एआई के साथ वास्तविक कार्यों को पूरा करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएँ: सेट अप करें, काम करें, फंसी से बचें।
LangChain ट्यूटोरियल वैज्ञानिक Portable Document Format फ़ाइलों को सूचकांकित करता है, अर्थ के अनुसार मार्ग प्राप्त करता है और फाइलनाम और पृष्ठों का हवाला देता है।
Intern Lumina U2 एक असतत प्रसार LLM के माध्यम से छवि उत्पादन और संपादन के साथ छवि, वीडियो और 3 डी समझ को एकीकृत करता है।
संरचना, लागत, आवश्यकताओं और विफलता संकेतों के आधार पर retrieval-augmented generation चंकिंग रणनीतियों का चयन करने के लिए एक छह प्रश्न निर्णय वृक्ष।
AWS Amazon Bedrock AgentCore पर एक AI एजेंट को दर्शाता है जो दस्तावेजों से ग्राउंड स्लाइड और सारांश बनाने के लिए retrieval-augmented generation का उपयोग करता है।
Amazon Bedrock AgentCore एजेंटिक दस्तावेज़ प्रसंस्करण का समर्थन करता है जो चालान प्रारूपों को स्वयं सीखता है, जिससे मैनुअल कार्य और रखरखाव की लागत कम हो जाती है।
NVIDIA cuDF कौशल GPU त्वरण के लिए स्पार्क उपयोगकर्ता-परिभाषित कार्यों को फिर से लिखने के लिए AI एजेंटों का उपयोग करते हैं, CPU फॉलबैक से बचते हैं और 22x + द्वारा नौकरियों को बढ़ावा देते हैं।
Anchor Browser और एजेंटकोर भुगतान HTTP 402 बजट सत्रों, प्रबंधित wallets , पुनरावृत्तियों और ऑडिट लॉग के साथ AI एजेंटों के लिए खरीद को स्वचालित करते हैं।
LFM2.5-24B-A2B दो अरब सक्रिय मापदंडों के साथ एक स्थानीय तर्क एजेंट है, तेजी से Apple M5 Max अनुमान और 131,000- token संदर्भ।
Grok 4.7 पर Amazon Bedrock लंबी क्षितिज एजेंटों का निर्माण करने में मदद करता है; सटीकता और token लागत को संतुलित करने के लिए तर्क प्रयास चुनें, बेडरोक प्रोफाइल के साथ, APIs ।
अव्यवस्थित दस्तावेजों पर फिक्स्ड चंकिंग विफल हो जाता है; सिमेंटिक, मूल-दस्तावेज, ब्रेडक्रंब्स और प्रासंगिक रणनीतियाँ पुनर्प्राप्ति और पीढ़ी में सुधार करती हैं।
स्किट-लर्निंग, embeddings और क्यूवेन2.5-0.5B के साथ एक मुफ्त स्थानीय पुनर्प्राप्ति संवर्धित LLM पाइपलाइन का निर्माण करें।
उत्पाद डेटा वैज्ञानिक चर्न, लाइफटाइम वैल्यू और सेगमेंटेशन में सुधार करने के लिए टिकटों और समीक्षाओं से भावना, विषय और embedding सुविधाएँ जोड़ सकते हैं।
छह एजेंटिक AI आर्किटेक्चर पैटर्न और संदर्भ इंजीनियरिंग उत्पादन-तैयार एजेंटों का मार्गदर्शन करती है जो उपकरण का उपयोग करते हैं, मेमोरी, स्केल और नियंत्रण लागत का प्रबंधन करते हैं।
Isaac Sim के लिए पांच चरणों में ABB YuMi STEP फ़ाइलों को मान्य OpenUSD परिसंपत्तियों में परिवर्तित करें, फिर AI टूल के साथ एक दोहरी-हाथ पिक-एंड-प्लेस का परीक्षण करें।
टेक्स्ट कॉप्लॉट्स आसान हैं, लेकिन वॉयस एजेंट्स को कम विलंबता की आवश्यकता होती है, व्यवधान प्रबंधन, गोपनीयता नियंत्रण और एंटरप्राइज़ उपयोग के लिए अनुपालन जांच।
Hugging Face Transformers Python डेवलपर्स को PyTorch , पाइपलाइनों, मॉडल कार्ड्स, datasets और तैनाती के साथ पूर्व प्रशिक्षित open-source AI मॉडलों का उपयोग करने में मदद करता है।
Make Llama 3 स्कीमा, सत्यापन, पुनः परीक्षण, उपकरण कॉल और लॉग का उपयोग करके निर्धारित आउटपुट को लागू करने के लिए JSON API एजेंटों के लिए विश्वसनीय।
AI एजेंट बनाने के लिए एक शुरुआती गाइड जो बाहरी डेटा लाने, परिणामों पर तर्क करने और आगे स्केलिंग से पहले प्रतिक्रिया देने के लिए एकल टूल कॉल का उपयोग करता है।
यह पेपर साक्ष्य-आधारित पर्यवेक्षण, एजेंटमोनबेंच और ईबीजी का प्रस्ताव करता है ताकि उपयोगकर्ताओं को सत्यापित करने में मदद मिल सके कि लंबी क्षितिज AI एजेंटों ने वास्तव में क्या किया था।
खुले डी1 मॉडल तेज एक-पास multimodal किनारे AI. d1-3B Decision Index के तहत 10B की ओर जाता है; d1-omni-600M पाठ, छवि, ऑडियो का पता लगाता है।
