Splitting, Applying and Combining: What I Learned from UK Milk Trade Data

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.

Giving the Optimizer a Hint: What’s New in MariaDB Server 13.0, compatibility and beyond

Discover optimizer hints in MariaDB Server 13.0: MySQL-compatible syntax, query plan control, and advanced features for views and query blocks.

Llama-modchip: 284B DeepSeek on 64GB RAM, no GPU

🐋 Run 284B DeepSeek-V4-Flash (<59GiB RAM, 44.4 tok/s pp, 9.1-14.7 tok/s) & 30B MoEs (25-111 tok/s) on a pure 64GB CPU at 256K ctx (0 GPUs). SwiGLU-H2, Stockfish-PVS L3 & 13ms Claude Code restore. - synchopate/llama-modchip

ISponsorBlockTV: SponsorBlock client for all YouTube TV clients

SponsorBlock client for all YouTube TV clients. Contribute to dmunozv04/iSponsorBlockTV development by creating an account on GitHub.

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.

AI in Production Without a WHERE Clause

Bối cảnh triển khai AI mà không có bước review rủi ro giống như thiếu một WHERE clause trong SQL có thể dẫn đến đêm dài khắc phục sự cố. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các model AI có thể tạo ra dữ liệu không mong muốn khi không có bộ lọc phù hợp. Hệ quả có thể rất nghiêm trọng khi hệ thống AI vô tình tạo ra nội dung độc hại, sai lệch hoặc vi phạm chính sách. Đáng học hỏi là bài nhấn mạnh việc xác định rõ vị trí của cơ chế "phanh" (brake) trong hệ thống AI và ai chịu trách nhiệm kiểm soát nó.

Bài viết này giải thích tại sao thiếu bước kiểm duyệt trong AI sản xuất có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng như lỗi query SQL không có WHERE clause.

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.