Rock Bottom Is Just Convergence

[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 …

How visual learning happens in the brain

Nghiên cứu mới chỉ ra cách những thay đổi trong xử lý hình ảnh hỗ trợ khả năng phân biệt …

Overtraining as the path to human-like AI

Bài viết giới thiệu ý tưởng của Gwern về việc sử dụng "overtraining" (huấn luyện quá mức) để đạt được khả năng tổng quát hóa giống con người trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Thay vì huấn luyện mô hình nhỏ trên dữ liệu khổng lồ như hiện nay, phương pháp đề xuất là huấn luyện một mô hình siêu lớn (~100 nghìn tỷ tham số) trên tập dữ liệu hạn chế, nhằm buộc mô hình khám phá các quy luật sâu thay vì ghi nhớ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình AI hiện đại có thể bị giới hạn bởi kỹ thuật huấn luyện truyền thống, và tìm kiếm những giải pháp đột phá như grokking—một phương pháp có thể giúp xây dựng các mô hình mạnh mẽ hơn, vượt qua giới hạn của việc chỉ dựa vào dữ liệu lớn mà không tìm ra những quy luật sâu sắc.

Why Specialization Is Inevitable

AI chuyên biệt không phải là lựa chọn mà là xu hướng tất yếu do ba nguyên lý: định lý No Free Lunch (không thuật toán tổng quát nào vượt trội trên mọi bài toán), sinh học tiến hóa (chuyên gia cạnh tranh hiệu quả hơn đa năng dưới áp lực tài nguyên), và thị trường cạnh tranh (tập trung chiến lược ưu việt hơn phân tán). Các bằng chứng từ machine learning (negative transfer, mixture-of-experts, AlphaFold) và sự phân biệt giữa domain knowledge (thay thế bởi scaling) với domain specialization (không bị loại bỏ) càng củng cố kết luận: khi nguồn lực hữu hạn và áp lực chọn lọc, sự phù hợp luôn thắng thế so với sự đa dạng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI và hệ thống máy học tự động hóa và tối ưu hóa thành công thông qua chuyên môn hóa chứ không phải sự đa dạng rộng rãi.

A Psychological Perspective on Machine Learning and Symbolic AI

AI thường được chia thành hai trường phái chính: machine learning (học máy) và symbolic AI (AI biểu tượng). Machine learning dựa vào dữ liệu để rút ra mô hình, trong khi symbolic AI sử dụng các quy tắc logic và biểu diễn tri thức rõ ràng.

Những kiến thức tâm lý về AI giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về giới hạn và tiềm năng của hai phương pháp, từ đó xây dựng giải pháp thông minh hơn trong việc thiết kế hệ thống học máy và trí tuệ tượng tính.

Unlocking the Power of the TPU Stack: Introducing our new Developer Hub

Google Cloud vừa giới thiệu TPU Developer Hub, một nền tảng giáo dục tập trung dành cho nhà phát triển ML sử dụng TPU, bao gồm kiến trúc phần cứng, stack phần mềm (XLA, Pallas kernels), công cụ gỡ lỗi XProf, chiến lược tối ưu hóa (như offloading KV cache) cùng networking và bảo mật. Nội dung đa dạng từ Colabs tương tác, mã nguồn mở đến tài liệu chuyên sâu, hỗ trợ tích hợp AI-assisted development.

Lập trình viên ML nên đọc để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và chi phí của mô hình trên TPU với các công cụ mới như XLA, Pallas và các chiến lược parallelism, từ đó tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong triển khai sản phẩm AI.