Hướng dẫn LLM

Xây dựng ứng dụng Streamlit chạy Claude Opus 4.8 với tư duy thích ứng, tự chấm điểm mỗi phản hồi bằng Haiku 4.5 và vẽ biểu đồ đánh đổi chi phí - chất lượng.

Lập kế hoạch, xây dựng, kiểm thử và triển khai một dự án machine learning từ đầu bằng mô hình Claude Opus 4 với Claude Code.

Tìm hiểu về Codestral 25.01 của Mistral, bao gồm năng lực, điểm chuẩn và cách thiết lập trong VS Code để hỗ trợ viết mã.

Giúp agent viết mã bằng AI thoát khỏi “hộp cát”. Tìm hiểu cách dùng Codex CLI và MCP để kết nối LLM với dữ liệu trực tiếp, công cụ bên ngoài và quy trình đa agent.

Tìm hiểu Comet browser của Perplexity là gì và cách sử dụng qua năm ví dụ thực tế bạn có thể tự thử.

Tìm hiểu cách contextual retrieval của Anthropic nâng cao độ chính xác của hệ thống truy xuất và cách triển khai từng bước.

Corrective RAG (CRAG) là kỹ thuật RAG kết hợp tự đánh giá tài liệu truy xuất để cải thiện độ chính xác và mức độ phù hợp của phản hồi được tạo.

Học Cursor 2 bằng cách xây dựng ứng dụng web chuyển đổi tiền tệ với Python và Streamlit.

Tìm hiểu cách các quy tắc của Cursor dẫn dắt AI viết mã, từ việc xác định ngữ cảnh cấp dự án và mẫu khớp tệp đến duy trì các quy tắc chính xác, cập nhật theo thời gian.

Tìm hiểu cách sử dụng DeepSeek API, bao gồm chọn mô hình, quản lý tham số, tối ưu chi phí, bộ nhớ ngữ cảnh và tối ưu chain-of-thought.

Tìm hiểu cách chạy DeepSeek OCR-2 cục bộ với vLLM và xây dựng hệ thống Hỏi & Đáp theo từng phần cho PDF, thực hiện OCR theo lô nhỏ, truy xuất bằng FAISS và truy vấn thời gian thực với giao diện Gradio.

Khám phá DeepSeek-OCR, mô hình thị giác-ngôn ngữ cho hiểu tài liệu. Xem 7 bài kiểm thử OCR thực tế trên biểu đồ, toán, meme và ghi chú viết tay.