

Învață cum să folosești n8n pentru a construi agenți AI care automatizează procesarea e-mailurilor și pentru a crea un agent RAG (retrieval-augmented generation) pentru întrebări pe documente.

Rulați Qwen3.6 27B pe un RTX 3090 și aflați cum Multi-Token Prediction (MTP) cu llama.cpp poate aproape dubla viteza de inferență locală a LLM-urilor fără să vă actualizați GPU-ul.

Aflați cum funcționează cele trei moduri de raționare ale DeepSeek V4 și construiți o aplicație de comparație în Streamlit care arată când fiecare mod câștigă la calitate, viteză și cost.

Aflați cum diferă gpt-realtime-2, gpt-realtime-translate și gpt-realtime-whisper de la OpenAI, apoi testați-le pe fiecare cu cod Python WebSocket funcțional.

Aflați ce este Perplexity Computer, cum funcționează sub-agenții săi în paralel, cât costă cu adevărat creditele într-un test practic și unde se potrivesc Pro și Max în fluxuri reale de cercetare.

Construiți un agent AI cu Kimi K2.6, Olostep și OpenAI Agents SDK care vă citește CV-ul, găsește roluri active, filtrează zgomotul și vă spune exact unde să aplicați.

Aflați cum să rulați întregul model DeepSeek V4 Flash pe un singur GPU folosind un build modificat llama.cpp și un fișier GGUF compatibil, în acest tutorial practic.

Personalizați Claude Code în terminal cu permisiuni, CLAUDE.md, plan mode, /loop, hooks, /voice și monitorizarea costurilor. Șapte upgrade-uri care se amortizează rapid.

O analiză aprofundată a arhitecturii ResNet, acoperind modul în care învățarea reziduală și conexiunile skip rezolvă problemele gradientului care dispare și ale degradării, care îngreunează antrenarea rețelelor neuronale profunde.