The Production Cost of 3D CNNs for Video Recognition

Anthropic Built a Tool to Read Claude’s Mind. Someone Else Used It to Rewrite One.

Anthropic đã phát triển một công cụ có thể truy cập "không gian ẩn" bên trong mô hình ngôn ngữ Claude để hiểu cách nó xử lý thông tin. Một bên thứ ba sau đó đã sử dụng công cụ này để chỉnh sửa trực tiếp các phản hồi của Claude.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công cụ AI hiện đại, như Claude, hoạt động bên trong—đặc biệt là về kiến trúc của hidden workspace—và cách các nhà nghiên cứu hoặc hacker có thể khai thác chúng để tạo ra những ứng dụng đột phá hoặc thậm chí là những rủi ro mới trong tương lai.

Building GPT from Scratch: What I Learned Implementing a Transformer in Raw PyTorch

Bài viết chia sẻ kinh nghiệm xây dựng mô hình GPT từ đầu bằng PyTorch thuần túy, không sử dụng thư viện Transformers hay bất kỳ shortcut nào, tập trung vào tensors, attention math và các thành phần cốt lõi.

Lập trình viên muốn khám phá cơ bản của kiến trúc AI hiện đại và hiểu rõ cách attention mechanism hoạt động trong mô hình ngôn ngữ từ scratch sẽ tìm thấy những kiến thức thực hành và tư duy logic sâu sắc giúp nâng cao kỹ năng xây dựng và tối ưu hóa các mô hình AI trong tương lai.

Day 3: Generative AI — Foundations, Applications, and Challenges

Chương trình Ngày 3 tập trung vào Generative AI, bao gồm nền tảng, ứng dụng và thách thức. Sau hai ngày tìm hiểu về NLP, hội thảo chuyển sang chủ đề mới này.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng AI tạo sinh (Generative AI) trong xây dựng các giải pháp tự động hóa, tối ưu hóa công việc và phát triển các sản phẩm mới từ cơ sở dữ liệu, dữ liệu văn bản hay hình ảnh, từ những nguyên tắc cơ bản đến thách thức thực tế.

[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 …

"Relaxation and its Role in Vision": The 1977 PhD Thesis That Helped Shape Modern AI Research

Năm 1977, luận án tiến sĩ của Geoffrey Hinton về "Relaxation and its Role in Vision" đã góp phần quan trọng vào nền tảng nghiên cứu AI hiện đại, mặc dù ít được nhắc đến so với những đóng góp sau này của ông như backpropagation hay mạng nơ-ron sâu.

Đọc bài này để hiểu nguồn gốc và sự đột phá của các kỹ thuật AI hiện đại như backpropagation nhờ vào những khám phá về thư giãn (relaxation) trong mô hình học máy, giúp bạn nắm rõ cách những lý thuyết cơ bản đã định hình những tiến bộ của ngành.

Schneier on Security

MIT triển khai hơn 500 camera giám sát AI trên khuôn viên với chi phí trên 3 triệu USD từ tháng 11/2025 đến 9/2026. Các camera Hanwha Wisenet AI có thể nhận diện khuôn mặt, phân loại giới tính, tuổi tác từ xa 35 feet, phát hiện chuyển động, đám đông hay khẩu trang, lưu trữ dữ liệu 30 ngày, gây lo ngại về quyền riêng tư.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ về những thách thức về an ninh và bảo mật khi tích hợp hệ thống AI vào môi trường thực tế, từ đó có thể phát triển giải pháp bảo vệ dữ liệu và đảm bảo tính riêng tư một cách hiệu quả.