AI-handledningar

Anslut Xiaomi MiMo‑V2.5‑Pro till OpenCode med Olostep MCP och MiMo Token Plan, och sätt det sedan på prov genom att bygga ett CLI‑verktyg och en Reflex‑webbapp.

Lär dig använda n8n för att bygga AI‑agenter som automatiserar e‑posthantering och skapa en RAG‑agent (retrieval-augmented generation) för frågor och svar om dokument.

Kör Qwen3.6 27B på en RTX 3090 och lär dig hur Multi-Token Prediction (MTP) med llama.cpp kan nästan fördubbla lokal LLM-inferens utan att uppgradera ditt GPU.

Lär dig hur du använder GPT-5.4-datoranvändning för att bygga en live-nyhetsdashboard som automatiskt samlar in och sammanfattar nyheter.

Bygg en tränare i Python som loggar träningspass, minns användarhistorik med Supermemory och föreslår personliga pass mellan separata körningar av AI-agenten.

Lär dig vad Perplexity Computer är, hur dess parallella underagenter fungerar, vad krediter egentligen kostar i ett praktiskt test och var Pro och Max passar i verkliga forskningsflöden.

Bygg en AI-agent med Kimi K2.6, Olostep och OpenAI Agents SDK som läser ditt CV, hittar aktuella roller, filtrerar brus och berättar exakt var du ska söka.

Lär dig köra hela DeepSeek V4 Flash-modellen på ett enda GPU med en modifierad llama.cpp-build och en kompatibel GGUF-fil i denna praktiska guide.

Anpassa Claude Code i terminalen med behörigheter, CLAUDE.md, planläge, /loop, hooks, /voice och kostnadsuppföljning. Sju uppgraderingar som snabbt lönar sig.

Lär dig hur du använder konversationsanalys, BigQuery Studios senaste Gemini-drivna funktion, för att bygga intelligenta dataagenter med frågor i naturligt språk.

En djupdykning i ResNet-arkitekturen som förklarar hur residualinlärning och hoppförbindelser löser problemen med försvinnande gradienter och degradering som gör det svårt att träna djupa neurala nätverk.

Lär dig finjustera NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B på en psykologi-dataset för frågor och svar med ett RTX 3090‑GPU med LoRA och TRL efter att ha laddat ner modellen från Hugging Face.