-
Khám phá 5 cuốn sách đáng đọc nhất về Large Language Model, từ xây dựng Transformer, Hugging Face, fine-tuning đến triển khai các ứng dụng AI thực tế.
-
Meta Muse Spark 1.1 đánh dấu sự trở lại của Meta với AI cạnh tranh chuyên nghiệp, sở hữu điểm số benchmark ngang ngửa GPT 5.5. Dưới đây là những khả năng của nó và cách truy cập.
-
SillyTavern là một interface mã nguồn mở miễn phí, giúp biến việc trò chuyện với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thành một trải nghiệm chuyên nghiệp và đầy đủ tính năng như tại một studio sản xuất thực thụ.
-
Hướng dẫn chi tiết cách cài đặt và chạy Claude Offline trên Windows cực kỳ đơn giản, bảo mật và hoàn toàn miễn phí.
-
Hướng dẫn cách cài đặt và chạy Claude Offline trên Windows cực kỳ đơn giản
-
Hầu hết các công cụ AI chúng ta sử dụng đều chạy trên đám mây và yêu cầu kết nối Internet. Mặc dù có thể sử dụng các công cụ AI cục bộ được cài đặt trên máy tính, nhưng bạn cần phần cứng mạnh mẽ để làm như vậy.
-
Tìm hiểu các thuật ngữ AI phổ biến như LLM, RAG, MCP, prompt, token, AI agent hay generative AI theo cách dễ hiểu và thực tế hơn.
-
Khám phá 5 mô hình AI coding mã nguồn mở mạnh mẽ có thể chạy local với Ollama hoặc LM Studio, giúp lập trình viên làm việc hiệu quả mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư.
-
AI không “suy nghĩ” như con người, đang cạn dữ liệu huấn luyện và tiềm ẩn nhiều vấn đề về lập trình, quyền riêng tư mà không phải ai cũng nhận ra.
-
Loop Engineering là xu hướng mới trong phát triển AI Coding Agent, tập trung vào thiết kế vòng lặp giúp AI tự lập kế hoạch, kiểm tra kết quả và sửa lỗi. Tìm hiểu vì sao đây được xem là bước tiến tiếp theo sau Prompt Engineering.
-
Tìm hiểu 4 kỹ thuật giúp giảm chi phí token trong hệ thống Multi-Agent AI, bao gồm Semantic Caching, Model Routing, Just-in-Time Tooling và Static Instruction Caching.
-
Tìm hiểu prompt injection gián tiếp – mối đe dọa lớn nhất với AI hiện nay và 6 cách giúp bạn bảo vệ dữ liệu khi dùng chatbot.
-
Muốn học Small Language Model? Khám phá 5 tài liệu quan trọng nhất về SLM, từ xây dựng Transformer, fine-tuning, Agentic AI cho tới triển khai mô hình AI cục bộ.
-
https://venturebeat.com/orchestration/new-framework-lets-ai-agents-rewrite-their-own-skills-without-retraining-the
-
Bạn không cần trở thành Data Scientist để sử dụng AI hiệu quả. Khám phá những kiến thức quan trọng về Data Science và AI giúp người đi làm đưa ra quyết định chính xác hơn.
-
Khám phá 5 bài nghiên cứu quan trọng về AI agent, từ ReAct, Toolformer đến Voyager và AutoGen, giúp hiểu cách agent suy luận, sử dụng công cụ, ghi nhớ và phối hợp.
-
Tìm hiểu cách kết hợp RAG và fine-tuning trong kiến trúc AI lai để xây dựng chatbot doanh nghiệp vừa chính xác, nhất quán, an toàn vừa giảm hallucination và độ trễ.
-
Khám phá 5 Python decorator hữu ích giúp tối ưu code AI, từ logging, seed, feature đến xử lý lỗi LLM.
-
SWE-bench là benchmark phổ biến nhất để đánh giá AI Coding Agent. Tìm hiểu cách hoạt động, các phiên bản SWE-bench và vì sao cùng một mô hình AI có thể đạt những điểm số rất khác nhau.
-
Specification Engineering đang trở thành kỹ năng quan trọng khi AI chuyển sang coding agent và workflow tự động. Tìm hiểu cách xây dựng specification hiệu quả.
-
Google DeepMind đề xuất phương pháp mới để đo lường năng lực đạo đức của AI, nhằm phân biệt giữa hiểu biết thực sự và hành vi bắt chước mẫu thống kê.
-
LLM rất mạnh nhưng không phải lựa chọn tối ưu cho mọi tác vụ. Tìm hiểu vì sao Machine Learning truyền thống vẫn giữ vai trò quan trọng trong hệ thống AI Agent hiện đại và cách tích hợp các mô hình ML vào Agentic AI.