AI-tutorials

Leer wat zero-shotclassificatie is, hoe het onder de motorkap werkt met NLI-modellen, hoe het zich verhoudt tot few-shot en fine-tuning, en hoe je het toepast met Hugging Face Transformers.

Bouw een CrewAI agent-swarm met Gemini 3.5 Flash, Olostep live websearch en hiërarchische taakdelegatie voor een multi-agent onderzoeks- en schrijfworkflow.

Leer hoe je de software-engineeringagent OpenAI's Codex gebruikt om bugs te fixen, code uit te leggen en pull requests direct vanuit ChatGPT te genereren.

Leer in deze uitgebreide hands-on review hoe je MiniMax M3 gebruikt met MiniMax Code, een lokale en browsergebaseerde agentische code-engine voor het genereren van presentaties, onderzoeksrapporten, websites, games en volledige complexe projecten.

CrewAI is een platform waarmee ontwikkelaars geautomatiseerde workflows kunnen bouwen en uitrollen met meerdere AI-agents die samenwerken om complexe taken uit te voeren.

Deze uitgebreide gids over Llama.cpp loodst je door de basis van het inrichten van je ontwikkelomgeving, het begrijpen van de kernfunctionaliteiten en het benutten van de mogelijkheden om echte use-cases op te lossen.

Prik door de hype heen. Leer LLM-benchmarks interpreteren, navigeer door open leaderboards en voer je eigen evaluaties uit om de beste AI-modellen voor jouw behoeften te vinden.

Stel OpenClaw (voorheen Clawdbot/Moltbot) in: een self-hosted agent die Claude via WhatsApp met je Mac verbindt. Doorzoek bestanden en voer shell-opdrachten uit vanaf je telefoon.

Ontdek Nanobot, het lichtgewicht alternatief voor OpenClaw. Bouw in minder dan 10 minuten een veilige, controleerbare Python AI-agent met deze complete setupgids.

Leer een onverslaanbare boter-kaas-en-eieren-AI te programmeren met het Minimax-algoritme in Python. Deze tutorial behandelt theorie, implementatie en optimalisatie, ideaal voor liefhebbers van game-AI.

Leer hoe de nieuwe Function Calling-functionaliteit van OpenAI GPT-modellen in staat stelt gestructureerde JSON-output te genereren en hoe dit veelvoorkomende dev-problemen door onregelmatige outputs oplost.

One-hot-encoding is een techniek om categorische data om te zetten naar een binair formaat waarbij elke categorie wordt weergegeven door een aparte kolom met een 1 voor aanwezigheid en 0 voor alle andere categorieën.