AI jobs are waiting while GPUs sit idle. Kubernetes has a new plan.

Why DeepSeek stores its KV cache on disk

DeepSeek's engineering behind 26x faster time to first token.

Dynatrace unifies AI Observability ingest across coding agents, OneAgent, and OpenInference

Dynatrace unifies AI Observability ingest across coding agents, OneAgent, and OpenInference.

Junie Local became 70% faster on Mac M5

Junie Local hits ~70 tokens/s on M5 Max with Splash and DFlash2, cuts memory use, and adds support for M4 Macs with 64 GB RAM.

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.

Why Temperature 0 Isn't Deterministic in LLM Inference

Trong quá trình inference của LLM, temperature 0 không hoàn toàn quyết định như nhiều người vẫn nghĩ. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách thuật toán softmax hoạt động khi temperature bằng 0, làm cho xác suất của từ với highest score tiến tới 1 nhưng không bao giờ đạt hoàn toàn 1 trong thực tế. Điều này dẫn đến kết quả có vẻ ngẫu nhiên dù xác suất đã được chuẩn hóa, gây ra sự không chắc chắn nhỏ trong kết quả output. Điều đáng học là việc hiểu behavior của temperature trong LLM không đơn giản như tưởng tượng, đòi hỏi hiểu biết sâu về cách hoạt động của softmax và quy trình sampling text generation.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách giải quyết một vấn đề cơ bản nhưng thường bị nhầm lẫn trong việc phân tích và tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ lớn, giúp tránh sai lầm trong việc thiết kế và triển khai hệ thống AI.

6 KV Cache Quantization Approaches

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

How to Build an Agentic Development Tech Stack

Bối cảnh xây dựng agentic development tech stack đang trở nên quan trọng khi các hệ thống AI tự chủ ngày càng phổ biến. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ nhu cầu tích hợp nhiều thành phần như models, orchestration, memory, tools, observability, evaluations, guardrails và testing. Hệ quả là việc thiếu kế hoạch tổng thể dẫn đến hệ thống phức tạp, khó bảo trì và không đảm bảo chất lượng. Điều đáng học là cần có thiết kế hệ thống có cấu trúc, rõ ràng cho từng thành phần để tạo ra nền tảng agent mạnh mẽ và đáng tin cậy.

Bài này giúp bạn thiết kế hệ thống công cụ phát triển agent hiệu quả với các thành phần then chốt như model, orchestration và bảo mật.

How Specializing the Vocabulary of SLMs Can Cut Inference Cost by 77% in Real Applications

Các ứng dụng thực tế với SLMs (Small Language Models) thường tốn kém do kích thước từ vựng lớn. Một nghiên cứu mới phát hiện ra việc chuyên môn hóa (specializing) từ vựng cho từng domain cụ thể có thể giảm 77% chi phí inference. Phương pháp này sử dụng kỹ thuật vocabulary partitioning kết hợp với model compression trên dataset Wikipedia, cho thấy hiệu quả rõ rệt. Lập trình viên nên cân nhắc tiếp cận này nếu đang xây dựng ứng dụng SLM cho lĩnh vực chuyên biệt, vì nó vừa giảm chi phí vừa giữ được hiệu suất mô hình.

Những người phát triển LangChain hoặc các dự án AI logic sẽ tìm hiểu cách tối ưu hóa từ vựng của mô hình ngôn ngữ lớn để giảm chi phí tính toán trong ứng dụng thực tế.