Mästare Linux-miljöuppsättning för datavetenskapligt arbete
Linux har blivit det faktiska operativsystemet för data science-professionella, och erbjuder oöverträffad flexibilitet, prestanda och ett rikt ekosystem av verktyg.
Accelerera FLUX.1-dev med GGUF-kvantisering
FLUX.1-dev är en kraftfull text-till-bild-modell som producerar imponerande resultat, men dess minneskrav på 24GB+ gör den svår att köra på många system. GGUF-kvantisering av FLUX.1-dev erbjuder en lösning, reducerar minnesanvändningen med cirka 50% samtidigt som bildkvaliteten bibehålls.
AI-modell för att augmentera bilder med textinstruktioner
Black Forest Labs har släppt FLUX.1-Kontext-dev, en avancerad bild-till-bild AI-modell som förstärker befintliga bilder med hjälp av textinstruktioner.
Minska LLM-kostnader med 80% genom smart tokenoptimering
Tokenoptimering är den kritiska färdigheten som skiljer kostnadseffektiva LLM-applikationer från budgetdrainande experiment.
Bygg MCP-server för AI-assistenter med Python-exempel
Model Context Protocol (MCP) revolutionerar hur AI-assistenter interagerar med externa datorkällor och verktyg. I den här guiden kommer vi att utforska hur man bygger MCP servrar i Python, med exempel som fokuserar på webbsökning och skrapning.
Tillgänglighet, verkliga detaljhandelspriser i sex länder och jämförelse med Mac Studio.
NVIDIA DGX Spark är verkligt, till salu 15 oktober 2025, och riktar sig till CUDA-utvecklare som behöver lokalt LLM-arbete med en integrerad NVIDIA AI-stack. US MSRP $3,999; UK/DE/JP detaljhandel är högre på grund av moms och kanaler. AUD/KRW offentliga prislappar är inte ännu allmänt publicerade.
Lätt olika API:er kräver en särskild tillvägagångssätt.
Här är en sida vid sida jämförelse av stöd för strukturerad utdata (att få tillförlitligt JSON tillbaka) över populära LLM-leverantörer (https://www.glukhov.org/sv/post/2025/10/structured-output-comparison-popular-llm-providers/ “strukturerad utdata över populära LLM-leverantörer”), plus minimala Python exempel
Några sätt att få strukturerad utdata från Ollama
Stora språkmodeller (LLMs) är kraftfulla, men i produktion vill vi sällan ha fritt formulerade stycken. Istället vill vi ha förutsägbart data: attribut, fakta eller strukturerade objekt som du kan mata in i en app. Det är LLM Strukturerad Utdata.
Beskrivning, planer, kommandon och tangentbordsgenvägar
Här är en uppdaterad GitHub Copilot cheat sheet, som täcker viktiga genvägar, kommandon, användningstips och kontextfunktioner för Visual Studio Code och Copilot Chat
Jämförelse av mjukvaruutvecklingsverktyg och programmeringsspråk
The Pragmatic Engineer-nytt publicerade för några dagar sedan undersökningsstatistik om populariteten för programmeringsspråk, IDE:er, AI-verktyg och andra data för mitten av 2025.
Under juli 2025 bör det snart vara tillgängligt
Nvidia står inför att släppa NVIDIA DGX Spark - en liten AI-superdator på Blackwell-arkitektur med 128+GB enhetligt RAM och 1 PFLOPS AI-prestanda. En trevlig enhet för att köra LLMs.
Långläsning om MCP-specifikationer och implementering i GO
Här har vi en beskrivning av The Model Context Protocol (MCP), korta anteckningar om hur man implementerar en MCP-server i Go, inklusive meddelandestruktur och protokollspecificeringar.
Implementerar RAG? Här är några kodbitar på Go - 2...
Ett standard Ollama-verktyg har ingen direkt rerank-API, så du måste implementera reranking med Qwen3 Reranker i GO genom att generera inbäddningar för fråga-dokument-par och poängsätta dem.
Implementerar RAG? Här är några kodesnuttar i Golang...
Den här lilla Go-kodexemplet för omrankning använder Ollama för att generera inbäddningar för frågan och för varje kandidatdokument, sedan sorterar i fallande ordning efter cosinuslikhet.
Nya fantastiska LLMs tillgängliga i Ollama
Modellerna för Qwen3 Embedding och Reranker (https://www.glukhov.org/sv/rag/embeddings/qwen3-embedding-qwen3-reranker-on-ollama/ “Qwen3 Embedding och Reranker modeller på ollama”) är de senaste lanseringarna i Qwen-familjen, specifikt utformade för avancerade textembedding-, återvinning- och omrankningstjänster.
Vad är denna trendiga AI-assisterade kodning?
Vibe kodning är en AI-driven programmeringsmetod där utvecklare beskriver önskad funktionalitet på naturligt språk, vilket tillåter AI-verktyg att generera kod automatiskt.
