CirkitScape Top HAT adds extra GPIOs, RS-485, 3-channel ADC, four USB 2.0 ports to Raspberry Pi SBCs

Open Source Vacuum Avoids Cloud

OOMWOO là robot hút bụi mã nguồn mở hoàn toàn, hoạt động không phụ thuộc vào dịch vụ đám …

Why Every AI Engineer Should Learn Hugging Face

Mỗi kỹ sư AI nên học sử dụng Hugging Face vì nền tảng này giúp biến các nghiên cứu AI phức tạp thành vài dòng code đơn giản, tương tự như việc xây dựng trình duyệt web trước khi lập trình web.

Lập trình viên AI nên tìm hiểu Hugging Face vì nó tiết kiệm thời gian và công sức bằng cách cung cấp các mô hình ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và công cụ tiền xử lý sẵn sàng, giúp họ tập trung vào việc xây dựng ứng dụng thay vì phải xây dựng từ cơ sở.

Responsible AI in Practice: A Field Guide for Engineers Building Real Products

Bài viết ghi lại cuộc trò chuyện giữa Tom, chuyên gia về AI có trách nhiệm (RAI), và Harry, kỹ sư đang phát triển chatbot AI, cùng sáu nguyên tắc quan trọng trong quá trình xây dựng sản phẩm AI thực tế.

Bài viết giúp lập trình viên như Harry hiểu cách áp dụng nguyên tắc đạo đức AI trong từng giai đoạn phát triển sản phẩm thực tế, từ thiết kế đến triển khai, tránh rủi ro pháp lý và xã hội mà không phải chỉ biết lý thuyết.

ML Fundamentals Day 12/30: What Is Overfitting? (And How to Spot It)

Overfitting xảy ra khi mô hình học thuộc lòng dữ liệu huấn luyện thay vì nắm bắt được các pattern tổng quát, dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu mới.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách phân biệt và phòng tránh overfitting—lỗi thường gặp trong mô hình ML khiến nó học sai từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu thực tế, từ đó tối ưu hóa hiệu quả dự án và tránh thất bại trong các dự án AI thực tế.

AI Fundamentals: What is a Neuron?

Mạng nơ-ron nhân tạo được xây dựng từ các đơn vị tính toán đơn giản gọi là neuron. Mỗi neuron nhận đầu vào là các con số, thực hiện vài phép tính toán và trả về kết quả.

Nếu bạn đang học hoặc làm việc với các mô hình AI, bài này sẽ giúp bạn hiểu cơ bản về cấu trúc kiến trúc cơ bản của hệ thống học máy, từ đó hiểu rõ hơn về cách các thuật toán AI hoạt động và xây dựng mô hình hiệu quả hơn.

Building Memory That Can Change Its Mind (Part 1 of 4)

Bài viết mở đầu loạt bài 4 phần về thiết kế trợ lý nghiên cứu với bộ nhớ hoạt động giống con người hơn là ghi chép thụ động.

Những kiến thức về thiết kế hệ thống trí nhớ thông minh như trong bài giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng AI có khả năng tự điều chỉnh và học từ trải nghiệm, thay vì chỉ là bộ nhớ ghi lại dữ liệu tĩnh—điều này quan trọng để phát triển các ứng dụng thông minh, từ chatbot đến hệ thống hỗ trợ chuyên môn.

Product Experiment Counterfactual Methods for Estimating the Effects of AI Prompt Engineering

Hai tuần trước, team triển khai Prompt A toàn cầu 100% người dùng mà không có A/B testing hay nhóm kiểm soát. Bài viết đề cập đến phương pháp counterfactual (phản thực tế) nhằm ước tính tác động của Prompt A trong trường hợp không có dữ liệu so sánh trực tiếp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng đối照 ngược (counterfactual) trong AI để đánh giá hiệu quả của prompt mà họ triển khai trực tiếp trên toàn bộ thị trường mà không có kiểm soát, từ đó tránh rủi ro không biết tác động thực sự của thay đổi.

Onboarding Agent from Scratch. Part 5: From Chatbot to Agent

Giai đoạn 3 của Onboarding Agent buộc mô hình phải tuân theo hợp đồng, đảm bảo đầu ra luôn bao gồm {answer, source, confidence} nhờ forced tool use.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi một chatbot đơn giản thành một agent có khả năng thực thi tác vụ cụ thể với kết quả được định dạng rõ ràng, giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy trong ứng dụng tự động hóa.