Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 and Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers models now available on Amazon SageMaker JumpStart

Machine Learning Mastery1 Hot10 min8 h agoAI

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.

#ai #machine-learning #llm Source

AWS1 Hot2 min4 h agoAI

granite-speech-4.1-2b, kanana-2-30b-a3b-instruct, and OpenFold3 models now available on Amazon SageMaker JumpStart

AWS vừa phát hành ba mô hình mới trên Amazon SageMaker JumpStart: granite-speech-4.1-2b, kanana-2-30b-a3b-instruct và OpenFold3. granite-speech-4.1-2b là mô hình speech-to-text với 2 tỷ tham số, trong khi kanana-2-30b-a3b-instruct là mô hình ngôn ngữ lớn 30 tỷ tham số được fine-tune cho tác vụ chỉ dẫn. OpenFold3 là phiên bản mới nhất của thư tính toán protein, cải thiện đáng kể độ chính xác trong dự đoán cấu trúc 3D. Với sự hiện diện của ba mô hình này, nhà phát triển có thể dễ dàng triển khai các ứng dụng AI tiên tiến trong lĩnh vực y sinh học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà không cần lo lắng về hạ tầng.

Bài này giúp lập trình viên cập nhật các mô hình AI mới nhất trên Amazon SageMaker JumpStart để ứng dụng vào dự án của mình.

#ai #aws #llm Source

Sergio Lema331 Hot4 min3 mo agoAI

Why AI is Replacing Junior Developers and How Mid-Level Engineers Can Survive

AI đang thay thế các nhiệm vụ cơ bản, khiến lập trình viên mới khó tìm việc. Các công ty giờ cần kỹ sư cấp cao để sửa lỗi code do AI sinh ra. Lập trình viên nên dùng AI hỗ trợ giải quyết vấn đề thay vì viết code trực tiếp, đồng thời nắm vững công việc của mình để cải thiện thiết kế hệ thống và xử lý vấn đề tương lai.

Là một lập trình viên, đọc bài này giúp bạn hiểu cách AI không thay thế kỹ năng sáng tạo và quản lý dự án của bạn mà chỉ là công cụ hỗ trợ, giúp bạn nâng cao vị trí và hiệu suất trong công việc.

#aws #career #java Source

AWS1 Hot2 min3 d 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 min3 d 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

DEV1 Hot14 min3 d agoAI

Dev Opportunity Radar #16: $15K AI Agent Hackathon, AI Education Fellowship, and AWS Student Rewards

Bối cảnh series Dev Opportunity Radar hàng tuần chia sẻ các cơ hội cho lập trình viên. Có giải thưởng $15K cho AI Agent Hackathon, chương trình học bổng AI Education Fellowship, và phần thưởng AWS Student Rewards. Những cơ hội này mở ra nhiều con đường để phát triển kỹ năng và nhận tài trợ thực tế. Nếu bạn quan tâm đến AI hoặc muốn tận dụng ưu đãi từ AWS, các chương trình này đáng để theo dõi chi tiết.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm bắt các cơ hội mới nhất về hackathon, học bổng và phần thưởng AWS để phát triển sự nghiệp công nghệ.

#aws #career #ai-agent Source

CNCF1 Hot10 min3 d agoAI

Building a reliable cloud native foundation for distributed AI training

Nền tảng cloud native ngày càng trở nên quan trọng khi AI workload đòi hỏi hạ tầng đặc thù. Việc chỉ cung cấp GPU và thiết lập cluster không còn đủ để coi nền tảng là "sẵn sàng cho AI". Các platform team cần xây dựng hệ thống có khả năng mở rộng linh hoạt để xử lý các yêu cầu phức tạp của distributed AI training. Sự kết hợp giữa Kubernetes, NVIDIA GPU operators và các framework như Horovod giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và tăng độ ổn định cho hệ thống. Đáng học hỏi là cách tiếp cận thiết kế hạ tầng theo hướng microservices, cho phép quản lý và scaling từng thành phần độc lập thay vì toàn bộ cluster cùng lúc.

Bài viết này giải thích cách xây dựng nền tảng cloud native đáng tin cậy cho đào tạo AI phân phối, đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của AI workloads.

#machine-learning #kubernetes Source

Hugging Face18 Hot8 min20 d agoAI

Quantization-Aware Healing: a compressed, 4-bit model that outperforms its full-precision original

Bài viết giới thiệu phương pháp Quantization‑Aware Healing (QAH) được phát triển bởi Multiverse Computing để nén mô hình ngôn ngữ lớn xuống 4‑bit mà không làm giảm hiệu suất. QAH kết hợp quantization‑aware training với một bước healing sau huấn luyện, trong đó một mạng phụ nhỏ được học để bù lại sai số lượng tử hóa gây ra. Kết quả cho thấy mô hình 4‑bit sau healing đạt được mức perplexity tương đương, và trong một số trường hợp thậm chí tốt hơn so với phiên bản full‑precision (32‑bit) ban đầu. Việc này đồng thời giảm kích thước bộ nhớ cần thiết xuống khoảng 1⁄8 (≈87,5%) và tăng tốc độ suy luận trên phần cứng hỗ trợ tính toán nguyên số. Điều đáng học là việc đầu tư vào quá trình healing có thể bù lại phần lớn tổn thất từ quantization, cho phép triển khai mô hình mạnh mẽ trên môi trường tài nguyên hạn chế mà không hy sinh chất lượng.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách tạo mô hình lượng hóa 4-bit hiệu suất hơn cả mô hình full-precision gốc.

#machine-learning #data-science #llm Source

Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 and Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers models now available on Amazon SageMaker JumpStart

Recommended for you

Bình luận

A Gentle Introduction to Model Distillation

granite-speech-4.1-2b, kanana-2-30b-a3b-instruct, and OpenFold3 models now available on Amazon SageMaker JumpStart

Why AI is Replacing Junior Developers and How Mid-Level Engineers Can Survive

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

Dev Opportunity Radar #16: $15K AI Agent Hackathon, AI Education Fellowship, and AWS Student Rewards

Building a reliable cloud native foundation for distributed AI training

Quantization-Aware Healing: a compressed, 4-bit model that outperforms its full-precision original

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads