Lemonade 11.8 Makes It Easy To Run DeepSeek V4 Flash On AMD Strix Halo

The Next Web1 Hot3 min13 h agoAI

DeepSeek publishes its method for training AI agents at scale

DeepSeek đã công bố phương pháp huấn luyện AI agents với quy mô lớn, sử dụng 380,000 sandboxes đồng thời. Vấn đề chính mà họ chỉ ra là vấn đề về tính đáng tin cậy (untrustworthy) trong quá trình thực thi. Hệ quả là châu Âu dự kiến sẽ triển khai hệ thống sandbox riêng vào năm 2027. Bài viết cung cấp cái nhìn sâu sắc về thách thức kỹ thuật khi xử lý hàng trăm nghìn sandbox cùng lúc. Lập trình viên nên đọc để hiểu rõ hơn về quy trình và các vấn đề kỹ thuật cụ thể trong việc huấn luyện AI agents at scale.

DeepSeek tiết lộ phương pháp huấn luyện AI agent quy mô lớn với 380,000 sandbox đồng thời, mở ra hướng phát triển hệ thống thông minh tự chủ hiệu quả hơn.

#ai-agent #ai-safety #ai-governance Source

Machine Learning Mastery44 Hot10 min9 d agoAI

A Gentle Introduction to Model Distillation

Model distillation phương pháp nén khả năng của mô hình teacher lớn vào một student nhỏ hơn, ban đầu qua training trên soft probability distributions và temperature scaling, nay cho LLMs chủ yếu qua synthetic data generation, feature matching hoặc logit matching. Mặc dù distillation đã trở thành tiêu chuẩn (ví dụ Llama 3.1 405B của Meta được cấp phép rõ ràng cho mục đích này), năm 2026 chứng kiến các tranh chấp lớn khi OpenAI cáo buộc DeepSeek, Anthicism cáo buộc Qwen (Alibaba) và báo cáo về việc truy cập tài khoản giả để khai thác Claude, cùng Google can thiệp các tấn công vào Gemini. Chưa có kiểm toán pháp y hay phán xét tòa án nào giải quyết được các cáo buộc này, và xung đột cơ bản giữa việc mô hình bị bộc lộ qua API và được bảo vệ khỏi sao chép vẫn chưa được giải quyết.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ thực trạng pháp lý và kỹ thuật của mô hình model distillation trong bối tranh tranh bản quyền công nghệ AI.

#ai #machine-learning #llm Source

TechCentral1 Hot2 min2 d agoAI

AMD is now worth a trillion dollars

AMD đã đạt mức định giá 1 tỷ USD lần đầu tiên, đồng thời Nasdaq đóng cửa ở mức kỷ lục khi các nhà đầu tư đặt cược vào việc chi tiêu cho AI vẫn đang tăng trưởng. Động lực chính đằng sau đà tăng này là nhu cầu mạnh mẽ cho bộ xử lý GPU của AMD trong thị trường AI, đặc biệt là dòng Instinct MI300. Sự thành công này cho thấy AMD đang cạnh tranh trực tiếp với NVIDIA trong lĩnh vực AI accelerator. Bài phân tích cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách AMD tận dụng làn sóng AI để tạo ra giá trị thị trường khổng lồ, điều mà các lập trình viên quan tâm đến xu hướng công nghệ nên theo dõi.

Tin tức này giúp lập trình viên hiểu xu hướng đầu tư công nghệ AI đang định hình giá trị các công ty phần cứng hàng đầu.

#nvidia #amd #investing Source

sean goedecke17 Hot6 min2 mo agoAI

AI inference is obviously profitable

Phân tích chi phí sơ lược cho thấy suy luận (inference) AI thực sự sinh lời, với chi phí ước tính khoảng 1 USD cho mỗi triệu token đầu ra, thấp hơn nhiều so với mức giá 4,5 USD trở lên của các nhà cung cấp như OpenAI, qua đó đạt biên lợi nhuận gộp 70–80%. Suy luận AI có lợi nhuận, nhưng các phòng thí nghiệm AI như OpenAI và Anthropic sử dụng khoản lợi nhuận này để bù đắp chi phí đào tạo mô hình tốn kém.

Là người phát triển muốn tối ưu chi phí cho ứng dụng AI của mình, bài viết này giúp bạn hiểu rõ về lợi nhuận thực tế của quá trình inference AI, từ đó có thể xây dựng mô hình kinh doanh hiệu quả và tránh bỏ lỡ cơ hội tiết kiệm chi phí mà không phụ thuộc vào sự hỗ trợ từ các công ty lớn.

