30 mai 2026
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Découvrez MiniMind-O, un modèle Omni minuscule de 0,1 milliard de paramètres capable d'écouter, de voir et de parler, conçu pour une transparence totale et un entraînement local.
Arrêtez de traiter les LLM comme des boîtes noires. Ce guide complet vous accompagne dans la création d'un modèle de langage moderne, de style LLaMA, à partir de zéro avec un code entièrement annoté.
Découvrez 40 cas d'utilisation testés au combat d'OpenClaw AI agent qui automatisent votre travail et votre vie. Des intégrations avec l'écosystème chinois comme les bots Feishu, DingTalk et WeCom aux scénarios mondiaux pour la création de contenu, serveurs DevOps auto-réparateurs et équipes multi-agents. Convivial pour débutants avec prompts prêts à copier-coller, guides d'installation et notations de difficulté. Transformez OpenClaw en votre employé IA 24/7 dès aujourd'hui !
Découvrez 'Teaching Boyfriend LLM' - le dépôt GitHub ultime avec plus de 70 notes de cours PDF en chinois couvrant les fondamentaux LLM, fine-tuning, RLHF, RAG, Agents, optimisation de l'inférence, et modèles de pointe comme DeepSeek R1, Qwen3, Llama3. Parfait pour développeurs, étudiants et ingénieurs AI cherchant un parcours systématique de zéro à expert. Organisé par sujet avec notations de difficulté claires et progression d'apprentissage.
Vous recherchez des moyens concrets d’exploiter OpenClaw ? Le référentiel génial des Cas d'Utilisation OpenClaw est une ressource tout-en-un remplie de recettes d’automatisation réalistes, d’amplificateurs de productivité et de flux de travail propulsés par l’IA. Des digests de réseaux sociaux aux usines de contenu multi‑agents, la liste couvre chaque niche. Apprenez à contribuer, à naviguer dans les catégories et à comprendre les considérations de sécurité liées à ces compétences. Que vous soyez développeur, propriétaire d’entreprise ou passionné d’automatisation, ce guide vous aidera à libérer le plein potentiel d’OpenClaw.
Découvrez le Catalogue d'exemples AI Android – une collection gratuite et open‑source de démonstrations d’IA à la pointe de la technologie présentant les modèles Gemini, Imagen et GenAI sur appareil. Apprenez à configurer Firebase, à lancer l'application dans Android Studio et à explorer une variété de fonctionnalités d'exemples allant de la génération d'images à la synthèse vidéo. Que vous soyez un développeur cherchant à prototyper rapidement ou un passionné curieux de l'IA générative, ce guide vous accompagne depuis la prise en main jusqu'aux points forts des exemples, ainsi qu'aux meilleures pratiques pour contribuer et étendre le catalogue.
Découvrez le guide à quatre principes d'Andrej Karpathy pour coder avec Claude LLM. Apprenez à réfléchir avant de coder, à éviter le sur‑ingénierie, à effectuer des changements chirurgicaux et à exécuter des boucles axées sur l'objectif. L'article explique chaque principe en profondeur, fournit des instructions pratiques d'installation et montre comment intégrer les règles dans vos propres projets pour un code plus propre et fiable. Idéal pour les développeurs souhaitant exploiter les LLM tout en préservant maintenabilité et clarté.
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Découvrez un dépôt GitHub exceptionnel regroupant une vaste collection d'invites système « divulguées » provenant de divers services de modèles de langage à grande échelle (LLM), notamment OpenAI, Anthropic, Google, et bien d'autres. Ce projet open source offre une occasion unique de comprendre les instructions sous-jacentes qui guident les principaux modèles d'IA, fournissant des aperçus de leurs méthodologies opérationnelles et de leurs biais potentiels. Explorez comment ces invites façonnent le comportement de l'IA et contribuent à la conversation plus large sur la transparence et le développement de l'IA. Idéal pour les développeurs, les chercheurs et les passionnés d'IA.
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Plongez dans le guide de référence de l'ingénierie des invites (Prompt Engineering) en open-source, proposé par DAIR.AI. Il regorge de ressources, allant des concepts de base aux techniques avancées, pour optimiser les grands modèles de langage (LLM). Ce guide met à disposition des articles, des cours, des notebooks et des exemples pratiques, s'adressant à tous, des chercheurs aux développeurs, désireux de comprendre en profondeur et d'utiliser efficacement les LLM. Découvrez des méthodes comme le Chain-of-Thought, le RAG, et bien d'autres pour améliorer vos applications d'IA. Rejoignez des millions d'apprenants et perfectionnez votre maîtrise des LLM grâce à cette ressource évolutive et alimentée par la communauté.