مواد پر جائیں
NeuraLIA Labs
لاگ انشروع کریں

David Vicente Campos

NeuraLIA Labs کے بانی اور MyRealFood کے شریک بانی

میں یونیورسٹی آف لیون سے کمپیوٹر انجینئر ہوں۔ میں نے MyRealFood کی مشترکہ بنیاد رکھی، جہاں بطور CTO میں نے وہ ایپ بنائی جسے لاکھوں لوگ بہتر غذا کے لیے استعمال کر چکے ہیں، اور میں نے NeuraLIA Labs قائم کیا، جہاں میں AI مصنوعات بناتا ہوں۔ یہاں میں ان باتوں کے بارے میں لکھتا ہوں جو اس سفر میں مجھے سمجھنی پڑیں، اس طرح جس طرح کاش کسی نے مجھے سمجھائی ہوتیں۔

AI شروع سے

30 ابواب

  1. Perceptron ابتدا سے: ایک Neuron کیا compute کرتا ہے
  2. Loss Function کہاں سے آتا ہے: Likelihood، روایت نہیں
  3. ڈھلوان کی طرف: Gradient Descent، اور وہ دو قدم جو سب چھوڑ دیتے ہیں
  4. Classification، cross-entropy، اور خود کو دھوکا نہ دینے کا طریقہ
  5. Backpropagation شروع سے: پہلے انجن، پھر نیٹ ورک
  6. اسے train کروانا، اور اسے generalise کروانا
  7. BPE Tokenizer بنائیں: آپ کا model R کیوں نہیں گن سکتا
  8. Next-token prediction: embeddings، اور perplexity کا مطلب
  9. Attention اور Transformer block: ایک اوسط سے اخذ شدہ
  10. LLM کی pretraining: data، compute، scaling laws اور لاگت
  11. Base Model سے Assistant تک: SFT، RLHF، DPO اور GRPO
  12. Chain of Thought، RLVR اور Test-Time Compute کی پیمائش
  13. Inference کو سستا بنانا: KV cache، Batching اور Quantization
  14. آپ کی پہلی production LLM call: streaming، retries، timeouts
  15. Prompt Engineering، ناپ کر: output کو کیا بدلتا ہے
  16. context window، tokens اور بل: ناپ تول کے ساتھ
  17. Temperature، top-p اور وہ determinism جو آپ کے پاس نہیں
  18. Tool Calling اور Structured Outputs: وہ contract جو قائم رہتا ہے
  19. Production میں RAG: chunking، retrieval اور دیانت دار citations
  20. Fine-Tune، Retrieve یا Prompt؟ فیصلہ معاشی ہے
  21. Multimodal قیمتیں: images، audio اور video پر اصل بل کیسے بنتا ہے
  22. AI Agent کیا ہے: پانچ کلاسیکی اقسام، دو حریف تعریفیں
  23. Agent harness بنائیں: loop اور اس سے نکلنے کے پانچ راستے
  24. Context Engineering: آپ کا agent ٹرن 40 پر کم عقل کیوں ہو جاتا ہے
  25. Multi-Agent Orchestration: پانچ patterns، اور کب ایک ہی جیتتا ہے
  26. MCP کو spec کے مقابل سمجھیں: server اصل میں کیا ہے
  27. MCP Server شپ کریں: TypeScript اور Python، ناپ تول کے ساتھ
  28. Agent Skills اور SKILL.md: progressive disclosure، پیمائش کے ساتھ
  29. LLM evaluation: public benchmarks سے آپ کے golden set تک
  30. Prompt injection اور lethal trifecta: ایک حقیقی agent کو محفوظ بنانا