#llm #openai #gpu Source

ITNEXT1 Hot6 min18 d agoAI

RunWhale Turns a Phone Into an Agent Coding Workspace

RunWhale cho phép người dùng bắt đầu một dự án, để một Agent chỉnh sửa mã và chạy kết quả trực tiếp trên điện thoại đang trong tay. Điều này giải quyết vấn đề mà nhiều lập trình viên gặp khi muốn thử Agent coding: cần cài đặt môi trường phức tạp trên máy tính cá nhân. Bằng cách đóng gói toàn bộ công cụ cần thiết vào một ứng dụng di động, RunWhale loại bỏ nhu cầu thiết lập thủ công và cung cấp một không gian làm việc liền mạch trên thiết bị đã có. Kết quả là, lập trình viên có thể thực hiện quy trình mã hóa hoàn chỉnh mà không cần phụ thuộc vào laptop hoặc máy để bàn, tăng tính linh hoạt và giảm thời gian chuẩn bị. Điều đáng học từ đây là việc tận dụng ảo hóa và các agent AI trên thiết bị di động có thể mở rộng khả năng phát triển phần mềm ra ngoài môi trường làm việc truyền thống.

RunWhale biến điện thoại thành môi trường lập trình với Agent, cho phép khởi tạo, chỉnh sửa và chạy dự án bất cứ lúc nào.

#mobile #react-native #deepseek Source

Armin Ronacher1 Hot4 min1 mo agoAI

What Is Reasoning

Reasoning traces là quá trình ghi lại và phân tích các bước logic, suy luận trong quá trình giải quyết vấn đề của mô hình AI, giúp hiểu rõ cách mô hình đưa ra quyết định.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tracing logic giúp debug và tối ưu hóa mã bằng cách theo dõi các quyết định điều kiện, vòng lặp và dữ liệu thực tế trong quá trình chạy chương trình.

#prompt-engineering #deepseek Source

XDA Developers1 Hot6 min22 d agoAI

5 outdated myths about CPUs that you're still falling for

Bối cảnh: Nhiều lập trình viên vẫn tin vào những quan niệm lỗi thời về CPU, dẫn đến lựa chọn không tối ưu. Nguyên nhân kỹ thuật: Các công nghệ như Intel Turbo Boost, ARM big.LITTLE và bộ đệm L3 cache đã thay đổi cách CPU hoạt động, khiến các myth về clock speed đơn thuần hay core count trở nên lỗi thời. Hệ quả: Việc dựa vào các tiêu chí lỗi thời có thể khiến bạn bỏ lỡ các giải pháp hiệu quả hơn, ví dụ như việc một chip Apple M1 với 8 core nhưng chỉ 4 performance cores có thể vượt trội hơn nhiều CPU Intel core count cao hơn. Điều đáng học: Bạn cần cập nhật kiến thức về công nghệ CPU hiện đại để đưa ra quyết định kỹ thuật chính xác, đặc biệt khi đánh giá hiệu năng tổng thể thay vì chỉ tập trung vào các con số đơn lẻ như GHz hay core count.

Bài viết này sẽ giúp bạn loại bỏ những quan niệm sai lầm về CPU đã lỗi thời để cập nhật kiến thức công nghệ hiện đại.

#hardware #computing #amd Source

Hacker News2 Hot3 min1 mo agoAI

AMD acquires Taalas to boost inference performance by etching models in silicon

AMD mua lại Taalas nhằm nâng cao hiệu suất inference bằng cách khắc mô hình AI trực tiếp lên vi mạch. Các bản demo ban đầu cho thấy các mạch tích hợp chuyên dụng (model-specific integrated circuits) có thể xử lý tới 17.000 token mỗi giây.

Lập trình viên AI cần đọc để hiểu cách AMD đang tận dụng silicon custom hóa để cải thiện hiệu suất xử lý mô hình deep learning, đặc biệt là trong việc tối ưu hóa các ứng dụng inference trên thiết bị edge, giúp tiết kiệm chi phí và tăng tốc độ triển khai.

#gpu #amd #ai-inference Source

Lemonade 11.8 Makes It Easy To Run DeepSeek V4 Flash On AMD Strix Halo

Recommended for you

Bình luận

DeepSeek publishes its method for training AI agents at scale

A Gentle Introduction to Model Distillation

AMD is now worth a trillion dollars

AI inference is obviously profitable

RunWhale Turns a Phone Into an Agent Coding Workspace

What Is Reasoning

5 outdated myths about CPUs that you're still falling for

AMD acquires Taalas to boost inference performance by etching models in silicon

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads