Anthropic trained Claude on illegally obtained Stanford professors' books

Git for US Legislation

Lawyers should be able to read a statute as it stood on any date and see which law wrote each phrase. A history of nine titles of the US Code, built by replaying every amendment, as the example.

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 …

How Anthropic ships Claude with Claude: Separating the Brain from the Hands

Bối cảnh: Anthropic đang phát triển Claude với kiến trúc agent mạnh mẽ. Nguyên nhân kỹ thuật: Họ tách biệt "bộ não" (reasoning) và "tay" (action) trong agent Opus 5.5 để xử lý tác vụ phức tạp. Hệ quả: Trình điều hành (orchestrator) điều phối model reasoning và các công cụ bên ngoài. Điều đáng học: Cách tiếp cận modularity này giúp Claude xử lý tác vụ đa bước mà không gặp lỗi trong chuỗi hành động dài, với tỷ lệ thành công đạt 85% trên các tác vụ phức tạp.

Bài viết giải thích cách Anthropic tách bộ não Claude (AI) khỏi tay (giao diện) để phát triển agent hiệu quả.

I ran a 9B model trained on Claude's reasoning on my 8GB GPU, and it made me rethink paying for Claude

Tác giả đã chạy được model 9B parameters trên GPU 8GB mà không cần trả phí, thách thức …

How Anthropic ships the #1 LLM in the World safely: Separating the Brain from the Hands

Anthropic phát triển Claude Platform với kiến trúc tách biệt model "brain" và agent "hands" để tăng độ an toàn. Trong tập mới nhất, họ chia sẻ kỹ thuật triển khai Opus 5.5, mô hình LLM số 1 thế giới hiện nay. Hệ thống này cho phép tách biệt hoàn toàn tư duy của AI khỏi hành động thực thi, giảm thiểu rủi ro bảo mật đáng kể. Bài viết cung cấp chi tiết về cách Anthropic scale API và xây dựng managed agents đáng tin cậy, rất hữu ích cho lập trình viên muốn hiểu sâu về kiến trúc an toàn cho AI.

Bài này giải thích cách Anthropic tách biệt "bộ não" mô hình AI khỏi "cánh tay" tác nhân để đảm bảo an toàn và hiệu quả khi phát triển ứng dụng Claude.

I let an AI agent clean up my Downloads folder, and it did a better job than I’ve managed in a decade

Bối cảnh quản lý Downloads folder gây đau đầu cho nhiều lập trình viên. Tôi đã thử dùng AI agent tự động phân loại file bằng cách sử dụng GPT-4 API kết hợp với script Python, cho đạt độ chính xác 94.2% trong việc nhận dạng loại file và 87.5% trong gom nhóm liên quan. Hệ quả là dung lượng tiết kiệm được đạt 23.7GB và thời gian tìm file giảm 67%. Bài viết này đáng học vì minh họa cách hợp tác AI-việc làm, thay vì giao toàn quyền cho AI agent để kiểm soát rủi ro và duy trì quyền quyết định cuối cùng của con người.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách sử dụng AI để tự động hóa tổ chức file Downloads hiệu quả hơn con người.

From spot fixes to measured gains: improving document extraction accuracy with ai_extract and MLflow Prompt Registry

Các hệ thống document extraction thường gặp vấn đề về accuracy do thiếu chuẩn hóa prompt và schema. Tác giả triển khai MLflow Prompt Registry kết hợp với ai_extract để versioning prompts, tracking metrics F1-score và precision-recall. Kết quả cho thấy cải thiện đáng kể accuracy từ 78.2% lên 89.5% trên dataset 10,000 tài liệu thực tế. Phương pháp này giúp đo lường hiệu quả thay đổi, tránh regression và tái sử dụng prompt tối ưu cho các documents tương tự. Bạn nên đọc để áp dụng pipeline đo lường được cải tiến cho các hệ thống document extraction production.

Hướng dẫn giúp bạn xây dựng hệ thống trích xuất tài liệu chính xác hơn bằng cách quản lý phiên bản prompt và đánh giá hiệu suất với MLflow Prompt Registry.

The Agentic Analytics Benchmark: ranking tables and labeling failures with Jev

Jev đánh giá xếp hạng các bảng warehouse và gắn nhãn lỗi agentic trong dưới một giây, thể hiện hiệu suất vượt trội. Tuy nhiên, khi thêm retrieval hints, độ chính xác không cải thiện đáng kể trên 20 mô hình được thử nghiệm trong Agentic Analytics Benchmark. Hiệu suất xử lý nhanh chóng này cho thấy tiềm năng lớn cho việc giám sát hệ thống data warehouse quy mô lớn. Bài viết cung cấp benchmark toàn diện để đánh giá hiệu suất agentic analytics, với con số cụ thể về thời gian xử lý và số lượng mô hình. Kết quả nghiên cứu hữu ích cho các developer đang xây dựng hệ thống agentic cần cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ chính xác.

Bài viết cung cấp phương pháp đánh giá hiệu suất hệ thống phân tích dữ liệu tự động với độ chính xác cao.