A new technique could accelerate the development of RNA therapies

Google Developers25 Hot1 phút3 ngày trướcAI

Colab is now part of your Google AI plan

Google vừa tích hợp Colab vào Google AI plan, mang lại lợi ích cao cấp cho người đăng ký. Các lập trình viên giờ đây có truy cập vào faster accelerators và Premium GPUs để tăng tốc độ xử lý. Đặc biệt, tính năng uninterrupted background execution cho phép chạy training kéo dài mà không bị gián đoạn. Đây là bước đi chiến lược giúp Google củng cố vị thế trong việc cung cấp công cụ AI cho nhà phát triển.

Bài viết giúp lập trình viên biết cách tận dụng Colab trong Google AI plan với các tính năng cao cấp để tăng tốc độ và hiệu quả công việc AI.

#machine-learning #data-science #gpu Nguồn

Latent Space1 Hot12 phút1 ngày trướcAI

Foundries vs Navigators: Lowering the Cost of Science

Trong nghiên cứu khoa học, tư tưởng đã trở nên rẻ nhưng việc thực hiện vẫn còn tốn kém, sự mất cân đối này đang định hình cách các công ty nghiên cứu hoạt động. Nguyên nhân kỹ thuật là do chi phí cao của việc triển khai code thực nghiệm lên infrastructure thực tế với tools như Docker, Kubernetes. Hệ quả là các công ty lớn như Microsoft, Google đang đầu tư mạnh vào foundries và navigator platforms để giảm chi phí triển khai. Điều đáng học là xu hướng chuyển từ xây dựng infrastructure sang tận dụng các platform sẵn có có thể tiết kiệm tới 70% chi phí R&D cho các startup công nghệ. Các lập trình viên nên cân nhắc học cách sử dụng các foundry và navigator platforms để tối ưu hóa chi phí triển khai nghiên cứu.

Bài viết này giải thích cách công nghệ Foundries và Navigators đang thay đổi hoạt động nghiên cứu khoa học bằng cách giảm chi phí thực nghiệm.

#ai-agent #biotech Nguồn

DevBlogs1 Hot7 phút1 ngày trướcAI

From Chatbots to Automated Assistants: Routines in Microsoft Foundry Are Now Generally Available

Các agent hiện đại đã phát triển vượt xa chatbot thông thường, chuyển từ chờ tin nhắn người dùng sang tự động thực hiện công việc. Microsoft Foundry hiện đưa Routine vào trạng thái Generally Available, cho phép agent tự động hóa quy trình phức tạp qua nhiều bước. Công nghệ này sử dụng LLM và embedding models để hiểu ngữ cảnh và thực hiện tác vụ mà không cần can thiệp thủ công. Việc triển khai Routines giúp giảm thiểu 70% thời gian xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại, tăng hiệu suất cho doanh nghiệp. Lập trình viên nên nghiên cứu kỹ để tận dụng sức mạnh của autonomous agents trong các hệ thống enterprise hiện tại.

Bài này giúp lập trình viên nắm bắt xu hướng phát triển từ chatbot đến trợ lý tự động với Routines trong Microsoft Foundry đã chính thức có sẵn để ứng dụng vào dự án thực tế.

#python #ai-agent #automation Nguồn

freeCodeCamp25 Hot2 phút7 ngày trướcAI

Hands-On Evolution of Deep Learning – Geoffrey Hinton’s AI Legacy

Geoffrey Hinton được mệnh danh là "Godfather of AI" đã phát triển khóa học trên freeCodeCamp.org YouTube, giúp bạn thành thạo mạng nơ-ron hiện đại bằng cách tái tạo các bước đột phá lịch sử. Khóa học bắt đầu từ neural network truyền thống đến modern deep learning với các ví dụ code cụ thể trên framework PyTorch. Hinton giải thích chi tiết quá trình phát triển của backpropagation, convolutional neural networks và transformer models. Bạn sẽ hiểu tại sao dropout giảm overfitting từ 27% xuống 2.5% và cách attention mechanism thay đổi hoàn toàn NLP. Khóa học này là cơ hội hiếm hoi để học trực tiếp từ người đặt nền móng cho deep learning revolution.

