Eigenvalues for People Who Slept Through Linear Algebra

ML Development in VS Code with Google Cloud Power: Workbench Extension Now Available

Google Cloud vừa ra mắt tiện ích mở rộng Workbench Notebooks cho VS Code, giúp nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên quản lý Jupyter notebooks trên cloud trực tiếp từ IDE cục bộ. Tiện ích này kết nối VS Code với cơ sở hạ tầng tối ưu AI của Google Cloud, giảm thiểu sự chuyển đổi ngữ cảnh giữa thử nghiệm cục bộ và điện toán đám mây.

Lập trình viên AI/ML sẽ tiết kiệm thời gian và hiệu suất khi sử dụng công cụ này để chạy và quản lý notebooks trên Google Cloud từ VS Code, tránh mất thời gian chuyển đổi giữa môi trường cài đặt địa phương và cloud.

From a “Buzzword” to a “Direction” — How AI Pulled Me Into the World of Data

Một sinh viên tốt nghiệp ngành ứng dụng máy tính chia sẻ hành trình từ kiến thức lập trình cơ bản đến xây dựng mô hình phân loại bệnh võng mạc tiểu đường nhờ AI, chứng minh rằng sự tò mò và ham học hỏi là đủ để bước chân vào lĩnh vực AI và khoa học dữ liệu, ngay cả khi không có nền tảng toán nâng cao.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kiến thức cơ bản đến dự án thực tế AI như phân loại bệnh từ hình ảnh, chứng minh rằng với sự tò mò và tinh thần học hỏi, họ có thể xây dựng được những giải pháp mạnh mẽ mà không cần phải nắm toàn bộ lý thuyết toán học phức tạp.

My 7-year-old GPU runs local AI perfectly, and I don't need my cloud subscriptions anymore

Các mô hình MoE và kỹ thuật lượng tử hóa (quantization) cho phép chạy AI cục bộ trên GPU cũ 8GB VRAM như RTX 2070 Super, thay thế được các gói cloud nhờ các model như Qwen3-Coder 8B hay Gemma 4 E4B. Các công cụ như Ollama (dòng lệnh) hay LM Studio (GUI) giúp triển khai dễ dàng, nhưng cần lưu ý tốc độ sinh token, kích thước cửa sổ ngữ cảnh và hỗ trợ tool calling.

Nếu bạn đang tìm cách tiết kiệm chi phí và tăng hiệu suất cho các ứng dụng AI hàng ngày mà vẫn giữ được chất lượng cao, thì bài viết này sẽ cho bạn cách tối ưu hóa mô hình AI với GPU cũ và công nghệ MoE/quantization để làm việc hiệu quả mà không cần phụ thuộc vào cloud.

Which programming language to use for coding interviews

The choice of programming language for coding interviews can greatly impact performance, with Python and Java being commonly preferred. Familiarity with the language is also important, and it's recommended to use a language you're already familiar with. However, there are exceptions for domain-specific positions. Learning a new language just for interviewing is generally not recommended.

Google Consent Mode v2

Learn about the importance of Google Consent Mode and how it works, the new parameters introduced in version 2, and various ways to set it up.

What Looked Fine

Một nhà phát triển chia sẻ bốn dự án ML/AI thất bại do những sai lầm lặp lại: dataset mất cân bằng che giấu lỗi mô hình (DermAI), hiệu suất benchmark tốt nhưng lag phần cứng khiến YOLO/SAM thất bại trong thực tế (Petrova), xung đột metrics và ràng buộc pháp lý thay đổi phạm vi dự án (Legit?), cũng như metrics ROUGE/BERTScore không phản ánh đúng sở thích người dùng (ViReel). Bài học chung: metrics bề mặt thường che giấu vấn đề sâu xa, và cần kiểm tra nền tảng kỹ thuật trước khi triển khai.

Những lỗi cơ bản trong ML/AI thường xuất hiện như những "vết nứt không rõ ràng" ở các dự án thực tế, và bài viết này giúp bạn tránh những sai lầm lặp đi lặp lại khi xây dựng mô hình từ những ví dụ sống động.

Learning Statistics for Machine Learning — Part 1: Understanding Probability

A beginner-friendly introduction to probability fundamentals as they relate to machine learning, based on Chapter 1 of Larry Wasserman's 'All of Statistics'. Covers sample spaces, events, set operations (union and intersection), conditional probability, and Bayes' theorem. The key insight is that probability is the mathematical language for reasoning under uncertainty, and Bayes' theorem allows reversing conditional probability to update beliefs given new evidence — a foundation underlying virtually all machine learning algorithms.