Malaysia seizes $12.1M of AI chips at Kuala Lumpur airport

Canada joins Nvidia in backing Cohere’s record C$7bn Series E

The Toronto AI company targets C$7bn at a C$35.7bn valuation, with Canada, Nvidia and Schwarz Group among its backers.

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.

Mistral releases open weights for its 1 trillion-parameter Large 4 model

Mistral has released the weights of Mistral Large 4 on Hugging Face, after three weeks of extra training lifted its coding and cyber defence scores.

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 tested Nvidia’s Nemotron 3.5 Bolt, and it changed what I thought my 16GB GPU could do

A 16GB GPU can run agentic AI now, and it's surreal

5 GPUs that are finally too old for modern games in 2026

Every good thing must come to an end

Jellyfin supports 7 hardware transcoding methods — here's which one your server can use

Jellyfin hiện hỗ trợ 7 phương pháp transcoding phần cứng khác nhau, giúp giảm tải cho CPU của server. Nguyên nhân kỹ thuật là do Jellyfin tích hợp với các API như NVIDIA NVENC, AMD VCE và Intel Quick Sync để tận dụng khả năng mã hóa/hủy mã hóa của bộ xử lý đồ họa. Hệ quả là server có thể xử lý nhiều luồng media hơn với nhiệt độ và tiêu thụ năng lượng thấp hơn. Điều đáng học là bạn có thể tối ưu hóa hiệu năng Jellyfin bằng cách kiểm tra transcoding method đang được sử dụng và cấu hình phù hợp với phần cứng của mình.

Bài viết này giúp bạn xác định phương pháp chuyển mã hardware tối ưu nhất cho server Jellyfin, giảm tải cho CPU và tăng hiệu suất phát lại.

4 reasons why I paid for Windows 11 Pro and why I'll never switch to Linux

Ngành công nghiệp phần mềm hỗ trợ chủ yếu cho Windows với nhiều ứng dụng chuyên nghiệp thiết yếu. Các driver phần cứng quan trọng như NVIDIA DLSS và AMD FSR chưa được tối ưu trên Linux. Windows 11 Pro mang lại tính năng Virtualization-Based Security giúp bảo vệ hệ thống hiệu quả hơn. Sự tương thích với phần mềm chuyên dụng như Adobe Creative Cloud và Microsoft 365 là yếu tố quyết định. Nếu bạn làm việc trong môi trường đòi hỏi tính ổn định và hỗ trợ kỹ thuật, Windows 11 Pro vẫn là lựa chọn tối ưu.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được những lý do thực tế khi lựa chọn Windows 11 Pro thay vì Linux trong môi trường làm việc hiện đại.