Azure Functions kết hợp với Hosted Skills tạo nền tảng ứng dụng hướng sự kiện có khả năng suy luận AI. Dynamic Workflows cho phép thực hiện công việc đa bước do AI điều hành một cách bền vững sau khi lời gọi kích hoạt kết thúc. Trong bài benchmark, việc sử dụng token giảm 56-93% và độ trễ end-to-end giảm 77-95% với cùng chất lượng đầu ra. Cách tiếp cận này giúp mô hình AI chỉ cần lập kế hoạch một lần dưới dạng DAG, sau đó Durable Functions tự động thực thi.
Why read it: Azure Functions Hosted Skills với Dynamic Workflows giúp giảm đáng kể token sử dụng và độ trễ trong ứng dụng dẫn động sự kiện.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://devblogs.microsoft.com/azure-sdk/dynamic-workflows-azure-functions-hosted-skills. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Đang tải bình luận…
Stack Overflow nền tảng công khai được thành lập năm 2008 và được hầu hết các lập trình sư sử dụng để học hỏi, chia sẻ kiến thức và hợp tác. Bài viết tập trung vào việc tạo ra một lớp tính xác định (determinism layer) cho các AI agents, giúp cho hành vi của chúng trở nên đáng tin cậy và dễ dự đoán hơn. Việc này giải quyết vấn đề các mô hình AI hiện tại thường mang tính ngẫu nhiên, gây khó khăn cho việc tái tạo kết quả và kiểm thử. Các lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách triển khai lớp xác định, đặc biệt khi làm việc với các AI systems đòi hỏi tính nhất quán cao như chatbot hỗ trợ khách hàng hay quy trình tự động hóa.
Tìm hiểu về lớp tính xác định trong AI agents giúp bạn xây dựng hệ thống đáng tin cậy và dễ dự đoán hơn.
Việc tạo hệ thống diagram cho kiến trúc hệ thống là phần quan trọng trong tài liệu kỹ thuật. Khi độ phức tạp của hệ thống tăng, tính minh bạch trong nhóm trở nên cần thiết hơn. Bài viết hướng dẫn sử dụng Python để tự động tạo diagram, giúp tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán. Công cụ như Graphviz và Mermaid.js được đề xuất để kết hợp với Python cho việc tạo diagram chất lượng cao. Lập trình viên có thể tự động hóa quy trình này, giảm thiểu sai sót khi làm việc với hệ thống phức tạp.
Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên tự động tạo sơ đồ thiết kế hệ thống bằng Python để tăng hiệu quả và độ chính xác trong tài liệu kỹ thuật.
Bối cảnh: Bạn không cần cụm GPU khổng lồ để học cách AI hiện đại hoạt động. Nội dung video hướng dẫn xây dựng, pre-train và fine-tune một mô hình LLM 25 triệu parameter chỉ trên CPU. Nguyên nhân kỹ thuật: Video trình bày quy trình chi tiết từ đầu đến cuối với các công cụ như PyTorch, tạo tập dataset từ văn bản thuần túy. Hệ quả: Người xem sẽ có được kiến thức thực tế về cách LLM hoạt động mà không cần tài nguyên đắt đỏ. Điều đáng học: Dù quy mô nhỏ hơn các frontier model như GPT-4 hay Llama 2, quy trình này giúp hiểu nền tảng của deep learning trong NLP.
Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng và huấn luyện một mô hình ngôn ngữ quy mô 25 triệu tham số ngay trên CPU mà không cần cluster GPU đắt đỏ.
Bối cảnh của bài viết là việc khám phá tiềm năng của deep neural networks trong giải quyết các bài toán phức tạp. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở khả năng tự động học đặc trưng từ dữ liệu của deep learning thay vì yêu cầu tính thủ công như các phương pháp truyền thống. Hệ quả là các mô hình như ResNet, VGG và CNN đã đạt được hiệu suất vượt trội trong các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Điều đáng học là kiến trúc mạng nơ-ron sâu với hàng triệu tham số có thể từ những dữ liệu thô, nhưng việc huấn luyện đòi hỏi GPU mạnh và kiến thức về backpropagation, dropout và batch normalization.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được sự tiến hóa từ Magic Box đến Deep Neural Network trong lĩnh vực học máy.
Tác giả đã xây dựng một MCP server chỉ với 80 dòng code Python để tích hợp Claude với hệ thống sales pipeline. Việc sử dụng MCP (Model Context Protocol) cho phép Claude truy cập dữ liệu bán hàng thông qua các công cụ được tự định nghĩa. Server này giúp Claude hiểu được bối cảnh doanh số và có thể truy vấn thông tin từ pipeline một cách hiệu quả. Dự án chứng minh rằng các developer có thể mở rộng khả năng của AI agents một cách nhanh chóng với ít code nhưng hiệu quả cao.
Bài này sẽ hướng dẫn bạn tạo một MCP server Python đơn giản để tích hợp dữ liệu kinh doanh vào Claude.
Bài viết trình bày việc xây dựng một Transformer block từ đầu bằng NumPy, sau khi đã triển khai scaled dot-product attention. Tác giả giải thích cách sử dụng Queries, Keys, và Values để Transformer quyết định phần thông tin quan trọng. Phần triển khai bao gồm các thành phần chính như multi-head attention và feed-forward network với activation function GELU. Bài viết cung cấp code thực tế chi tiết giúp người đọc hiểu sâu cơ chế hoạt động của Transformer.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu sâu và thực hành cách xây dựng khối Transformer từ đầu với NumPy, nền tảng quan trọng cho AI hiện đại.
Các script batch transform trong Data 360 giúp bạn thực thi logic Python tùy biến để xử lý data lake objects (DLOs) và data model objects (DMOs) trong môi trường tính toán riêng biệt. Bài viết tập trung vào các ví dụ nâng cao sử dụng PySpark cho batch data transforms, cho phép xử lý dữ liệu quy mô lớn với hiệu suất cao. Công nghệ PySpark được tối ưu hóa để chạy trên cluster Apache Spark, giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu lớn lên đến 10-100 lần so với xử lý tuần tự thông thường. Các kỹ sư có thể học hỏi cách kết hợp PySpark với Data 360 API để tạo pipeline xử lý dữ liệu phức tạp, đặc biệt hữu ích khi cần xử lý dữ liệu không cấu trúc hoặc thực hiện các phép toán toán học phức tạp trên dữ liệu lớn.
Các lập trình viên nên đọc bài này để học hỏi các ví dụ script nâng cao giúp tối ưu hóa việc biến đổi dữ liệu hàng loạt bằng PySpark trong Data 360.
pnpm 12.5 đã giới thiệu hỗ trợ cho Python, bao gồm cả editable project packages và shared workspace. Bản cập nhật này cho phép người dùng quản lý các gói Python một cách hiệu quả hơn, tương tự như cách pnpm đã làm cho JavaScript. Shared workspace giúp tối ưu hóa việc chia sẻ dependencies giữa các dự án trong cùng một workspace, giảm thiểu việc cài lại các gói trùng lặp. Editable project packages cho phép phát triển các gói Python ở chế độ chỉnh sửa trực tiếp mà không cần cài đặt lại. Đây là bước tiến quan trọng giúp pnpm trở thành một công cụ đa ngôn ngữ mạnh mẽ hơn.
Lập trình viên cần đọc về pnpm 12.5 để hiểu cách tối ưu hóa quản lý các gói dự án editable trong môi trường Python cùng với việc chia sẻ workspaces hiệu quả hơn, giúp tiết kiệm bộ nhớ và cải thiện trải nghiệm phát triển đa ngôn ngữ.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it