Videos: Robotic Surgery, Quadruped Locomotion, and More

21 Days of LLMs, Day 2: Tokens, Context Windows, and Why Your API Bill Just Exploded

Token là đơn vị tính phí cơ bản của LLM chứ không phải từ ngữ — mỗi token tương đương khoảng 4 ký tự hoặc 3/4 từ. Các nhà cung cấp sử dụng bộ token hóa khác nhau khiến cùng một văn bản có thể tốn chi phí gấp nhiều lần trên nền tảng này so với nền tảng khác. Cửa sổ ngữ cảnh (context windows) của các mô hình tiên tiến năm 2026 đạt 1 triệu token trở lên, nhưng việc nhồi nhét dữ liệu vào sẽ đẩy chi phí tăng vọt. Một ví dụ thực tế cho thấy gửi 30 tài liệu dưới dạng một prompt duy nhất tốn 47 USD, trong khi chuyển sang phương pháp truy xuất từ cơ sở dữ liệu vector giảm chi phí tới 96%. Bài học quan trọng: hãy đếm token trước mỗi lần gọi API, triển khai ghi log chi phí từ sớm và nhớ rằng chi phí theo yêu cầu sẽ nhân lên chóng mặt khi mở rộng quy mô.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị bạc bẽo khi tính toán chi phí API của các mô hình ngôn ngữ lớn, đặc biệt khi xử lý dữ liệu lớn và tối ưu hóa chi phí mà không biết cách kiểm soát số lượng token và cách xử lý window ngữ cảnh.

Detecting LLM-Generated Web Fiction with "Classical" Machine Learning (AIGC Text Detection)

Nghiên cứu đề xuất phương pháp phát hiện truyện web do LLM tạo ra bằng cách sử dụng các kỹ thuật "kinh điển" của machine learning (AIGC Text Detection). Phương pháp này tập trung vào việc phân biệt nội dung do con người viết và nội dung do AI sinh ra thông qua các đặc trưng ngôn ngữ và cấu trúc văn bản.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách phát triển các mô hình phân tích văn bản truyền thống (ML) để xác định nội dung sinh ra bởi AI, giúp bảo vệ quyền sở hữu và cải thiện hiệu quả trong việc kiểm soát nội dung trên web.

Your iPhone Keyboard Is Running 1948 Math

Your iPhone Keyboard Is Running 1948 Math January 9, 2007. Steve Jobs stands on stage at Macworld and pulls a device out of his pocket that has no keyboard, just glass. The room laughs nervously …

From Transformers to T5: How Text-to-Text Models Revolutionized NLP

From Transformers to T5: How Text-to-Text Models Revolutionized NLP Natural Language Processing has undergone a remarkable transformation over the past years. The traditional sequence models — …

Your AI Is Not a Tool

AI không nên bị xem như một công cụ đơn thuần mà cần được hiểu như một thực thể cộng sinh, tương tác và thích ứng trong xã hội.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI không chỉ là công cụ hiệu quả mà còn có những giới hạn và tác động xã hội phức tạp, giúp bạn xây dựng ứng dụng và quyết định sử dụng AI một cách thông minh, tránh những rủi ro về đạo đức và hiệu suất.

AI in social media: Feed ranking, content & chatbot tools

AI trong mạng xã hội hiện nay được ứng dụng để xếp hạng nguồn cấp dữ liệu, tạo nội dung và tương tác chatbot. Bài viết cung cấp dữ liệu triển khai thực tế và so sánh các công cụ để lựa chọn dự án thử nghiệm.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tích hợp các công nghệ AI vào hệ thống quản lý nội dung và tương tác trên các nền tảng xã hội, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và xây dựng giải pháp tự động hóa thông minh cho ứng dụng của mình.

The Anti-Mac User Interface (Don Gentner and Jakob Nielsen)

Bài viết đảo ngược các nguyên tắc thiết kế cốt lõi của giao diện người dùng Macintosh để xác định đặc điểm của giao diện desktop trên Internet.

Những nguyên tắc thiết kế UI của Apple Mac đã trở thành tiêu chuẩn, nhưng bài viết này cho thấy Internet đã tạo ra một cách tương tác mới, tự nhiên và mở rộng hơn, giúp lập trình viên hiểu cách thiết kế giao diện phù hợp với hành vi người dùng thực tế trên web.