Tutoriale AI

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.

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

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.

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.

Învățați să ajustați fin NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B pe un set de date Q&A din psihologie folosind un GPU RTX 3090, cu LoRA și TRL, după descărcarea modelului de pe Hugging Face.

Învățați cum să creați o aplicație cu agenți OpenAI care rulează în interiorul Modal Sandboxes, lucrează cu fișiere, execută cod și returnează rezultate, într-un tutorial practic în Python.

Aflați tot ce trebuie să știți despre cel mai nou model Google de generare de imagini, Nano Banana 2, inclusiv cum să construiți un editor iterativ de imagini în chat folosind API-ul cu Python.