Unsloth Studio 如何在模型仓库变更后重新校验再运行

本教程演示如何以 ComfyUI 为无头推理后端，构建端到端的 MiniMax-H3 视频生成工作流。通过 Python 直接构建执行图，支持文生视频、首尾帧条件生成和参考图像条件生成，并自动根据 GPU 显存选择 quality、balanced、squeeze 三种权重配置。流水线涵盖模型自动下载、节点模式校验、音视频联合解码与进度监控，无需图形界面即可复现实验。

本教程使用 Google Meridian 构建完整的贝叶斯营销组合建模工作流，涵盖数据加载、ROI 先验配置、NUTS 采样拟合及收敛性评估。通过 Analyzer API 提取渠道贡献、ROI、边际 ROI、adstock 与饱和曲线等后验指标，并计算渠道间 ROI 比较概率。最后用 BudgetOptimizer 优化固定与灵活预算，生成可分享的 HTML 报告并保存模型复用。

本教程演示如何用 NVIDIA SkillSpector 评估 AI 技能的安全态势，构建包含干净、风险、恶意及 MCP 示例的合成技能市场，并通过 LangGraph 检查流水线扫描每个技能。

本教程基于Anthropic的financial-services仓库，用纯Python复现其技能驱动架构。通过解析SKILL.md文件构建可搜索技能注册表，并创建可复用SkillAgent，将金融分析剧本注入Anthropic Messages API，支持迭代工具调用循环。

Patter SDK 发布教程，演示如何构建一个餐厅预订场景的语音智能体工作流。该流程支持动态调用变量、注册可调用工具、应用输出护栏（如PII脱敏、脏话过滤、话题范围限制），并可在无需实时电话凭证的情况下运行脚本化通话模拟。教程还涵盖延迟与成本指标追踪、回归式评估检查，以及将智能体逻辑、工具调用、安全检查和通话模拟整合为单一结构化管线。

本教程实现一个基于Salesforce CodeGen的端到端代码生成工作流。从HuggingFace加载CodeGen模型（支持350M、2B、codegen2-1B、codegen25-7b等版本），通过自然语言提示生成Python函数，随后进行函数提取、语法检查、静态安全检查、单元测试验证、best-of-N候选重排序、多步程序合成、提示词实验、基准可视化及导出。展示了CodeGen作为结构化代码生成流水线的能力，不仅完成代码补全，还能评估、筛选和组织生成结果。

该教程基于 NVIDIA cuTile Python 实现了分块 GPU 内核编程工作流，在 Colab 环境中配置 GPU、驱动、CUDA 及 cuTile 可用性后，分别构建了 tiled 向量加法、矩阵加法和矩阵乘法核函数，并以 PyTorch 作为回退保持 notebook 可执行。每一步均通过 PyTorch 验证结果正确性，并基准测试了各阶段的中位运行时间。

本教程在Google Colab中构建一个完整的pgvector实验环境，展示PostgreSQL如何作为向量数据库服务于现代AI应用。内容涵盖安装PostgreSQL、编译pgvector扩展、通过Psycopg建立连接，并注册向量类型以实现与Python的平滑集成。最后使用SentenceTransformers创建并存储嵌入向量。

MarkTechPost 发布一篇教程，讲解如何用 llama.cpp 运行 NVIDIA Nemotron Labs 的 Dory 1.0 4B 循环推理模型。

教程在 llama.cpp 中对比运行 Underdog Saluki 27B（7.9 GB 的 Qwen3.8-27B 2-bit 量化版）与 ISTA-DASLab 的 GSQ-RCO 量化版，逐张量比对 GGUF 头并做字节级比较。两者在同一 GPU 上测内存与速度，并用 BFCL 官方 checker 在相同种子的 120 个任务上按严格与宽松解析评分。