I Tried Fine-Tuning a Robot AI Model on Colab. Here Is What Worked

[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 …

Newer Models, Same Advantage

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

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.

Robotics @ XIAOMI

Xiaomi ra mắt XR-1, mô hình robot nền tảng đầu tiên kết hợp 100.000 giờ dữ liệu pre-training (UMI) và 7.200 giờ dữ liệu post-training trên robot thực, giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu trong robotics. Mô hình đạt tỷ lệ thành công 75% trên tác vụ mới với dưới 10 giờ huấn luyện, vượt 58,3% so với RoboDojo trong các bài kiểm tra mô phỏng.

Là lập trình viên nghiên cứu AI hoặc robotics, bạn nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng mô hình robot thông minh hiệu quả hơn bằng cách áp dụng kỹ thuật pre-training và post-training như trong mô hình LLM, giúp tiết kiệm thời gian và dữ liệu thực tế mà vẫn đạt hiệu quả cao.

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.

Why AMI Labs’ Alexandre LeBrun won’t call his AI ‘AGI’ or ‘superintelligence’

Alexandre LeBrun, CEO của AMI Labs, không sử dụng thuật ngữ "AGI" hay "siêu trí tuệ" (superintelligence) dù ngành AI đang theo đuổi chúng.

Là một lập trình viên muốn xây dựng AI thực tế và hiệu quả, bạn nên đọc bài này để tránh rơi vào hào hoa về "AGI" hay "superintelligence" mà thực sự cần hiểu về các khái niệm cơ bản và ứng dụng thực tế của mô hình thế giới (world model) như AMI Labs đang phát triển.

Telemetry, MQTT, and Grafana tested on a Raspberry Pi 4-based Meshtastic gateway

Bài đánh giá thực tế về thiết bị RAKwireless WisMesh Station, một gateway Meshtastic dựa trên Raspberry Pi 4 trong vỏ kim loại, bao gồm lắp ráp, bổ sung cảm biến BME680, cấu hình băng tần LoRa AS923, và thử nghiệm truyền tin mesh cùng GPS. Tác giả cũng triển khai hệ thống giám sát (Mosquitto MQTT, Node-RED, InfluxDB, Grafana) để hiển thị telemetry cục bộ, ghi nhận phạm vi hoạt động ~500m trong đô thị và 1.3km trong điều kiện nhìn thẳng, tiêu thụ điện 2–3W khi rảnh rỗi, nhiệt độ dưới 45°C. Script cài đặt từ RAKwireless gặp lỗi phải sửa bằng tay.

Nếu bạn đang tìm kiếm cách triển khai một hệ thống IoT tự chủ, hiệu quả về chi phí và không phụ thuộc vào cloud, bài viết này sẽ hướng dẫn cách kết hợp MQTT, Grafana cùng gateway Meshtastic trên Raspberry Pi để theo dõi và hiển thị dữ liệu sensor một cách đơn giản và mạnh mẽ.