Lewati ke konten
NeuraLIA Labs
MasukMulai sekarang

David Vicente Campos

Pendiri NeuraLIA Labs & salah satu pendiri MyRealFood

Saya seorang insinyur komputer lulusan Universitas León. Saya ikut mendirikan MyRealFood, tempat saya sebagai CTO membangun aplikasi yang telah digunakan jutaan orang untuk makan lebih sehat, dan saya mendirikan NeuraLIA Labs, tempat saya membangun produk AI. Di sini saya menulis tentang hal-hal yang harus saya pahami sepanjang perjalanan, sebagaimana dulu saya berharap ada yang menjelaskannya kepada saya.

AI Dari Nol

30 bab

  1. Perceptron dari Nol: Apa yang Dihitung Neuron
  2. Dari Mana Loss Function Berasal: Likelihood, Bukan Konvensi
  3. Menurun: Gradient Descent, dan Dua Langkah yang Selalu Dilewati
  4. Klasifikasi, Cross-Entropy, dan Cara Tidak Menipu Diri Sendiri
  5. Backpropagation dari Nol: Mesin Dulu, Lalu Jaringan
  6. Membuatnya Belajar, Lalu Membuatnya Menggeneralisasi
  7. Bangun BPE Tokenizer: Kenapa Modelmu Tak Bisa Menghitung Huruf R
  8. Prediksi Next-Token: Embeddings, dan Arti Perplexity
  9. Attention dan Blok Transformer, Diturunkan dari Rata-Rata
  10. Pretraining LLM: Data, Komputasi, Scaling Laws, dan Biaya
  11. Dari Base Model ke Assistant: SFT, RLHF, DPO, dan GRPO
  12. Chain of Thought, RLVR, dan Test-Time Compute, diukur
  13. Membuat Inference Murah: KV cache, Batching, dan Kuantisasi
  14. Panggilan LLM Produksi Pertamamu: Streaming, Retry, Timeout
  15. Prompt Engineering, Diukur: Apa yang Mengubah Output
  16. Context Window, Token, dan Tagihan, Terukur
  17. Temperature, Top-p, dan Determinisme yang Sebenarnya Tidak Kamu Punya
  18. Tool Calling dan Structured Outputs: Kontrak yang Tetap Kokoh
  19. RAG di Production: Chunking, Retrieval, dan Sitasi yang Jujur
  20. Fine-Tune, Retrieve, atau Prompt? Keputusannya Ekonomi
  21. Harga Multimodal: Tagihan Nyata untuk Gambar, Audio, dan Video
  22. Apa Itu AI Agent: Lima Tipe Klasik, Dua Definisi yang Bersaing
  23. Membangun Agent Harness: Loop dan Lima Jalan Keluarnya
  24. Context Engineering: Mengapa Agent Kamu Makin Bodoh di Turn 40
  25. Orkestrasi Multi-Agent: Lima Pola, dan Kapan Satu Menang
  26. MCP Dijelaskan Berdasarkan Spesifikasi: Apa Sebenarnya Server Itu
  27. Rilis MCP Server: TypeScript dan Python, Terukur
  28. Agent Skills dan SKILL.md: Progressive Disclosure yang Terukur
  29. Evaluasi LLM: Dari Benchmark Publik ke Golden Set Kamu
  30. Prompt Injection dan Trifecta Mematikan: Mengamankan Agent Nyata