Khóa học giúp bạn nắm vững mạng nơ-ron hiện đại bằng cách tái tạo những tiến trình đột phá trong lịch sử trí tuệ nhân tạo.

#machine-learning #deep-learning #neural-networks Nguồn

Machine Learning Mastery44 Hot10 phút11 ngày trướcAI

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 Nguồn

PyTorch1 Hot14 phút3 ngày trướcAI

TinyTorch: Don’t Just Import PyTorch. Build It. – PyTorch

TinyTorch là một chương trình open-source giúp người học xây dựng framework ML từ đầu với tensors đến transformers, hoàn toàn bằng Python và API của PyTorch, chạy được trên laptop chỉ 4GB RAM không cần GPU. Dự án phát triển chậm trong 5 năm trước khi bùng nổ mạng xã hội, GitHub stars tăng từ 2,000 lên hơn 27,000 trong 11 tháng với 95+ người đóng góp và được 50+ trường đại học sử dụng. Tác giả chia sẻ bài học: sao chép chính xác production API, quyết định ràng buộc phần cứng trước khi tính năng, đầu tư cơ sở hạ tầng giảng dạy (chấm điểm, tiêu chí) và kế hoạch kế thừa sớm. TinyTorch vẫn còn khoảng trống chưa đo lường được kết quả học tập và chưa hỗ trợ GPU kernels hay distributed training.

TinyTorch giúp lập trình viên hiểu sâu nguyên lý hoạt động của PyTorch qua việc tự xây dựng một framework học máy từ cơ bản đến nâng cao.

#machine-learning #open-source #pytorch Nguồn

freeCodeCamp2 Hot32 phút5 ngày trướcAI

How to Detect Hidden Target Leakage in Public Datasets with Python and a Dependency Graph

Các tập dữ liệu công cộng như CDC dataset đôi khi chứa hidden target leakage khiến mô hình học máy đạt điểm số không thực tế. Tác giả đã phát hiện vấn đề khi mô hình dự đoán cột dữ liệu thứ sáu với R² lên đến 0.998 bất thường. Python cùng dependency graph là công cụ hữu hiệu để vạch ra mối quan hệ ẩn giữa các features và target variable. Bài viết hướng dẫn cách xây dựng dependency graph để phát hiện và loại bỏ leakage, giúp tránh overfitting trong production model.

Bài viết này giúp phát hiện rò rỉ mục tiêu ẩn trong bộ dữ liệu công khai bằng Python và đồ thị phụ thuộc để tránh tạo ra các mô hình machine learning giả tạo.

#machine-learning #python #data-analysis Nguồn

SQL Authority34 Hot23 phút1 tháng trướcAI

Your Second Skill Was Never a Parachute

Kỹ năng thứ hai của bạn không bao giờ là chiếc dù cứu sinh, và bằng chứng đã tồn tại từ 600 năm trước. Hiểu vì sao nỗ lực đó thất bại chính là cách rõ ràng nhất để nhận ra những gì đang xảy ra với sự nghiệp của chúng ta ngày nay.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rằng sự thành công không phụ thuộc vào kỹ năng thứ hai mà là vào cách bạn chuyển đổi và ứng dụng kiến thức từ những thất bại của lịch sử để xây dựng sự nghiệp bền vững trong công nghệ hiện đại.

#ai #career #automation Nguồn

A new technique could accelerate the development of RNA therapies

Đề xuất cho bạn

Bình luận

Colab is now part of your Google AI plan

Foundries vs Navigators: Lowering the Cost of Science

From Chatbots to Automated Assistants: Routines in Microsoft Foundry Are Now Generally Available

Hands-On Evolution of Deep Learning – Geoffrey Hinton’s AI Legacy

A Gentle Introduction to Model Distillation

TinyTorch: Don’t Just Import PyTorch. Build It. – PyTorch

How to Detect Hidden Target Leakage in Public Datasets with Python and a Dependency Graph

Your Second Skill Was Never a Parachute

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads