Sorting Algorithms in Python Quiz – Real Python

Show HN: STE80 Humanizer – de-AI text by writing 80% of the way to ASD-STE100

STE80 Humanizer: agent skill that removes AI tells and rewrites text 80% of the way to ASD-STE100 (Simplified Technical English), the method Andrej Karpathy shared. - Dodaios/ste80-humanizer

Locating the source of a mysterious beep with Claude

Simon Willison used Claude Code to build Beep Locator, a system that triangulates the source of an intermittent beeping sound using multiple devices as listeners. The Python web server coordinates phones, iPads and laptops over WebSockets, using Fast Fourier Transform beep detection and a chirp to align recorded clips, and Willison names the 2007 BeepBeep acoustic ranging paper as the research Claude found. The tool located the beep to within about 40cm, which turned out to be an ancient carbon monoxide detector that wanted its batteries replaced. He started with Claude Code Cloud running Opus 5.5 on his iPhone, then continued on his laptop after Fable 5.2 was released, iterating live by pushing new JavaScript to listening devices so they did not need to be manually restarted.

Issue #147 - Reinforcement Learning Explained with a Practical Python Example

How agents learn from rewards, why exploration matters, and how to build your first Q-learning agent.

Richard Geldreich's Blog: Basis Universal v2.6 update

Basis Universal v2.6 will expose its real-time analytical encoders through new APIs and tooling, with a new command line tool called basisu_pack shipping in January 2027. These encoders don't require SIMD, yet many are faster than other older search-based SIMD encoder designs. The update also plans official Python wheels for several platforms, transcoding performance increases, and large compression ratio improvements for XUASTC. CLI tools ship as both native binaries and secure WASM WASI executables.

How Anthropic Redesigned Source Control

In this article, we’ll look at the architecture behind Scion.

Build Your Own Reasoning Model: A Full Video Course

Khóa học video kéo dài 11 giờ tập trung vào việc xây dựng model reasoning với Python và PyTorch. Nội dung bao gồm các kỹ thuật advanced như evaluation, inference-time scaling, reinforcement learning và distillation. Qua khóa học, bạn sẽ học cách tối ưu hiệu suất của các reasoning model hiện đại. Các bài thực hành code chi tiết giúp hiểu sâu về quy trình training và fine-tuning. Giá trị lớn nhất nằm ở việc kết hợp lý thuyết với thực hành để xây dựng được hệ thống AI có khả năng reasoning mạnh mẽ.

Lập trình viên muốn nâng cấp kiến thức về mô hình học máy từ cơ bản đến ứng dụng thực tế—đặc biệt là trong scaling mô hình, reinforcement learning, và distillation—để áp dụng ngay trong dự án AI của mình với Python và PyTorch.

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. Nội dung video hướng dẫn xây dựng, pre-train và fine-tune một mô hình LLM 25 triệu parameter chỉ trên CPU. Nguyên nhân kỹ thuật: Video trình bày quy trình chi tiết từ đầu đến cuối với các công cụ như PyTorch, tạo tập dataset từ văn bản thuần túy. Hệ quả: Người xem sẽ có được kiến thức thực tế về cách LLM hoạt động mà không cần tài nguyên đắt đỏ. Điều đáng học: Dù quy mô nhỏ hơn các frontier model như GPT-4 hay Llama 2, quy trình này giúp hiểu nền tảng của deep learning trong NLP.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng và huấn luyện một mô hình ngôn ngữ quy mô 25 triệu tham số ngay trên CPU mà không cần cluster GPU đắt đỏ.

No more tech debt

Trải nghiệm hoàn thành thành công migration của design system trong sự nghiệp của tác giả mang lại niềm vui lớn khi áp dụng các phương pháp tính toán mới cho các dự án rewrite lớn. Sự thay đổi này cho rằng việc quản lý technical debt có thể được kiểm soát hiệu quả khi áp dụng các phương pháp tiếp cận có hệ thống. Các dự án rewrite lớn trước đây thường bị cho là quá rủi ro và tốn kém, nhưng bây giờ có thể được tính toán chi tiết hơn. Bài viết này cung cấp góc nhìn thực tế về cách tiếp cận và toán học đằng sau các quyết định rewrite, điều mà các lập trình viên nên tham khảo để tối ưu hóa chiến lược kỹ thuật.

Bài chia sẻ này sẽ mang lại góc nhìn mới về cách tiếp cận dự án lớn và chiến lược giảm thiểu nợ kỹ thuật hiệu quả.