How to Build a Self-Evaluating AI System: Automated Testing and Evaluation Pipelines for LLM Applications

OpenTelemetry3 Hot9 min10 h agoAI

Help us stabilize environment variable context propagation

Bối cảnh: Các hệ thống như workflow runner hoặc batch processing tạo ra chuỗi tiến trình con mà trace không luôn đi xuyên qua ranh giới mạng. Nguyên nhân kỹ thuật: Thiếu cơ chế chia sẻ truyền tải thông tin trace qua các biên giới này khiến các span từ từng tiến trình kết thúc ở các trace riêng lẻ. Hệ quả: Context propagation - cơ chế mang thông tin từ dịch vụ này sang dịch vụ khác - trở nên quan trọng, bao gồm trace identifiers và span identifiers để các span mới tham gia cùng trace. Điều đáng học: Context propagation còn có thể mang theo baggage - các cặp khóa-giá trị do ứng dụng định nghĩa được truyền xuống các công việc hạ nguồn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách đảm bảo việc truyền ngữ cảnh thông qua biến môi trường để duy trì tính nhất quán trong hệ thống phân tán và quy trình liên tục.

#devops #cicd #observability Source

Machine Learning Mastery1 Hot10 min8 h agoAI

Fine-Tuning Agentic AI: A Practical Guide

Bài hướng dẫn thực tế xem việc tinh chỉnh agentic AI như bốn công cụ liên kết thay vì một bước đơn lẻ: xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện tool-calling được xác thực, áp dụng QLoRA cho training hiệu quả về mặt tham số, điều chỉnh hyperparameter runtime như temperature và retry policy, cùng sử dụng Direct Preference Optimization (DPO) để dạy ra quyết định mà SFT không thể biểu đạt. Thí dụ với agent xử lý ticket hỗ trợ cho thấy cách validate tool-calling example với schema, cấu hình QLoRA với r=4/alpha=32/dropout=0.05, thêm temperature-0 retry tăng tỷ lệ thành công lên 98.7%. Bài viết cũng trình bày dùng DPO pairs để dạy phán đoán tinh tế và xây dựng hàm đánh giá dựa trên verdict để phát hiện catastrophic forgetting, như khi khả năng tổng thể giảm 7.2 điểm dù độ chính xác tool-call tăng từ 61% lên 97%.

Bài hướng dẫn thực tế này sẽ giúp lập trình viên tối ưu hóa AI agent thông qua kỹ thuật fine-tuning bốn cấp độ, từ dataset đến DPO, với ví dụ cụ thể và số liệu đo lường rõ ràng.

#llm #deep-learning #agentic-ai Source

GitLab1 Hot13 min9 h agoAI

GitLab Critical Patch Release: 19.3.2, 19.2.6, 19.1.8

GitLab vừa phát hành bản vá bảo mật quan trọng phiên bản 19.3.2, 19.2.6 và 19.1.8 cho cả Community Edition và Enterprise Edition. Các bản vá này khắc phục lỗ hổng nghiêm trọng ảnh hưởng đến GitLab CE và EE, không được chi tiết cụ thể trong bài. Người dùng nên cập nhật ngay vì lỗ hổng có thể cho phép kẻ tấn công thực thi mã từ xa hoặc truy cập dữ liệu không được phép. Điều đáng học hỏi là ngay cả các hệ thống như GitLab vẫn thường xuyên phát hiện ra lỗ hổng, cho thấy việc cập nhật bảo mật định kỳ là cần thiết.

Lập trình viên quản lý hệ thống hoặc phát triển ứng dụng trên GitLab nên đọc để cập nhật các sửa lỗi trọng tâm (critical patch) mới nhất, đặc biệt là về bảo mật và tính ổn định cho phiên bản CE/EE hiện tại, tránh rủi ro từ các exploit mới hoặc bug nghiêm trọng ảnh hưởng đến quy trình CI/CD và môi trường sản xuất.

#security #cicd #graphql Source

Engineering Enablement1 Hot4 min6 h agoAI

How Okta sets guardrails and context for AI agents

Okta đang thiết lập các khung bảo mật và ngữ cảnh cho AI agents trong các tổ chức. Robert Lucero, Chief Architect của Okta, giải thích cách triển khai AI agents một cách an toàn mà vẫn tăng hiệu suất kỹ thuật, testing và software delivery. Các tổ chức cần xác định rõ ranh giới (guardrails) cho các AI agents hoạt động trong hệ thống Okta Identity Cloud. Triển khai này giúp ngăn chặn các rủi ro bảo mật khi AI agents truy cập vào các API và hệ thống nhạy cảm. Các lập trình viên nên học cách kết hợp Okta Identity với AI agents để kiểm soát quyền truy cập và theo dõi hoạt động một cách chi tiết.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách triển khai an toàn các AI agent để tăng năng suất và cải thiện quy trình phát triển phần mềm.

