บทเรียน AI

สร้างเอเจนต์ Python ด้วย Gemini 4 Argon, function calling และการโปรไฟล์ แล้วตรวจแพตช์ด้วยการทดสอบที่ซ่อน Benchmark และต้นทุน API

เรียนรู้ว่า Mercury 3 ใช้การสร้างแบบ diffusion เพื่อสร้างผู้ช่วยวิเคราะห์เหตุขัดข้อง แสดงสถานะการปรับแต่ง และเปรียบเทียบความพยายามในการให้เหตุผลแบบต่ำกับสูง

ใช้ Meta Muse Wonder และ Olostep web API เพื่อตรวจสอบข้อกล่าวอ้างทางการแพทย์ อธิบายเหตุผล และแสดงแหล่งที่มาของหลักฐาน

สร้างเอเจนต์แปลงภาพเป็น CAD ใน Python ด้วย Kimi K3.1 Pro API โดยใช้วิชันอินพุต การเรียกใช้เครื่องมือ แซนด์บ็อกซ์ Docker ตัวประเมินที่ซ่อนอยู่ และการติดตามต้นทุน

คู่มือปฏิบัติสำหรับผู้ใช้ Meta Muse ครั้งแรก เรียนรู้การตั้งค่าสิทธิ์ เชื่อมต่อเครื่องมือ กำหนดขอบเขตงานที่เอเจนต์ทำเสร็จได้จริง และอ่าน Activity log เพื่อรู้ว่าเกิดอะไรขึ้นก่อนเชื่อมั่นผลลัพธ์

โมเดลตัดสินใจให้คะแนนชุดคำตอบที่กำหนดไว้แทนการเขียนข้อความ ดูวิธีทำงาน การเปรียบเทียบกับ Jev และผลการทดสอบอิสระ

เรียนรู้วิธีติดตั้ง Paperclip บน Windows ร่วมกับ MiMo-V2.6-Pro และสร้างทีม AI อัตโนมัติที่วางแผน มอบหมายงาน และจัดการโปรเจกต์ได้จากแดชบอร์ดเดียว

A hands-on RAG evaluation tutorial in Python. Build an evaluation dataset, score it with the 4 core Ragas metrics, wire a quality gate into CI, generate synthetic test questions, and track scores across commits so you can tell a retrieval failure from a generation failure before your users do.

ทำตามบทเรียน OpenAI Agents API: Computer Use เพื่อสร้างเอเจนต์ QA ด้วย Python ที่ทดสอบขั้นตอนชำระเงินในเบราว์เซอร์แบบโฮสต์ และทดสอบซ้ำหลังแก้ไขในเซสชันเดียวกัน

รันโมเดล MoE ขนาดใหญ่แบบโลคัลด้วยการผสาน VRAM ของ GPU, RAM ของระบบ, SGLang และ KTransformers เพื่ออินเฟอเรนซ์แบบผสมผสาน CPU-GPU

เรียนรู้การใช้ Claude Sonnet 5.5 API ใน Python สร้างเอเจนต์กระทบยอดที่ได้รับสิทธิ์เขียนกลางบทสนทนา แล้วทดสอบว่า effort ที่สูงขึ้นเปลี่ยนผลลัพธ์หรือไม่

สร้างเอเจนต์ตอบสนองเหตุการณ์ด้วย AI โดยใช้ GPT-6.1 Sol, OpenAI Agents API และ sandbox แบบโฮสต์ เพื่อสืบสวนเหตุการณ์ รันการตรวจสอบ และสร้างรายงานเชิงโครงสร้าง