บทเรียน LLM

ตั้งค่า Muse Spark 1.3 ใน Muse Code และ Meta Model API เลือกระหว่างระดับ contributor กับ standard และตรวจสอบว่าคำอ้างเรื่องประสิทธิภาพของ Meta ตรงหรือไม่

ใช้ GPT-6 Astra ผ่าน OpenAI API เพื่อสร้างเอเจนต์ตรวจเช็กก่อนปล่อยระบบใน Python พร้อมเครื่องมือ async การควบคุมเหตุผล Structured Outputs และการติดตามต้นทุน แล้วทดสอบการใช้คอมพิวเตอร์และการสั่งบังคับทิศทาง

เรียนรู้การใช้ Gemini 3.8 Flash API ใน Python: ตั้งค่า Interactions API ปรับจูน thinking_level ดึงข้อมูล PDF เป็น JSON และเรียกใช้ฟังก์ชันด้วยโค้ด

เรียนรู้การใช้โมเดลเรือธงล่าสุดของ Anthropic เพื่อสร้างเอเจนต์ Python ที่อ่านคลังโค้ด Flask ก่อนวางแผนการเปลี่ยนแปลง เพิ่มอัปเดตความคืบหน้า เครื่องมืออ่านไฟล์อย่างเดียว และการควบคุมต้นทุน

เรียนรู้วิธีรัน Qwen3.8-Flash-Next GGUF แบบโลคัลด้วย llama.cpp บน RTX PRO 6000 จากนั้นเชื่อมต่อกับ OpenCode เพื่อใช้งานเป็นเอเจนต์เขียนโค้ดแบบโลคัลเต็มรูปแบบ

เรียนรู้การใช้ Claude Code ของ Anthropic เพื่อยกระดับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาซอฟต์แวร์ผ่านตัวอย่างจริงด้วยไลบรารี Supabase Python

สำรวจการใช้งานจริงของโมเดล Fable 5 ของ Anthropic ใน Claude Code: วิธีจัดการการสร้างแบบ one-shot การปฏิเสธด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัยและการ fallback ไป Opus ตลอดจนกรณีที่ควรใช้

เรียนรู้วิธีรันระบบถอดเสียงที่รวดเร็ว แม่นยำ และรองรับหลายภาษาแบบโลคัลบน CPU ด้วย Microsoft VibeASR.cpp พร้อมการถอดเสียงไฟล์ สตรีมมิงแบบเรียลไทม์ และเว็บอินเทอร์เฟซ Gradio บน Windows, Linux และ macOS

รันโมเดล DeepSeek V4 Flash รุ่นล่าสุดบนระบบหลาย GPU ด้วย Unsloth Studio เชื่อมต่อกับ OpenCode และใช้เอเจนต์โค้ดแบบโลคอลเพื่อสร้างเว็บไซต์วิเคราะห์หุ้นแบบโต้ตอบ

เรียนรู้วิธีปรับแต่ง DiffusionGemma 26B-A4B สำหรับการตอบคำถามด้านชีวการแพทย์บน PubMedQA ด้วย Unsloth, LoRA, Hugging Face และ GPU RunPod H100

Claude Code ไม่ได้ให้ใช้ฟรีตั้งต้น เรียนรู้ทุกทางเลือก พร้อมคำสั่งติดตั้งแบบเป๊ะๆ และบทสรุปตรงไปตรงมาว่าแต่ละทางเลือกต้องแลกอะไรจากต้นฉบับ

รัน Gemma 4 12B QAT แบบโลคัลด้วย llama.cpp และดูว่า Quantization-Aware Training ช่วยปรับปรุงการอนุมาน GGUF แบบ 4 บิต ลดการใช้ VRAM เพิ่มความเร็ว และทำให้ AI แบบโลคัลเสถียรยิ่งขึ้นบน GPU สำหรับผู้ใช้ทั่วไป