CodeQL 2.27.3 adds Python 3.15 features and JSON data extensions

Issue #147 - Reinforcement Learning Explained with a Practical Python Example

How agents learn from rewards, why exploration matters, and how to build your first Q-learning agent.

Richard Geldreich's Blog: Basis Universal v2.6 update

Basis Universal v2.6 will expose its real-time analytical encoders through new APIs and tooling, with a new command line tool called basisu_pack shipping in January 2027. These encoders don't require SIMD, yet many are faster than other older search-based SIMD encoder designs. The update also plans official Python wheels for several platforms, transcoding performance increases, and large compression ratio improvements for XUASTC. CLI tools ship as both native binaries and secure WASM WASI executables.

Skills across coding assistants

I love Claude Code, but I use it so much that I regularly exhaust my weekly quota before the week ends. When that happens, I usually switch to other free-tier CLIs, e.g., Google Antigravity, GitHub Copilot, and, just last week, Mistral’s Vibe. I really wanted to try Vibe to evaluate the feasibility of moving away from Claude Code in favor of a more sovereign solution. Vibe only offers a single model by default, Mistral Medium 3.5.

10 Best AI GitHub Repositories to Supercharge Your Agent

GitHub là kho lớn nhất chứa công cụ AI miễn phí nhưng phần lớn lập trình viên chưa khai thác hiệu quả. Các agent như Claude Code thường được cài đặt mà không tận dụng được nguồn tài nguyên phong phú trên GitHub. Các kho lưu trữ AI hàng đầu như LangChain, LlamaIndex hay AutoGPT cung cấp framework mạnh để xây dựng agent thông minh hơn. Việc kết hợp các công cụ này có thể tăng đáng kể khả năng xử lý và tự động hóa của ứng dụng AI.

Bài viết này giúp bạn khám phá 10 kho GitHub AI mạnh nhất để tối ưu hóa khả năng của trợ lý lập trình.

Secure Your AI Agents – Free Model Context Protocol (MCP) Security Course

The Model Context Protocol (MCP) helps connect LLMs to external tools, databases, and APIs. But giving AI agents hands and feet to take real-world actions introduces an entirely new attack surface. We

Llama-modchip: 284B DeepSeek on 64GB RAM, no GPU

🐋 Run 284B DeepSeek-V4-Flash (<59GiB RAM, 44.4 tok/s pp, 9.1-14.7 tok/s) & 30B MoEs (25-111 tok/s) on a pure 64GB CPU at 256K ctx (0 GPUs). SwiGLU-H2, Stockfish-PVS L3 & 13ms Claude Code restore. - synchopate/llama-modchip

ISponsorBlockTV: SponsorBlock client for all YouTube TV clients

SponsorBlock client for all YouTube TV clients. Contribute to dmunozv04/iSponsorBlockTV development by creating an account on GitHub.

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 PyTorch. Nội dung bao gồm các kỹ thuật advanced như evaluation, inference-time scaling, reinforcement learning và distillation. Qua khóa học, bạn sẽ học cách tối ưu hiệu suất của các reasoning model hiện đại. Các bài thực hành code chi tiết giúp hiểu sâu về quy trình training và fine-tuning. Giá trị lớn nhất nằm ở việc kết hợp lý thuyết với thực hành để xây dựng được hệ thống AI có khả năng reasoning mạnh mẽ.

Lập trình viên muốn nâng cấp kiến thức về mô hình học máy từ cơ bản đến ứng dụng thực tế—đặc biệt là trong scaling mô hình, reinforcement learning, và distillation—để áp dụng ngay trong dự án AI của mình với Python và PyTorch.