“Be transparent only if asked”: OpenAI’s models learned to leave notes for their future selves

Secure Your AI Agents – Free Model Context Protocol (MCP) Security Course

The Model Context Protocol (MCP) helps connect LLMs to external tools, databases, and APIs. But giving AI agents hands and feet to take real-world actions introduces an entirely new attack surface. We

Hit Your Claude or Codex Limit? Check These 5 Things Before You Wait

Hit Your Claude or Codex Limit? Check These 5 Things Before You Wait Normal windows, surprise resets, banked credits you might be sitting on, and the hours-long gap between “reset!” and actually …

I Built a Pure Go AI Gateway to Cut LLM Token Costs by 30–40% — Here’s What I Learned

I Built a Pure Go AI Gateway to Cut LLM Token Costs by 30–40% — Here’s What I Learned How semantic caching and upstream-aware smart model routing can slash your OpenAI, Anthropic, and Groq …

The Model Never Runs Your Code

The Model Never Runs Your Code A practical guide to LLM tool calling: how it works, how to design tools models use well and how to build a safe agent loop in Python A developer gives a language model …

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.

I built a programming language that LLMs can't use

Tác giả đã phát triển ngôn ngữ lập trình KillSwitch - một ngôn ngữ bí ẩn được thiết kế đặc biệt để gây khó khăn cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các agent lập trình. Trong bài viết, tác giả đã tiến hành benchmark các mô hình lớn như GPT-4, Claude 3 và Gemini trên ngôn ngữ này, kết quả cho thấy khả năng của chúng giảm mạnh. Sự thất bại của các LLM khi tiếp cận KillSwitch cho thấy những giới hạn cơ bản trong khả năng hiểu ngữ cảnh và thực thi logic phức tạp của chúng. Bài viết là một minh chứng thú vị cho thấy việc thiết kế ngôn ngữ đặc thù có thể là công hữu hiệu để "tắt công" các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách thiết kế ngôn ngữ lập trình có thể đánh bại các mô hình ngôn ngữ lớn và tự động hóa mã.

Transcribe Meetings, Create Voiceovers And Track Your AI Spending With OpenAI

Maybe you have a stack of meeting recordings nobody will ever listen to, product copy that needs a voiceover, or a growing AI bill nobody can explain. Typing...