Hướng dẫn LLM

Mô hình ra quyết định chấm điểm một tập câu trả lời cố định thay vì viết văn bản. Xem cách chúng hoạt động, Jev so sánh ra sao và các kiểm thử độc lập cho kết quả gì.

Hướng dẫn thực hành đánh giá RAG bằng Python. Xây dựng tập dữ liệu đánh giá, chấm điểm với 4 chỉ số cốt lõi của Ragas, nối cổng chất lượng vào CI, tạo câu hỏi kiểm thử tổng hợp, và theo dõi điểm qua các commit để bạn có thể phân biệt lỗi truy xuất với lỗi sinh trước khi người dùng phát hiện.

Làm theo hướng dẫn Computer Use của OpenAI Agents API để xây dựng một agent QA bằng Python kiểm thử quy trình thanh toán trong trình duyệt được lưu trữ và kiểm tra lại bản sửa trong cùng phiên.

Tìm hiểu cách xây dựng demo lập luận tương tác bằng mô hình XBai o4 của MetaStone, nhấn mạnh tư duy sinh phản chiếu.

Chạy mô hình MoE khổng lồ cục bộ bằng cách kết hợp VRAM GPU, RAM hệ thống, SGLang và KTransformers cho suy luận dị thể CPU-GPU.

Tìm hiểu cách xây dựng harness cho AI agent tùy chỉnh với Python, vòng lặp ReAct và trạng thái bền vững.

Tìm hiểu về các mô hình Amazon Nova mới (Micro, Lite, Pro, Premier, Canvas, Reel), cách truy cập qua Bedrock Playground và API, và cách xây dựng ứng dụng đa tác tử demo.

Bắt đầu với mô hình ngôn ngữ lớn DCLM-7B của Apple và tìm hiểu cách thiết lập, sử dụng, cũng như tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể.

Tìm hiểu cách tạo và xuất bản ứng dụng tập gym bằng Bolt.new với kế hoạch tập luyện thích ứng.

Hướng dẫn toàn diện về cách xây dựng tác nhân LangChain đa công cụ để tự động hóa tác vụ trong Python bằng LLM và mô hình chat sử dụng OpenAI.

Xây dựng, kiểm thử và tích hợp máy chủ MCP ArXiv Explorer.

Xây dựng ứng dụng chat có thể hiểu văn bản, hình ảnh, âm thanh và tài liệu, đồng thời thực thi mã Python. Thực sự là một ứng dụng đa phương thức tiến gần hơn tới AGI.