How visual learning happens in the brain

Build and Train a 25M Parameter LLM From Scratch on Your CPU

Bối cảnh: Bạn không cần cụm GPU khổng lồ để học cách AI hiện đại hoạt động. …

How Netflix Taught an LLM to Recommend Movies So That You Keep Watching

Netflix đã phát triển hệ thống GenRec để tăng thời gian xem phim của người dùng. …

Artifical Intelligence — Prep Interview

Ngành AI và ML có nhiều nhánh kiến thức sâu rộng mà sinh viên và kỹ sư cần tập trung khi phỏng vấn. Cơ sở kỹ thuật bao gồm supervised learning, unsupervised learning và reinforcement learning với các mô hình như neural networks và transformers. Hệ quả là ứng viên cần hiểu rõ các khái niệm như gradient descent, backpropagation và evaluation metrics. Điều đáng học là bài viết cung cấp lộ trình ôn tập chi tiết với các resources thực tế và ví dụ code cụ thể.

Bài viết này cung cấp hướng dẫn tập trung vào các lĩnh vực AI/ML quan trọng nhất giúp ứng viên chuẩn bị tốt hơn cho phỏng vấn kỹ thuật.

5 Jev use cases for analytics, with real queries and datasets

Bài viết trình bày 5 use case thực tế của prompt_jev() trên dữ liệu thật với SQL có thể chạy lại, bao gồm phân tích traces của AI agent, cảm xúc từ Hacker News, các cuộc gọi bán hàng, tin tuyển dụng cloud và regex replacement. Mỗi use case được minh họa bằng truy vấn SQL cụ thể và tập dữ liệu tương ứng. Các ví dụ này chứng minh cách prompt_jev() có thể tự động hóa phân tích dữ liệu văn bản phức tạp bằng SQL thông thường. Đây là tài liệu tham khảo hữu ích cho bất kỳ lập trình viên nào muốn tích hợp AI vào xử lý dữ liệu mà không cần thay đổi stack công nghệ hiện tại.

Bài viết cung cấp 5 trường hợp thực tế sử dụng prompt_jev() với dữ liệu có sẵn và truy vấn SQL có thể thực thi lại ngay lập tức.

Colab is now part of your Google AI plan

Google vừa tích hợp Colab vào Google AI plan, mang lại lợi ích cao cấp cho người đăng ký. Các lập trình viên giờ đây có truy cập vào faster accelerators và Premium GPUs để tăng tốc độ xử lý. Đặc biệt, tính năng uninterrupted background execution cho phép chạy training kéo dài mà không bị gián đoạn. Đây là bước đi chiến lược giúp Google củng cố vị thế trong việc cung cấp công cụ AI cho nhà phát triển.

Bài viết giúp lập trình viên biết cách tận dụng Colab trong Google AI plan với các tính năng cao cấp để tăng tốc độ và hiệu quả công việc AI.

A Gentle Introduction to Model Distillation

Model distillation phương pháp nén khả năng của mô hình teacher lớn vào một student nhỏ hơn, ban đầu qua training trên soft probability distributions và temperature scaling, nay cho LLMs chủ yếu qua synthetic data generation, feature matching hoặc logit matching. Mặc dù distillation đã trở thành tiêu chuẩn (ví dụ Llama 3.1 405B của Meta được cấp phép rõ ràng cho mục đích này), năm 2026 chứng kiến các tranh chấp lớn khi OpenAI cáo buộc DeepSeek, Anthicism cáo buộc Qwen (Alibaba) và báo cáo về việc truy cập tài khoản giả để khai thác Claude, cùng Google can thiệp các tấn công vào Gemini. Chưa có kiểm toán pháp y hay phán xét tòa án nào giải quyết được các cáo buộc này, và xung đột cơ bản giữa việc mô hình bị bộc lộ qua API và được bảo vệ khỏi sao chép vẫn chưa được giải quyết.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ thực trạng pháp lý và kỹ thuật của mô hình model distillation trong bối tranh tranh bản quyền công nghệ AI.

LayaPHP: Self-Hosted Text Classification for PHP and Laravel

LayaPHP cung cấp giải pháp text classification tự host cho ứng dụng PHP và Laravel. Thay vì gọi API từ bên ngoài như OpenAI hay Google, thư viện này cho triển khai mô hình classification trên server riêng để đảm bảo bảo mật và hiệu năng. Khi gửi text, mô hình sẽ trả về kết quả phân loại cùng độ tin cậy (confidence values) cho từng output. Điểm đáng học là cách LayaPHP xử lý local inference mà không phụ thuộc vào dịch vụ bên ngoài, giúp giảm latency và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.

LayaPHP giúp các lập trình viên PHP và Laravel tự lưu trữ và phân loại văn bản mà không cần phụ thuộc vào dịch vụ bên ngoài.

Hands-On Evolution of Deep Learning – Geoffrey Hinton’s AI Legacy

Geoffrey Hinton được mệnh danh là "Godfather of AI" đã phát triển khóa học trên freeCodeCamp.org YouTube, giúp bạn thành thạo mạng nơ-ron hiện đại bằng cách tái tạo các bước đột phá lịch sử. Khóa học bắt đầu từ neural network truyền thống đến modern deep learning với các ví dụ code cụ thể trên framework PyTorch. Hinton giải thích chi tiết quá trình phát triển của backpropagation, convolutional neural networks và transformer models. Bạn sẽ hiểu tại sao dropout giảm overfitting từ 27% xuống 2.5% và cách attention mechanism thay đổi hoàn toàn NLP. Khóa học này là cơ hội hiếm hoi để học trực tiếp từ người đặt nền móng cho deep learning revolution.

Khóa học giúp bạn nắm vững mạng nơ-ron hiện đại bằng cách tái tạo những tiến trình đột phá trong lịch sử trí tuệ nhân tạo.