DeepSeek V4 Pro 0813 quietly released

The Next Web1 Hot3 min13 h agoAI

DeepSeek publishes its method for training AI agents at scale

DeepSeek đã công bố phương pháp huấn luyện AI agents với quy mô lớn, sử dụng 380,000 sandboxes đồng thời. Vấn đề chính mà họ chỉ ra là vấn đề về tính đáng tin cậy (untrustworthy) trong quá trình thực thi. Hệ quả là châu Âu dự kiến sẽ triển khai hệ thống sandbox riêng vào năm 2027. Bài viết cung cấp cái nhìn sâu sắc về thách thức kỹ thuật khi xử lý hàng trăm nghìn sandbox cùng lúc. Lập trình viên nên đọc để hiểu rõ hơn về quy trình và các vấn đề kỹ thuật cụ thể trong việc huấn luyện AI agents at scale.

DeepSeek tiết lộ phương pháp huấn luyện AI agent quy mô lớn với 380,000 sandbox đồng thời, mở ra hướng phát triển hệ thống thông minh tự chủ hiệu quả hơn.

#ai-agent #ai-safety #ai-governance Source

Machine Learning Mastery44 Hot10 min9 d agoAI

A Gentle Introduction to Model Distillation

Model distillation phương pháp nén khả năng của mô hình teacher lớn vào một student nhỏ hơn, ban đầu qua training trên soft probability distributions và temperature scaling, nay cho LLMs chủ yếu qua synthetic data generation, feature matching hoặc logit matching. Mặc dù distillation đã trở thành tiêu chuẩn (ví dụ Llama 3.1 405B của Meta được cấp phép rõ ràng cho mục đích này), năm 2026 chứng kiến các tranh chấp lớn khi OpenAI cáo buộc DeepSeek, Anthicism cáo buộc Qwen (Alibaba) và báo cáo về việc truy cập tài khoản giả để khai thác Claude, cùng Google can thiệp các tấn công vào Gemini. Chưa có kiểm toán pháp y hay phán xét tòa án nào giải quyết được các cáo buộc này, và xung đột cơ bản giữa việc mô hình bị bộc lộ qua API và được bảo vệ khỏi sao chép vẫn chưa được giải quyết.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ thực trạng pháp lý và kỹ thuật của mô hình model distillation trong bối tranh tranh bản quyền công nghệ AI.

#ai #machine-learning #llm Source

Daily Dose of Data Science | Avi Chawla | Substack2 Hot11 min5 d agoAI

Run Any Agent Harness Under One Interface

UHP (Unified Harness Protocol) và HarnessRouter cung cấp một giao diện thống nhất để thực thi agent chạy trên các nền tảng khác nhau như Codex, Claude Code và Hermes. Nguyên nhân kỹ thuật là do các agent runtime khác nhau có giao thức và cách gọi API riêng biệt, gây khó khăn khi tích hợp hệ thống. Hệ quả là việc triển khai agent trở nên phức tạp, tăng chi phí bảo trì và giảm tính linh hoạt của hệ thống. Điều đáng học là UHP đã sử dụng protocol abstraction layer để chuẩn hóa quy trình gọi, cho phép một agent có thể chạy trên nhiều nền tảng chỉ với một điểm gọi API duy nhất. Bằng cách định nghĩa common interface này, UHP giúp giảm 40% thời gian phát triển và tăng khả năng mở rộng của hệ thống agent đa nền tảng.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách UHP và HarnessRouter tạo ra giao diện thống nhất để chạy các tác nhân trên nhiều nền tảng khác nhau.

#ai-agent #architecture #claude-code Source

BleepingComputer1 Hot5 min3 d agoAI

Researchers escape OpenAI Codex sandbox to run commands on host

Các nhà nghiên cứu đã tìm ra cách thoát khỏi sandbox của OpenAI Codex, bao gồm việc thực thi lệnh trực tiếp trên máy tính của nhà phát triển ngay cả trong chế độ bị khóa chặt nhất. Lỗ hổng này cho phép kẻ tấn công thực thi mã độc trên hệ thống chủ, tiềm ẩn nguy cơ bảo mật nghiêm trọng. OpenAI đã vá cả hai lỗ hổng sau khi được báo cáo, nhưng vụ việc cho thấy những hạn chế trong cơ chế sandbox của các mô hình AI lớn. Nhà phát triển nên cân nhắc các biện pháp bảo bổ sung khi triển khai các API như Codex, vì sandbox không thể đảm bảo bảo mật tuyệt đối.

Bài này giúp lập trình viên nhận thức lỗ h bảo mật nghiêm trọng trong OpenAI Codex để bảo vệ hệ thống khỏi các cuộc tấn công tương tự.

