Accelerate agentic RL with GKE Agent Sandbox

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 …

Alphabet’s AI commitments pass $1tn, its quarterly filing shows

Alphabet commitments include $924bn of purchases. Its filing says AI agents have taken ‘actions outside of their intended scope’ in testing.

Why Kubernetes platforms keep rebuilding a layer they could share

Stop rebuilding glue controllers. Learn how declarative resource composition provides the missing orchestration primitive Kubernetes needs.

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.

OWASP Top 10 Kubernetes Security Risks Explained

OWASP Top 10 Kubernetes Security Risks phân tích 44 cụm Kubernetes bị xâm phạm do rò rỉ secret. Nguyên nhân kỹ thuật chính là việc sử dụng credentials hardcode và RBAC cấu hình lỏng lẻo. Hệ quả bao gồm access không ủy quyền, data theft, và lateral movement trong cụm. Các attack vector phổ biến là Pod escape và namespace compromise. Bài viết cung cấp chiến lhardening với Pod Security Policies (PSPs) và admission controllers.

Lập trình viên phát triển ứng dụng trên Kubernetes nên đọc bài này để hiểu rõ những rủi ro an ninh cơ bản nhất, từ việc tiết lộ mật khẩu đến khai thác lỗ hổng trong cấu trúc cluster, giúp họ xây dựng các giải pháp bảo mật hiệu quả từ giai đoạn thiết kế.

AI is changing Kubernetes; is your platform ready for 2027?

Vì Kubernetes đang chuẩn bị cho sự bùng nổ workload AI vào năm 2027, The New Stack đã xuất bản ebook tài trợ bởi HPE với 10 checklist thực tế để đánh giá nền tảng Kubernetes của bạn. Các công nghệ như NVIDIA Triton Inference Server và Kubernetes Operators đang trở thành yếu tố then chốt trong việc tích hợp AI vào hệ thống container. Sự kết hợp này tạo ra thách thức lớn về hiệu năng và quản lý tài nguyên, đặc biệt khi xử lý các mô hình AI ngày càng lớn hơn. Bài viết cung cấp những đánh giá cụ thể về khả năng scaling, quản lý GPU và bảo mật multi-tenant - những yếu tố mà các đội ngũ Kubernetes cần chuẩn bị ngay từ bây giờ.

Lập trình viên nên đọc bài này để biết 10 kiểm tra thực tế giúp chuẩn bị nền tảng Kubernetes xử lý tải trọng AI và tác nhân cho năm 2027.

A Missing Binary Turned a Kubernetes Liveness Probe Into a Restart Loop

Trong môi trường Kubernetes, một binary thiếu hụt đã gây ra vòng lặp khôi phục vô hạn cho liveness probe. Vấn đề kỹ thuật phát sinh khi liveness probe và readiness probe không được phân biệt rõ ràng, khiến pod bị khởi tạo lại liên tục thay vì cho phép background consumer xử lý hết hàng đợi. Hệ quả là ứng dụng gặp downtime do quá trình khởi tạo lại liên tục, gây lãng phí tài nguyên và không đạt được trạng thái stable. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế riêng biệt giữa liveness probe (kiểm tra health) và readiness probe (kiểm tra sẵn sàng phục vụ), đặc biệt với các ứng dụng xử lý queue background.

Bài viết giải thích tại sao probe sống và probe sẵn sàng trong Kubernetes có vai trò khác nhau, giúp lập trình viên tránh vòng lặp khởi tạo lại do thiếu binary xử lý hàng đợi nền.