I used an old SSD as scratch storage, and it saved my main drive from abuse

I tried PewDiePie's open-source AI workspace, and it's weirdly great

PewDiePie giới thiệu Odysseus, một workspace AI mã nguồn mở tự lưu trữ, tích hợp chat, agent tự động, nghiên cứu sâu, so sánh model, quản lý email, ghi chú, lịch, tác vụ và cả trình chỉnh sửa ảnh trong một dashboard Docker duy nhất. Người dùng có thể kết nối với các model cục bộ qua Ollama, llama.cpp, LM Studio hoặc vLLM, đồng thời tùy chọn sử dụng API đám mây. Quá trình cài đặt nhanh chóng chỉ mất khoảng 4 phút bằng cách clone repo và chạy docker compose, tạo nên một bộ công cụ năng suất AI toàn diện vượt xa giao diện chat thông thường.

Là lập trình viên muốn tự host và tối ưu hóa công cụ AI cá nhân mà không phụ thuộc vào các nền tảng bên ngoài, Odysseus sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc tích hợp các tính năng từ chatbot đến xử lý tự động, đồng thời tiết lộ cách xây dựng một hệ sinh thái AI mạnh mẽ với Docker.

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.

Untitled

Google giới thiệu mô hình Gemma QAT (quantization-aware training) có thể chạy cục bộ chỉ với dưới 7GB VRAM, phù hợp cho phần cứng tiêu dùng như RTX 3060. Hướng dẫn bao gồm cài đặt Ollama, tải mô hình Gemma QAT int4, xây dựng dịch vụ Node.js với retry logic, Express proxy, và tích hợp React chat component qua Vite. QAT cải thiện chất lượng 4-bit so với BF16 trên các benchmark như MMLU và HumanEval. Yêu cầu tối thiểu là 6GB VRAM rời hoặc 16GB RAM thống nhất trên Apple Silicon, cùng các mẹo tối ưu hiệu suất.

Lập trình viên muốn phát triển ứng dụng AI trên thiết bị cá nhân hiệu quả mà không cần cloud đắt tiền nên đọc để hiểu cách triển khai mô hình LLM nhẹ (Gemma QAT) với VRAM thấp và xây dựng stack hoàn chỉnh từ cài đặt đến giao diện người dùng.

What Is Myna? Ubuntu's New AI Dictation Tool Explained

Canonical is developing Myna, a local AI-powered speech-to-text tool for Ubuntu, set to debut in Ubuntu 26.10 (October). It works via a hotkey that activates a sandboxed inference process using open models like Whisper, Nvidia Nemotron, Parakeet, or Qwen3-ASR — all running locally with no cloud connectivity. Myna is a dictation tool only, not a voice assistant; wake words, voice commands, and continuous listening are explicitly out of scope. It will be distributed as a removable Snap package, and the project is currently in the architecture/planning stage on GitHub.

Local LLMs finally beat cloud AI for coding, automation, and brainstorming — here's which ones I use

Sau nhiều tháng thử nghiệm, tác giả chia sẻ các mô hình ngôn ngữ cục bộ (LLM) thay thế hiệu quả cho các tác vụ cụ thể: Qwen3-Coder cho phát triển Python, Gemma 4 cho brainstorming và phân tích tài liệu riêng tư nhờ cửa sổ ngữ cảnh 256K cùng hỗ trợ đa phương thức, và Qwen3 4B Instruct cho tự động hóa Home Assistant. Các công cụ như Ollama và LM Studio đã đơn giản hóa quá trình triển khai mô hình cục bộ, mang đến giải pháp bảo mật thay thế cho AI đám mây.

Là lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất, tiết kiệm chi phí và bảo mật dữ liệu khi phát triển, tự động hóa hoặc tư duy sáng tạo, bài viết này sẽ chỉ cho bạn những mô hình AI local hiệu quả nhất hiện nay, từ cách sử dụng đến công cụ hỗ trợ dễ dàng.

I ran a local LLM on my underpowered Chromebook, and it actually works

A writer ran a local LLM on a severely underpowered Chromebook (4GB RAM, Intel UHD 600, 32GB SSD) and found it actually works. After an initial crash with LLM Hub loading Ministral 3B, they succeeded using LM Playground with Gemma 4 E2B. Performance is slow but functional for offline brainstorming, light research, and structured queries. The app includes built-in web search and JavaScript tools without needing MCP setup. The experiment confirms that modern small models can run on very constrained hardware, with Termux/llama.cpp as a next step for more flexibility.

Gemma 4's smallest model runs on 3GB of VRAM, and it's the one I actually reach for

Mô hình Gemma 4 E2B của Google với ~5 tỷ tham số chỉ cần 3GB VRAM nhờ công nghệ Per-Layer Embeddings, hỗ trợ đa phương thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh), ngữ cảnh 128k token và gọi hàm. Tác giả thử nghiệm trên PC gaming, iPhone 16 và Chromebook, nhận thấy hiệu suất đủ dùng cho phân tích giao diện hay xử lý tài liệu riêng tư, đồng thời tiết kiệm tài nguyên cho các tác vụ khác.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Gemma 4 tối ưu hóa hiệu suất với bộ nhớ VRAM thấp (3GB) thông qua kiến trúc Per-Layer Embeddings, giúp phát triển ứng dụng AI đa modal (text, hình ảnh, âm thanh) hiệu quả trên thiết bị có tài nguyên hạn chế mà vẫn giữ chất lượng cao.