AI

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.

Den här guiden ger en omfattande översikt över tillgängliga Go SDKs för Ollama och jämför deras funktioner.

Här är en jämförelse mellan Qwen3:30b och GPT-OSS:20b som fokuserar på instruktionsföljande och prestandaparametrar, specifikationer och hastighet:

Ollamas GPT-OSS-modeller har återkommande problem med hantering av strukturerad utdata, särskilt när de används med ramverk som LangChain, OpenAI SDK, vllm och andra.

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

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.

Här jämför jag hur mycket VRAM den nya versionen av Ollama tilldelar modellen (https://www.glukhov.org/sv/post/2025/09/memory-allocation-in-ollama-new-version/ “Ollama VRAM-allokering”) jämfört med tidigare version. Den nya versionen är sämre.

Ollama har snabbt blivit ett av de mest populära verktygen för att köra LLMs lokalt. Dess enkla CLI och strömlinjeformade modellhantering har gjort det till ett förstahandsval för utvecklare som vill arbeta med AI-modeller utanför molnet. Men som med många lovande plattformar finns det redan tecken på Enshittification:

Lokalt värdade Ollama gör det möjligt att köra stora språkmodeller på din egen dator, men att använda det via kommandoraden är inte användarvänligt. Här är flera öppna källkodsprojekt som erbjuder ChatGPT-stilgränssnitt som ansluter till ett lokalt Ollama.

Här är en uppdaterad GitHub Copilot cheat sheet, som täcker viktiga genvägar, kommandon, användningstips och kontextfunktioner för Visual Studio Code och Copilot Chat

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.

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.

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.

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.

I den här testen jämför jag hur olika LLMs som är värdade på Ollama översätter Hugo-sidor från engelska till tyska. Tre sidor som jag testade handlade om olika ämnen och hade trevlig markdown med struktur: rubriker, listor, tabeller, länkar etc.

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.