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Day 27 of my 50 days of GenAI challenge. Ask an agent a question. Get a great answer. Ask a follow-up — and it has no idea what you just talked about. By default, LangChain agents are stateless. Ev
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Day 26 of my 50 days of GenAI challenge. LLMs generate text. But they can't look things up. Ask for today's weather and they'll guess. Or refuse. That changes with agents. An agent is an LLM that
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Day 25 of my 50 days of GenAI challenge. We’re halfway through. So far, the series has covered the core building blocks of modern AI systems: • LLM fundamentals • Tokens and cost • Memory and conte
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Day 24 of my 50 days of GenAI challenge. Not all LLMs perform the same. Even within the same family, models differ in: • Speed • Cost • Reasoning ability • Output quality In this example, we compa
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Day 23 of my 50 days of GenAI challenge. LLMs don’t always generate the same response. That behavior is controlled by sampling parameters. These parameters decide how the model chooses the next tok
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Day 22 of my 50 days of GenAI challenge. Embeddings used to work within a single modality. Text was compared with text. Images with images. Now everything can live in the same embedding space. Wit
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Day 21 of my 50 days of GenAI challenge. Multimodal models don’t just analyze images. They follow instructions. The same image can produce completely different responses depending on the prompt. Y
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Day 20 of my 50 days of GenAI challenge. So far, we’ve been sending text to models and receiving text back. But modern models are multimodal — they can process images too. In this example, we send
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Day 19 of my 50 days of GenAI challenge. We’ve spent the last few days learning how agents work: • Tool calling • Multi-tool routing • Agent loops (think → act → observe) Today we combine them into
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So far, we’ve seen: • Single tool calls • Multiple tool routing Today, we move to the agent loop. An agent doesn’t just call one tool. It can: Think Decide which tool to use Execute the tool Observ
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Yesterday, we gave the LLM one tool. Today, we gave it three. The moment you introduce multiple tools, the LLM stops being just a caller — it becomes a router. Each tool is defined with: • A name
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LLMs can generate text. But they cannot: • Access real-time data • Query databases • Call APIs • Execute code Tool calling changes that. Instead of answering directly, the model can request to cal
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À propos de @average.yash

Yashwanth S est un micro influenceur Instagram. Avec 12.3K abonnés et 44 publications, le compte de average.yash affiche un ratio abonnés/abonnements de 323.4:1. Ce profil démontre un fort engagement communautaire dans sa niche. Voir tout le contenu anonymement sur Pictame - aucune connexion requise.

Le taux d'engagement de average.yash est de 2.07%. Pour les comptes avec 10K-100K abonnés, la moyenne tourne autour de 2.5%, il y a donc une marge de progression — bien que chaque communauté soit unique.

Sur les 12 dernières publications, 100% sont des vidéos et 0% des photos. De nouvelles publications apparaissent environ tous les 3 jours — un rythme stable. Les légendes sont plutôt détaillées, avec environ 987 caractères en moyenne.

2.07% d'engagement — potentiel de croissance pour les comptes 10K-100K abonnés.
Du nouveau contenu tous les 3 jours — un rythme stable.
Ratio abonnés/abonnements de 323.4:1.

Questions Fréquentes Sur @average.yash

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