Enable Resizable BAR On Unsupported Motherboards

Learn Real-World Penetration Testing: Hands-On Ethical Hacking Crash Course

Understanding how malicious actors infiltrate networks is the first step to building resilient infrastructure. To help developers and aspiring security analysts learn the fundamentals of offensive sec

EP230: RAG vs Agentic RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin …

I changed one llama.cpp flag, and my 8GB laptop GPU now runs a 35B model faster than I can read

Một lập trình viên đã tìm ra cách chạy model Llama 35B trên laptop GPU chỉ 8GB VRAM với tốc độ đáng kinh ngạc. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc chỉnh sửa cờ n_gpu_layers trong llama.cpp, cho phép tận dụng hiệu quả bộ nhớ VRAM thay vì để nó trở thành điểm nghẽn. Hệ quả là model 35B parameters chạy nhanh đến mức người dùng không kịp theo dõi, vượt xa các kỳ vọng ban đầu về giới hạn phần cứng. Điều đáng học hỏi là đôi khi vấn đề không nằm ở cấu hình phần cứng mà ở cách tối ưu hóa phần mềm để khai thác tiềm năng thực sự của hardware.

Bài viết tiết lộ cách tối ưu hóa một cờ trong llama.cpp để chạy mô hình 35B trên GPU 8GB nhanh hơn tốc độ đọc của bạn.

The Terminal Made Me a Better Developer (And Not for the Reasons I Expected)

Khi bạn mới bắt đầu sử dụng terminal, nó thực sự hữu ích cho việc điều hướng thư mục. Nguyên nhân chính là terminal giúp thực thi các command phức tạp một cách nhanh chóng hơn giao diện đồ họa. Hệ quả là bạn sẽ trở nên thành thạo với các công cụ như Vim, Git và shell scripting qua thời gian. Bài viết chia sẻ kinh nghiệm cá nhân về cách terminal cải thiện tư duy lập trình của tác giả. Bạn sẽ học được cách terminal không chỉ tăng năng suất mà còn giúp hiểu sâu hơn về hệ thống từ góc độ kỹ thuật.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách terminal thực sự cải thiện năng lực phát triển vượt ra những chức năng cơ bản, mang lại hiệu suất bất ngờ.

openEuler New Releases Come With a Heavy Dose of AI and Agents

openEuler is pushing for a developer focused Linux distro with AI at its core. From PolyMind to Witty, the AI agents are part of the package.

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.

I ditched 4 expensive desktop apps for free open-source alternatives, and I wish I'd done it sooner

Tác giả bỏ bốn phần mềm desktop trả phí cao cấp thay bằng giải pháp open-source miễn phí, giúp tiết kiệm chi phí đáng kể. Microsoft Word được thay thế bởi LibreOffice Writer với đầy đủ tính năng văn bản cơ bản, Photoshop bởi GIMP cho chỉnh sửa ảnh hiệu quả. Phần mềm video editing Adobe Premiere chuyển sang DaVinci Resolve vẫn đảm bảo chất lượng chuyên nghiệp, trong khi OBS Studio thay thế các công cụ streaming trả phí. Điều đáng học hỏi là các giải pháp open-source hiện nay đã phát triển đủ mạnh để đáp ứng hầu hết nhu cầu làm việc hàng ngày, giúp người dùng tiết kiệm hàng ngàn đô la phí đăng ký mỗi năm.

Thay thế các ứng dụng trả phí đắt tiền bằng giải pháp mã nguồn mở miễn phí giúp bạn tiết kiệm đáng kể chi phí mà vẫn đạt được hiệu suất tương đương.

Linux golden images: Build once, deploy anywhere

Bối cảnh của Linux golden images giúp tối ưu việc triển khai hệ thống trên nhiều nền tảng …