Учебные материалы по ИИ

Создайте Python‑агента с Gemini 4 Argon, вызовом функций и профилированием, затем проверьте его патчи скрытыми тестами, бенчмарками и стоимостью API.

Узнайте, как Mercury 3 использует диффузионную генерацию для создания помощника по анализу инцидентов, визуализации состояний уточнения и сравнения низкой и высокой степени рассуждений.

Используйте Meta Muse Wonder и веб‑API Olostep, чтобы проверять медицинские утверждения, объяснять ход рассуждений и показывать источники доказательств.

Создайте агента «из изображения в CAD» на Python с Kimi K3.1 Pro API: визуальный ввод, вызов инструментов, песочница Docker, скрытый оценщик и трекинг стоимости.

Практическое руководство по настройке Meta Muse для новичков. Узнайте, как выставить разрешения, подключить инструменты, сформулировать задачу, которую агент действительно выполнит, и читать журнал активности, чтобы понимать, что именно он сделал, прежде чем доверять результату.

Модели решений выставляют оценки фиксированному набору ответов вместо генерации текста. Узнайте, как они работают, чем Jev отличается и что показали независимые тесты.

Узнайте, как настроить Paperclip в Windows с MiMo-V2.6-Pro и собрать автономную команду ИИ, которая планирует, делегирует и управляет проектами из единой панели.

Практический туториал по оценке RAG на Python. Соберите датасет, оцените его 4 ключевыми метриками Ragas, подключите ворота качества к CI, сгенерируйте синтетические тестовые вопросы и отслеживайте оценки по коммитам, чтобы заранее отличать сбой извлечения от сбоя генерации.

Следуйте этому руководству по Computer Use в OpenAI Agents API, чтобы создать Python-агента для QA, который протестирует оформление заказа в хостируемом браузере и перепроверит исправление в той же сессии.

Практическое руководство по плагинам Claude Cowork: установите плагин Data от Anthropic, подключите хранилище и запустите слэш-команду, настройте плагин под свои таблицы и создайте полноценный плагин еженедельного отчёта с нуля с показом всех файлов.

Запустите гигантскую MoE-модель локально, комбинируя VRAM GPU, системную RAM, SGLang и KTransformers для гетерогенного вывода на CPU и GPU.

Узнайте, как использовать API Claude Sonnet 5.5 в Python. Постройте агента сверки, который получает право записи в середине диалога, а затем проверьте, меняет ли результат более высокая степень усилий.