Prospero: a new coding harness for a more civilized age

Stop Asking ChatGPT to Write Your Code. Ask It This Instead

Stop Asking ChatGPT to Write Your Code. Ask It This Instead Learning to code is frustrating. Nobody warns you how frustrating. You watch the tutorials. You read the docs. You follow along with every …

Secure Your AI Agents – Free Model Context Protocol (MCP) Security Course

The Model Context Protocol (MCP) helps connect LLMs to external tools, databases, and APIs. But giving AI agents hands and feet to take real-world actions introduces an entirely new attack surface. We

10 Best AI GitHub Repositories to Supercharge Your Agent

GitHub là kho lớn nhất chứa công cụ AI miễn phí nhưng phần lớn lập trình viên chưa khai thác hiệu quả. Các agent như Claude Code thường được cài đặt mà không tận dụng được nguồn tài nguyên phong phú trên GitHub. Các kho lưu trữ AI hàng đầu như LangChain, LlamaIndex hay AutoGPT cung cấp framework mạnh để xây dựng agent thông minh hơn. Việc kết hợp các công cụ này có thể tăng đáng kể khả năng xử lý và tự động hóa của ứng dụng AI.

Bài viết này giúp bạn khám phá 10 kho GitHub AI mạnh nhất để tối ưu hóa khả năng của trợ lý lập trình.

The Model Never Runs Your Code

The Model Never Runs Your Code A practical guide to LLM tool calling: how it works, how to design tools models use well and how to build a safe agent loop in Python A developer gives a language model …

I Retested My MoE Offloading Benchmarks. Some of My Conclusions Changed.

A follow-up to my original 16GB GPU experiment, this time with consistent quantization, repeated... Tagged with ai, machinelearning, llm.

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.

How Uber Built A Gateway For AI Agents To Access Tools

In this article, we’ll look at how Uber built this gateway in detail.

Edi Life OS: Self-Hosted Personal Dashboard with MCP

Edi Life OS là một nền tảng dashboard cá nhân tự host kết hợp thói quen, mục tiêu, Kanban và quản lý tài chính, tùy chọn thêm server Model Context Protocol. Nó được xây dựng bằng PHP và MySQL, chạy hoàn toàn trên server của người dùng. Giao diện đơn giản với các module chức năng được tùy biến linh hoạt. Người dùng có thể kết nối với các AI tools hỗ trợ qua MCP để tự động hóa quy trình cá nhân. Đây là lựa chọn phù hợp cho ai muốn kiểm soát dữ liệu cá nhân mà không phụ thuộc vào dịch vụ cloud.

Edi Life OS giúp bạn quản lý toàn bộ cuộc sống từ thói quen đến tài chính trong một hệ thống tự lưu trữ tiện lợi.