AI

Karena Ollama standar tidak memiliki API rerank langsung, Anda perlu menerapkan reranking menggunakan Qwen3 Reranker dalam GO dengan menghasilkan embedding untuk pasangan query-dokumen dan memberi skor mereka.

Pada satu hari musim dingin di bulan Juli… yang berada di Australia… saya merasa ada kebutuhan mendesak untuk melatih model AI dalam mendeteksi batang reinforcement beton yang tidak terkait…

Dalam uji coba ini saya membandingkan bagaimana berbagai LLM yang dihosting di Ollama menerjemahkan halaman Hugo dari bahasa Inggris ke Jerman. Tiga halaman yang saya uji berbeda topiknya, memiliki beberapa markdown yang menarik dengan struktur tertentu: header, daftar, tabel, tautan, dll.

Ini sedikit Contoh kode Go untuk reranking memanggil Ollama untuk menghasilkan embedding untuk query dan setiap dokumen kandidat, kemudian mengurutkan menurun berdasarkan kesamaan kosinus.

Model Qwen3 Embedding dan Reranker adalah rilis terbaru dalam keluarga Qwen, yang dirancang khusus untuk tugas pemrosesan teks lanjutan, pencarian, dan pengurutan ulang.

Dalam tengah-tengah kekacauan dunia modern ini, di sini saya membandingkan spesifikasi teknis dari berbagai kartu yang cocok untuk tugas AI
(Deep Learning,
Object Detection
dan LLMs).
Mereka semua sangat mahal meskipun demikian.

Vibe coding adalah pendekatan pemrograman yang didorong oleh AI, di mana pengembang menggambarkan fungsi yang diinginkan dalam bahasa alami, memungkinkan alat AI untuk menghasilkan kode secara otomatis.

Saya telah menggunakan MMDetection (mmengine, mdet, mmcv) cukup banyak, Dan kini tampaknya sudah tidak lagi digunakan. Sayang sekali. Saya menyukai koleksi modelnya.

Model pertama DeepSeek dengan kemampuan penalaran yang setara dengan OpenAI-o1, termasuk enam model padat yang didistilasi dari DeepSeek-R1 berbasis Llama dan Qwen.

Tidak lama yang lalu telah dirilis. Mari kita mengejar dan uji bagaimana kinerja Mistral Small dibandingkan dengan LLM lainnya.

Baru-baru ini Black Forest Labs mempublikasikan serangkaian model AI teks-ke-gambar yang dikatakan memiliki kualitas output yang jauh lebih tinggi. Mari coba model tersebut

Makanan yang luar biasa juga memberikan kesenangan bagi mata Anda. Namun, dalam posting ini kita akan membandingkan dua sistem pencarian berbasis AI, Farfalle dan Perplexica.

Itu sangat menarik! Alih-alih memanggil copilot atau perplexity.ai dan memberi tahu seluruh dunia apa yang Anda cari, sekarang Anda dapat menjalankan layanan serupa di PC atau laptop Anda sendiri!

Saat saya mulai bereksperimen dengan LLM, UI-nya sedang dalam pengembangan aktif dan sekarang beberapa dari mereka benar-benar bagus.

Baru-baru ini kita melihat beberapa LLM baru yang dirilis. Masa yang menarik. Mari kita uji dan lihat bagaimana mereka berperforma saat mendeteksi fallasi logis.