Responding to the next frontier of critical cyber capabilities

Sebastian Raschka2 Hot2 min2 h agoAI

LLMs From Scratch Reaches 100,000 GitHub Stars

Kho lưu trữ LLMs-from-scratch trên GitHub đã vượt mốc 100.000 lượt star, cung cấp tài liệu học tập toàn diện về xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) từ đầu.

Lập trình viên muốn tự xây dựng kiến thức về mô hình ngôn ngữ lớn từ cơ bản đến thực hành, tránh bị phụ thuộc vào các công cụ thương mại và khám phá cách xây dựng AI theo nguyên lý khoa học.

#llm #deep-learning Source

Machine Learning Mastery1 Hot8 min4 h agoAI

Identifying Token Costs Hiding in Your Agentic Loop

Chi phí token trong các vòng lặp AI agent tăng theo cấp số nhân do năm lỗi kiến trúc: tích lũy ngữ cảnh O(N²), vòng lặp retry không giới hạn, tải dữ liệu thô từ API, định tuyến mô hình đơn nhất, và sao chép prompt hệ thống. Giải pháp gồm nén ngữ cảnh, ngắt vòng lặp thất bại, lọc payload, định tuyến động mô hình, và tiêm prompt runtime, đồng thời quản lý chi phí lưu trữ bằng TTL và lưu trữ lạnh.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa chi phí token trong các vòng lặp AI tự động hóa, giúp giảm thiểu chi phí vận hành và cải thiện hiệu suất khi xử lý các trường hợp lỗi phức tạp.

#llm #ai-agents #agentic-ai Source

Towards Data Science1 Hot23 min2 h agoAI

Loop Engineering for Listing Questions: When the Answer Is Every Passage, Not the Top One

Đối với các câu hỏi yêu cầu liệt kê toàn bộ (listing questions), hệ thống RAG truyền thống thường thất bại vì phương pháp top-k retrieval không phù hợp khi câu trả lời phân tán ở nhiều đoạn văn. Ba chiến lược được đề xuất: truy xuất theo cấu trúc (dựa trên mối quan hệ cha-con trong mục lục hoặc dấu hiệu đánh số), tổng hợp theo mẫu (sử dụng regex cho các mục mã hóa như GV.XX-NN), và tổng hợp ngữ nghĩa thông qua vòng lặp phản hồi có giới hạn. Hệ thống sẽ dừng khi tín hiệu hoàn chỉnh (kết hợp đảm bảo cấu trúc, số lượng mục từ tài liệu và tự đánh giá của LLM) xác nhận danh sách đầy đủ.

Lập trình viên phải đọc bài này để hiểu cách cải tiến pipeline RAG cho các câu hỏi đòi hỏi trả lời tất cả thông tin phân tán (không chỉ top kết quả đầu tiên), từ đó tránh sai sót khi hệ thống chỉ lấy top-k và bỏ qua các chi tiết quan trọng trong nhiều đoạn văn khác nhau.

#python #llm #rag Source

TechCrunch1 Hot2 min1 h agoAI

Computer maker Framework notifies ‘all customers’ of a data breach

Framework thông báo tới toàn bộ khách hàng về vụ lộ dữ liệu khi hacker truy cập được tên, email, số điện thoại và địa chỉ vật lý của họ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về an toàn dữ liệu trong ứng dụng phần mềm, đặc biệt là cách bảo vệ thông tin người dùng khi hệ thống bị rò rỉ, từ đó cải thiện kiến thức về bảo mật và xây dựng các giải pháp an toàn cho dự án của mình.

#cyber #data-breach #zero-day Source

Tenable Blog1 Hot11 min5 h agoAI

Agentic AI for Cybersecurity: What Security Teams Built at Black Hat USA 2026

Tại Black Hat USA 2026, các đội tham gia đã giới thiệu các Agentic AI (AI tác nhân) mã nguồn mở dành cho an ninh mạng trên nền tảng CyberAgents Exchange (do Tenable phát triển). Sự kiện cũng công bố những đội giành giải thưởng cho các tác nhân AI mà họ xây dựng.

Nếu bạn là lập trình viên chuyên về bảo mật mạng, đọc bài này để khám phá cách các công cụ AI tự động hóa và agentic có thể nâng cao khả năng phát hiện và phản ứng trước các mối đe dọa cybersecurity hiệu quả hơn thông qua các giải pháp mở nguồn và giải thưởng từ các sự kiện chuyên nghiệp hàng đầu.

#security #cyber #mcp Source

Apple Machine Learning Research1 Hot2 min3 h agoAI

Scaling Categorical Flow Maps

Các mô hình diffusion liên tục và flow matching có thể thay thế hiệu quả các phương pháp autoregressive trong mô hình ngôn ngữ.

Lập trình viên AI phát triển mô hình ngôn ngữ nên đọc để khám phá cách scaling các bản đồ lưu lượng phân loại có thể thay thế hiệu quả các mô hình tự hồi quy trong việc tạo nội dung tự nhiên, giảm thời gian huấn luyện và tăng khả năng mở rộng cho các ứng dụng lớn.

#machine-learning #llm #apple Source

Terence Eden1 Hot5 min6 h agoAI

Metadata for AI Generated Outputs

Có thể gắn metadata vào nội dung do AI tạo ra để cảnh báo người dùng, ngăn chặn việc AI "tự ăn" dữ liệu của chính mình và gây ô nhiễm quá trình phát triển.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế thông tin metadata rõ ràng cho các mô hình AI, giúp bảo vệ uy tín của ứng dụng và tránh tình trạng AI "làm việc với chính nó" thông qua nội dung tái sử dụng không kiểm soát.

#llm #html Source

SitePoint2 Hot23 min18 h agoAI

Agentic AI in 2026: What Every Developer Needs to Know About Autonomous Agents

Agentic AI năm 2026 tập trung vào các tác nhân tự chủ, nhưng tài liệu hướng dẫn dành cho nhà phát triển còn hạn chế. Bài viết cung cấp khái niệm và hướng dẫn thực hành, đặc biệt là những giải thích kèm theo ngữ cảnh code.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì nó cung cấp kiến thức thực tế về Agentic AI—công nghệ tự động hóa logic và hành động độc lập—với ví dụ code và ứng dụng cụ thể, giúp bạn hiểu cách tích hợp và xây dựng các hệ thống tự động hóa thông minh trong dự án của mình trước khi nó trở thành tiêu chuẩn năm 2026.

#python #llm #ai-agents Source

Responding to the next frontier of critical cyber capabilities

What do you remember?

Recommended for you

LLMs From Scratch Reaches 100,000 GitHub Stars

Identifying Token Costs Hiding in Your Agentic Loop

Loop Engineering for Listing Questions: When the Answer Is Every Passage, Not the Top One

Computer maker Framework notifies ‘all customers’ of a data breach

Agentic AI for Cybersecurity: What Security Teams Built at Black Hat USA 2026

Scaling Categorical Flow Maps

Metadata for AI Generated Outputs

Agentic AI in 2026: What Every Developer Needs to Know About Autonomous Agents

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads