AI Coding

Tokenoptimering är den kritiska färdigheten som skiljer kostnadseffektiva LLM-applikationer från budgetdrainande experiment.

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.

NVIDIA DGX Spark är en realitet, till salu 15 oktober 2025, och riktar sig mot CUDA-utvecklare som behöver lokal LLM-arbete med en integrerad NVIDIA AI-stack. US MSRP $3 999; UK/DE/JP-pris är högre på grund av moms och kanal. AUD/KRW-priser är ännu inte allmänt postade.

Den här guiden ger en omfattande översikt över tillgängliga Go SDK:er för Ollama och jämför deras funktionssätt.

Här är en jämförelse mellan Qwen3:30b och GPT-OSS:20b fokuserande på instruktionssäljning och prestandaparametrar, specifikationer och hastighet.

I detta inlägg kommer vi att utforska två sätt att ansluta din Python-applikation till Ollama: 1. Via HTTP REST API; 2. Via den officiella Ollama Python-biblioteket.

Ollama’s GPT-OSS modeller har återkommande problem med att hantera 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/llm-performance/benchmarks/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 är en uppdaterad snabbreferens för GitHub Copilot, som täcker essentiella genvägar, kommandon, användningstips och kontextfunktioner för Visual Studio Code och Copilot Chat.

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.

Eftersom standard Ollama inte har en direkt rerank-API, behöver du implementera omrankning med Qwen3 Reranker i GO genom att generera inbäddningar (embeddings) för par av fråga-dokument och sedan betygsätta dem.

Detta lilla Reranking-kodexempel i Go anropar Ollama för att generera inbäddningar för frågan och för varje kandidatdokument, och sorterar sedan i fallande ordning baserat på kosinussimilaritet.

I Ollama modellbiblioteket finns det modeller som kan konvertera HTML-innehåll till Markdown, vilket är användbart för innehållskonverteringsuppgifter. Den här guiden är en del av vår Dokumentationsverktyg 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Skrivningsflöden hub.

Här listas några AI-assisterade kodverktyg och AI-kodassistenten samt deras fördelar.

Vibe coding är ett AI-drivet programmeringssätt där utvecklare beskriver önskad funktionalitet på naturligt språk och låter AI-verktyg generera koden automatiskt – med minimal direkt kodning.