#cloud #testing #ai-agent Source

Towards Data Science1 Hot7 min10 h agoAI

Demystifying Anthropic's J-Space: A Mathematical Primer

Bối cảnh của bài viết làm rõ toán học đằng sau Anthropic's J-Space, một workspace biểu diễn quan trọng trong model của họ. Nguyên nhân kỹ thuật chính là cách J-Space sử dụng cơ chế attention mechanism kết hợp với linear algebra để tạo ra các vector space đặc hiệu cho token. Hệ quả là cách tiếp cận này cho phép model xử lý ngữ cảnh hiệu quả hơn với O(n log n) độ phức tạp thay vì O(n^2) như attention thông thường. Điều đáng học là cách Anthropic sử dụng toán học cao cấp để giải quyết vấn đề scaling trong transformer architecture, giúp giảm đáng kể tài nguyên tính toán khi xử lý sequence dài.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ nền t toán đằng sau Anthropic's J-Space để tối ưu hóa việc triển khai AI.

#llm #claude #anthropic Source

InfoQ1 Hot4 min11 h agoAI

How LinkedIn Trains AI Job Search 8x Faster with Multi-Teacher Distillation

LinkedIn xây dựng hệ thống training infrastructure cho AI job search với phương pháp multi-teacher distillation. Họ sử dụng 8 teacher models lớn để nén kiến thức vào 1 student model nhỏ hơn. Quá trình này giúp tăng tốc training lên 8 lần so với phương pháp thông thường. Hệ thống cho phép LinkedIn triển khai hiệu quả các mô hình NLP phức tạp trên nền tảng với chi phí tính toán thấp hơn đáng kể. Giải pháp này cung cấp bài học về tối ưu hóa mô hình AI quy mô lớn trong môi trường thực tế với hiệu năng cao.

Bài viết này giải thích cách LinkedIn tối ưu hóa đào tạo AI tìm kiếm công việc nhanh gấp 8 lần bằng kỹ thuật distillation đa thầy, giúp lập trình viên áp dụng công nghệ này vào các dự án thực tế.

#llm #linkedin Source

AWS1 Hot2 min2 h agoAI

Amazon SageMaker HyperPod now supports model caching for faster inference autoscaling and reduced cold starts

Amazon SageMaker HyperPod vừa giới thiệu tính năng model caching giúp tăng tốc inference autoscaling và giảm cold starts. Công nghệ này lưu model đã biên dịch trong bộ nhớ để khi cần có thể sử dụng ngay lập tức mà không cần phải biên dịch lại từ đầu. Việc triển khai model caching giúp giảm thời gian response time từ vài giây xuống còn dưới 100ms trong nhiều trường hợp. Lập trình viên làm việc với AWS SageMaker nên cân nhắc sử dụng tính năng này để tối ưu hiệu suất inference, đặc biệt cho các ứng dụng cần scaling nhanh và yêu cầu độ trễ thấp.

Tìm hiểu cách Amazon SageMaker HyperPod tối ưu hóa hiệu suất mô hình với tính năng mới model caching giúp tăng tốc độ tự động mở rộng quy mô suy luận và giảm thiểu thời gian khởi động.

#aws #llm Source

Medium1 Hot9 min4 h agoAI

I Use AI Almost Every Day — But I Realized I Didn’t Actually Understand How It Works

Tác giả nhận ra mình sử dụng AI hàng ngày nhưng không hiểu nguyên lý hoạt động thực sự. Sau khi nghiên cứu, phát hiện các mô hình như GPT hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo dựa trên xác suất thống kê từ lượng dữ liệu khổng lồ gồm 1.75 tỷ parameter. Cách tiếp cận này giải thích tại sao AI đôi khi tạo ra nội dung hợp lý về mặt ngữ pháp nhưng thiếu hiểu biết sâu về bối cảnh. Đây là bài học quan trọng về việc hiểu bản chất kỹ thuật đằng sau các công cụ AI trước khi áp dụng chúng vào công việc hàng ngày.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ nguyên lý hoạt động của AI để sử dụng hiệu quả và giải quyết vấn đề tốt hơn.

#ai #machine-learning #llm Source

How to Build a Self-Evaluating AI System: Automated Testing and Evaluation Pipelines for LLM Applications

Recommended for you

Bình luận

Help us stabilize environment variable context propagation

Fine-Tuning Agentic AI: A Practical Guide

GitLab Critical Patch Release: 19.3.2, 19.2.6, 19.1.8

How Okta sets guardrails and context for AI agents

Demystifying Anthropic's J-Space: A Mathematical Primer

How LinkedIn Trains AI Job Search 8x Faster with Multi-Teacher Distillation

Amazon SageMaker HyperPod now supports model caching for faster inference autoscaling and reduced cold starts

I Use AI Almost Every Day — But I Realized I Didn’t Actually Understand How It Works

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads