18 minutterPydantic er alt, du har brug for: Jason Liu
Lær, hvorfor schema-first LLM-kald behøver typede objekter, validators, retries og eksplicit håndtering af malformerede eller hallucinerede felter.
Y Combinator. Karpathys AI Startup School-keynote rammesætter LLM'er som en ny slags computer — utility, fab og OS rullet sammen — og argumenterer for "partial autonomy"-produkter med et menneske-kontrolleret leash. Det er den klareste artikulation af den stack-niveau mentale model, artiklen antager: at du vælger inferensvendors og tooling til et programmerbart substrate, ikke en chatbot.
Modelnavne, priser og kapaciteter ændrer sig hurtigt. Brug den til beslutningsmønsteret, og verificér derefter aktuel modeladfærd, før du adopterer det.
Evaluér produktidéer med partial autonomy, hvor mennesker beholder kontrollen over high-risk-beslutninger.
Ingen — den kan ses uden forberedelse; den parres godt efter den dybdegående gennemgangs træningsopskrift-forankring.
Senest gennemgået: 18. maj 2026
Fortsæt ad den samme læringsvej med de næste kuraterede videoer.
18 minutterLær, hvorfor schema-first LLM-kald behøver typede objekter, validators, retries og eksplicit håndtering af malformerede eller hallucinerede felter.
77 minutterHør, hvordan produktions-prompt engineers reviderer instruktioner, eksempler og adfærdsbegrænsninger under reelt pres i stedet for at behandle prompts som engangstext.
55 minutterDesign en eval-stige, der fanger regressioner, før prompt- eller modelændringer når brugerne.
Håndplukkede eksterne kurser, der går i dybden med dette emne.
Antje Barth · Shelbee Eigenbrode · Mike Chambers · Chris Fregly
Når praktikere spørger: "Hvilket kursus bør jeg tage, hvis jeg mener det alvorligt med at bygge løsninger med LLM'er?", er dette svaret. Fagligt og matematisk redeligt uden at være en forskningsartikel; de AWS-prægede kapitler om idriftsættelse er stadig nyttige, selv hvis du aldrig kommer til at bruge SageMaker.
Jerry Liu
Naiv RAG (vektorsøgning → indsæt i prompten) er den version, der først sættes i produktion og hurtigst skuffer. Dette korte kursus viser opgraderingen: en agent, der planlægger hentning, vælger værktøjer, sammenligner kilder og besvarer spørgsmål på tværs af dokumenter. To timer med indhold, der straks kan anvendes i et reelt produkt.
Harrison Chase
Problemet med kontekstvinduets hukommelsestab er grunden til, at de fleste agenter virker glemsomme og uintelligente allerede på dag to. Kurset lærer dig LangMem-mønstrene, der løser det – episodisk, proceduremæssig og semantisk hukommelse – så en agent husker brugerpræferencer og tidligere interaktioner på tværs af sessioner uden at overfylde prompten.