How to scale e-commerce revenue with deep learning programmatic retargeting?

[2607.11938] Mathematics of Data Science

Bài báo arXiv 2607.11938 giới thiệu phần tóm tắt về lĩnh vực "Toán học của Khoa học Dữ …

Schneier on Security

MIT triển khai hơn 500 camera giám sát AI trên khuôn viên với chi phí trên 3 triệu USD từ tháng 11/2025 đến 9/2026. Các camera Hanwha Wisenet AI có thể nhận diện khuôn mặt, phân loại giới tính, tuổi tác từ xa 35 feet, phát hiện chuyển động, đám đông hay khẩu trang, lưu trữ dữ liệu 30 ngày, gây lo ngại về quyền riêng tư.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ về những thách thức về an ninh và bảo mật khi tích hợp hệ thống AI vào môi trường thực tế, từ đó có thể phát triển giải pháp bảo vệ dữ liệu và đảm bảo tính riêng tư một cách hiệu quả.

Newer Models, Same Advantage

Bài đăng trên Hugging Face của Dharma-AI giới thiệu những phiên bản nâng cấp của mô hình …

How to Use AI in Shopify

Bài viết hướng dẫn cách ứng dụng AI vào Shopify dành cho chủ cửa hàng, không yêu cầu kỹ năng lập trình. Nội dung tập trung vào các giải pháp thực tế để tối ưu hoạt động kinh doanh trên nền tảng này.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp công nghệ AI vào hệ thống e-commerce Shopify, giúp tối ưu hóa quy trình vận hành, tự động hóa dịch vụ khách hàng và tăng hiệu quả kinh doanh mà không cần phụ thuộc vào kỹ thuật phát triển.

GitHub - Saivineeth147/lora-speedrun: Speedrunning LoRA fine-tuning: frozen task, frozen hardware, public wall-clock leaderboard. modded-nanogpt for fine-tuning.

Dự án lora-speedrun trên GitHub của Saivineeth147 tập trung tinh chỉnh mô hình LoRA (Low-Rank Adaptation) với điều kiện phần cứng và nhiệm vụ cố định, đồng thời cung cấp bảng xếp hạng thời gian thực công khai. Sử dụng phiên bản modded-nanogpt để tinh chỉnh.

Là người tìm cách tối ưu hóa hiệu suất huấn luyện mô hình AI với LoRA mà không cần thay đổi cấu trúc cơ bản, bạn nên đọc để khám phá cách áp dụng frozen task và frozen hardware để tiết kiệm thời gian và tài nguyên trong các dự án mô hình lớn.

How Neural Machine Translation Works: Build Your Own Translation App with React Native and QVAC

Trong thập kỷ qua, công nghệ dịch thuật đã tiến bộ vượt bậc từ những bản dịch cứng nhắc đến các hệ thống hiểu nghĩa ngữ cảnh nhờ trí tuệ nhân tạo. Bài viết giới thiệu cách xây dựng ứng dụng dịch thuật bằng React Native và QVAC, tận dụng sức mạnh của Neural Machine Translation (NMT).

Lập trình viên muốn xây dựng ứng dụng giao tiếp tự động hoặc tích hợp dịch thuật vào dự án React Native nên đọc bài này để hiểu cách triển khai hiệu quả hệ thống dịch máy bằng neural machine translation (NMT) từ cơ sở dữ liệu QVAC.

RAG vs Fine-Tuning Explained: What They Actually Do and When to Use Each

RAG và fine-tuning giải quyết các vấn đề khác nhau: RAG truy xuất thông tin bên ngoài vào thời điểm suy luận (inference) mà không thay đổi mô hình, trong khi fine-tuning điều chỉnh trọng số mô hình để thay đổi hành vi (giọng điệu, định dạng) nhưng không đáng tin cậy cho việc truy xuất kiến thức thực tế. Nên dùng RAG khi cần mô hình biết thông tin mới, fine-tuning khi cần thay đổi cách phản hồi; trong thực tế, hai kỹ thuật thường được kết hợp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của mô hình AI bằng cách lựa chọn giữa hai kỹ thuật RAG (retrieval-augmented generation) và fine-tuning phù hợp với nhu cầu cụ thể của ứng dụng, từ việc xử lý kiến thức mới đến điều chỉnh hành vi theo yêu cầu.