Astrolab’s upcoming rover will run the first LLMs on the moon

The End of AI Frontiers

Large language models remain far less efficient than biological brains at learning, representing knowledge, and planning, the post argues. A child hears roughly one token per second, reaching a billion tokens only after 31 years, while GPT-4-class models reportedly use four orders of magnitude more data. The Phi model series, trained on 10 trillion tokens, still trails GPT-4 along most axes. A Portia spider plans prey-catching behavior with a brain a million times smaller than a human's, and squirrels recall cached food after months, suggesting that existing models may be far less representationally and memory efficient.

When the Political Shift Hits the Cluster: What the 2026 Midterms Mean for AI Infra and Code

If you’ve been watching the tech sector and macroeconomic feeds over the last 48 hours, you’ve... Tagged with discuss, ai, webdev, programming.

RAG vs. Vectorless RAG, clearly explained!

...explained visually (with tradeoffs in production).

DeepSeek Super-Agent Architecture Explained

How DeepSeek Harness's Super-agent works: a Router, isolated Workers, event triggers and a Watchdog let one AI agent run many tasks. Diagrams inside.

Agents reveal secrets when offered to team up with each other

If you wouldn't put it on GitHub, don't give models access to it

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.

Claude Code's creator says better prompts need just 3 things, so I tested his approach

Bối cảnh của bài viết khám phá liệu chúng ta có đang quá tư duy hóa việc tạo prompt hay không. Nguyên nhân kỹ thuật được nêu ra là một phương pháp đơn giản chỉ cần 3 yếu tố: context, instruction, và input, được đề xuất bởi nhà sáng tạo Claude Code. Hệ quả khi áp dụng phương pháp này là việc tạo prompt hiệu quả trở nên dễ dàng hơn nhiều so với những cách phức tạp trước đây. Điều đáng học là ngay cả những AI model mạnh nhất hiện nay như Claude 3 hay GPT-4 vẫn phản ứng tốt với prompt có cấu trúc đơn giản này.

Bài viết này giúp bạn hiểu ra cách đơn giản hóa việc tạo prompt hiệu quả chỉ với ba yếu tố cơ bản.

Memorilla: Latent Semantic Memory for LLMs

Abstract page for arXiv paper 2610.21375: Memorilla: Latent Semantic Memory for LLMs