A tiny world model running games on a Raspberry Pi Pico 2 W

How we’re training a Figma-fluent editing model

Here, we’re sharing the research behind how we’re translating that to design editing workflows.

Build Your Own Reasoning Model: A Full Video Course

Khóa học video kéo dài 11 giờ tập trung vào việc xây dựng model reasoning với Python và …

PaperPilot – Zero-Cloud, Pure-Rust PDF Engine with WASM and MCP

PaperPilot là một AI copilot chạy local cho tài liệu PDF, được phát triển hoàn toàn bằng ngôn ngữ programming Rust. Điểm đặc biệt của dự án là nó hoạt động không cần kết nối cloud (zero-cloud) và tận dụng WebAssembly (WASM) cùng với Model Context Protocol (MCP) để xử lý tài liệu. Dự án này giải quyết vấn đề bảo mật và tốc độ khi xử lý tài liệu nhạy cảm trên máy người dùng. Với việc code nguồn mở trên GitHub, lập trình viên có thể tham khảo cách triển khai Rust hiệu quả và tích hợp WASM trong các ứng dụng xử lý tài liệu.

PaperPilot cung cấp lập trình viên một giải pháp xử lý PDF hiệu quả, local-first với công nghệ Rust và WASM.

6 KV Cache Quantization Approaches

Bối cảnh về KV Cache Quantization trở nên quan trọng khi inference model lớn như GPT-3 cần …

Build and Train a 25M Parameter LLM From Scratch on Your CPU

Bối cảnh: Bạn không cần cụm GPU khổng lồ để học cách AI hiện đại hoạt động. Nội dung video hướng dẫn xây dựng, pre-train và fine-tune một mô hình LLM 25 triệu parameter chỉ trên CPU. Nguyên nhân kỹ thuật: Video trình bày quy trình chi tiết từ đầu đến cuối với các công cụ như PyTorch, tạo tập dataset từ văn bản thuần túy. Hệ quả: Người xem sẽ có được kiến thức thực tế về cách LLM hoạt động mà không cần tài nguyên đắt đỏ. Điều đáng học: Dù quy mô nhỏ hơn các frontier model như GPT-4 hay Llama 2, quy trình này giúp hiểu nền tảng của deep learning trong NLP.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng và huấn luyện một mô hình ngôn ngữ quy mô 25 triệu tham số ngay trên CPU mà không cần cluster GPU đắt đỏ.

Four Months of Zig

A developer reflects on four months of using Zig after returning to it from Rust. She praises Zig's explicit allocator and IO parameters, its build system (adopted by Uber for software written in other languages), comptime, and its lean dependency culture, where her projects have one or two direct dependencies and zero indirect ones versus dozens of indirect dependencies in Rust. Incremental compilation via 'zig build --watch -fincremental' currently only works on x86_64 Linux and macOS. She criticizes poor documentation, missing lifetime checks for stack-allocated buffers, lack of compile-time allocators for JSON parsing, and Zig's bootstrapping process that blocks Debian packaging. She still plans to keep using Zig as her go-to language for most projects.

Show HN: Spotatui, a Spotify TUI/GUI without web API rate limits

Spotatui là một ứng dụng trình phát nhạc terminal tự viết bằng Rust, kết nối trực tiếp với Spotify mà không cần qua web API, tránh giới hạn rate limits. Công nghệ này sử dụng thư viện librespot và nghe được nhiều nguồn nhạc như Spotify, local files, Subsonic, radio, Qobuz và YouTube trong một giao diện terminal. Người dùng không còn lo về giới hạn API của Spotify mỗi khi muốn phát nhạc. Với việc tự build protocol, Spotatui cung cấp trải nghiệm nghe nhạc mượt mà mà không phụ thuộc vào REST API. Đáng học hỏi ở đây là cách tiếp cận reverse engineering để tự xây dựng client thay vì phụ thuộc vào API chính thức của nền tảng.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì Spotatui mang lại trải nghiệm nghe nhạc Spotify trực tiếp trong terminal mà không bị giới hạn API.

What “open weights” means for AI models

Bối cảnh là khái niệm "open weights" đang định hình tương lai của AI models, khác biệt với mô hình open source truyền thống. Nguyên nhân kỹ thuật là open weights chỉ chia sẻ weights (các tham số mô hình) chứ không phải source code, cho phép sử dụng mô hình mà không cần phân tách nó. Hệ quả là Qwen3.8 của Alibaba và Kimi K3 của 01.AI chứng minh các mô hình open weights có thể đạt hiệu năng cao tương tự các closed-source models như GPT-4. Điều đáng học là open weights tạo ra một sân chơi bình đẳng hơn, nơi các công ty có thể tinh chỉnh và triển khai AI mà không bị phụ thuộc vào một nhà cung duy nhất. Xu hướng này mở ra cơ hội mới cho ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực với chi phí thấp hơn.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ khái niệm "open weights" trong AI và sự khác biệt giữa nó với open source, qua các ví dụ thực tế như Qwen3.8 và Kimi K3.