#security #ai-agent #openai-codex Source

XDA Developers0 Hot3 min5 d agoAI

I run my local LLMs inside the ChatGPT desktop app now, and it took one free open-source tool to do it

Bạn đang tìm kiếm cách tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn local vào ứng dụng ChatGPT desktop mà không cần trả phí. Công cụ opencodex cho phép bạn thêm bất kỳ LLM nào vào Codex chỉ với một giải pháp mã nguồn mở. Tính đến thời điểm bài viết đăng tải, opencodex đã đơn giản hóa quá trình này bằng cách cung cấp giao diện trực quan cho việc quản lý và triển khai mô hình. Giải pháp này giúp người dùng tận dụng sức mạnh của các local LLMs trong giao diện quen thuộc của ChatGPT mà không cần kiến thức chuyên sâu về kỹ thuật. Đây là phương pháp đáng cân nhắc cho lập trình viên muốn tự do tùy chỉnh môi trường làm việc với AI mà không bị ràng buộc bởi các nền tảng đóng.

Công cụ mã nguồn mở opencodex giúp bạn tích hợp bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào vào ứng dụng ChatGPT desktop một cách đơn giản.

#openai #local-ai #openai-codex Source

FireUp14 Hot2 min1 mo agoAI

Meta Enters the AI Coding Race: What Is Muse Code? : fireup.pro

Meta vừa tham gia cuộc đua công cụ lập trình AI với Muse Code, sử dụng mô hình Muse Spark 1.2. Sản phẩm này cạnh tranh trực tiếp với các công cụ như Claude Code và OpenAI Codex, nhằm vượt trội hơn các trợ lý lập trình AI truyền thống.

Là người phát triển muốn tối ưu hóa hiệu suất và chất lượng mã nguồn trong thời đại AI, bài này giúp bạn hiểu cách Muse Code—công cụ mới của Meta—có thể thay đổi cách tiếp cận lập trình với khả năng tích hợp sâu với mô hình AI tiên tiến nhất hiện nay.

#ai-agents #claude-code #openai-codex Source

The New Stack1 Hot4 min9 d agoAI

AI’s best coding agent fails 60% of the time — and the data backs it up

Các benchmark hiện tại đánh giá AI coding agent trên bài toán public, trong khi thực tế lập trình viên làm việc với codebase riêng. Khi thử nghiệm trên Real-SWE (benchmarks sử dụng 237 vấn đề thực tế từ 16 project độc quyền), top performer là GPT-4o chỉ hoàn thành thành công 39.9% task. Tỷ lệ thất bại cao đến 60.1% cho thấy AI vẫn chưa đủ mạnh để thay thế lập trình viên trong môi trường production. Điều này nhắc nhở chúng ta cần thiết lập kỳ vọng thực tế với AI coding assistant và hiểu rõ giới hạn của công nghệ hiện tại.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ hạn chế của AI coding agents khi xử lý code riêng tư để không phụ thái quá vào công cụ này.

#ai-agent #claude-code #openai-codex Source

sean goedecke17 Hot6 min2 mo agoAI

AI inference is obviously profitable

Phân tích chi phí sơ lược cho thấy suy luận (inference) AI thực sự sinh lời, với chi phí ước tính khoảng 1 USD cho mỗi triệu token đầu ra, thấp hơn nhiều so với mức giá 4,5 USD trở lên của các nhà cung cấp như OpenAI, qua đó đạt biên lợi nhuận gộp 70–80%. Suy luận AI có lợi nhuận, nhưng các phòng thí nghiệm AI như OpenAI và Anthropic sử dụng khoản lợi nhuận này để bù đắp chi phí đào tạo mô hình tốn kém.

Là người phát triển muốn tối ưu chi phí cho ứng dụng AI của mình, bài viết này giúp bạn hiểu rõ về lợi nhuận thực tế của quá trình inference AI, từ đó có thể xây dựng mô hình kinh doanh hiệu quả và tránh bỏ lỡ cơ hội tiết kiệm chi phí mà không phụ thuộc vào sự hỗ trợ từ các công ty lớn.

#llm #openai #gpu Source

DeepSeek V4 Pro 0813 quietly released

What do you remember?

Recommended for you

Bình luận

DeepSeek publishes its method for training AI agents at scale

A Gentle Introduction to Model Distillation

Run Any Agent Harness Under One Interface

Researchers escape OpenAI Codex sandbox to run commands on host

I run my local LLMs inside the ChatGPT desktop app now, and it took one free open-source tool to do it

Meta Enters the AI Coding Race: What Is Muse Code? : fireup.pro

AI’s best coding agent fails 60% of the time — and the data backs it up

AI inference is obviously profitable

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads