Fine-tune your models with Skills

MCP Is Last-Mile Plumbing

MCP (Model Context Protocol) được ví như "hệ thống ống nước cuối cùng" (last-mile plumbing) trong kiến trúc AI, đảm nhiệm vai trò kết nối và vận chuyển dữ liệu đầu vào/đầu ra giữa các mô hình.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về Model Context Protocol (MCP)—cách thức chuẩn hóa và tối ưu hóa giao tiếp giữa các mô hình AI/ML trong ứng dụng cuối cùng, giúp tránh rắc rối về dữ liệu và tăng hiệu suất thực thi.

Velocity: Why the Best Software Architects Move the Slowest

Sử dụng LLM và AI agents giúp tăng tốc độ sản xuất phần mềm đáng kể, nhưng cũng kéo theo những rủi ro tiềm ẩn từ tốc độ này.

Những lập trình viên giỏi không chỉ tập trung vào tốc độ viết code mà họ tìm hiểu cách AI và công nghệ mới tác động đến thiết kế, quy trình và tương lai của hệ thống, tránh rơi vào nhầm lẫn giữa hiệu suất ngắn hạn và sự bền vững lâu dài.

Should You Split That Into Microservices? Ask These 5 Questions First

Trước khi chuyển sang microservices, hãy tự hỏi 5 câu hỏi quan trọng vì hầu hết nỗi ân hận …

Rethinking do_action(): Events as objects, hooks as class names

Bài viết đề xuất cách sử dụng các đối tượng sự kiện (event objects) có kiểu dữ liệu rõ ràng để nâng cao hiệu quả payload gửi tới các nhà phát triển plugin và theme thông qua cơ chế hooks, thay vì dùng hàm do_action() truyền thống.

Lập trình viên WordPress nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ hooks truyền thống sang đối tượng sự kiện kiểu typed (định dạng rõ ràng), giúp tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật khi xử lý các actions và filters trong các plugin hoặc theme mở rộng.

Amazon SageMaker AI serverless model customization now supports full fine-tuning

Amazon SageMaker AI giờ đây hỗ trợ full fine-tuning cho tùy chỉnh mô hình serverless, giúp tối ưu hiệu suất linh hoạt hơn.

Lập trình viên phát triển AI nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa mô hình deep learning của mình trên AWS với tính năng fine-tuning hoàn toàn trên máy chủ serverless, giúp tiết kiệm chi phí và tăng hiệu suất cho các dự án mô hình AI quy mô nhỏ đến trung bình.

GEM Training: How Meta Doubled the Efficiency of Its LLM-Scale Ads Foundation Model

Meta đã tăng gấp đôi hiệu quả đào tạo end-to-end (đạt 20–25% MFU) cho mô hình quảng cáo GEM (LLM-scale) nhờ hai trụ cột: tối ưu hóa tính toán (thư viện kernel tùy chỉnh như Jagged Flash Attention, MXFP8) và hiệu quả mở rộng (5D parallelism, NCCLX, Base Batch Shuffling). Thách thức chính bao gồm đầu vào biến độ dài, mẫu attention bất đối xứng, độ nhạy số học của mục tiêu CTR/CVR, và bảng embedding siêu lớn gây tắc nghẽn bộ nhớ.

Lập trình viên chuyên về mô hình AI/ML nên đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất huấn luyện mô hình lớn bằng kiến thức về parallelism, quantization, và kỹ thuật đặc biệt như Flash Attention và FSDP, giúp giảm chi phí tính toán và tăng tốc triển khai trong ứng dụng thực tế.

Agents Don't Magically Understand Your API

Hiện nay có quan niệm sai lầm rằng AI đã giải quyết được những khó khăn khi làm việc với APIs. Theo đó, chỉ cần sử dụng một agent (tác nhân AI) là có thể tương tác với hệ thống API một cách tự động.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi hứa hẹn "AI tự động hóa" mà thực tế vẫn còn nhiều rắc rối về định nghĩa, lỗi, và sự phụ thuộc vào các API phức tạp mà không có giải pháp đơn giản.