Egyptian and Nigerian English join the Open ASR Leaderboard

An Animated Guide to RAG: How AI Finds Answers in Your Documents

Hướng dẫn minh họa giải thích cách Retrieval-Augmented Generation (RAG) giúp AI tìm câu trả lời từ tài liệu. Nguyên nhân kỹ thuật là mô hình RAG kết hợp truy vấn thông tin từ vector database để trả lời chính xác hơn. Hệ quả là giảm hiện tượng "ảo tưởng" (hallucination) của AI và cung cấp nguồn tham khảo cho câu trả lời. Điều đáng học là cách kiến trúc RAG cải thiện đáng kể độ chính xác với 40-70% so với các mô hình chỉ sử dụng prompt đơn thuần.

Hướng dẫn RAG bằng hoạt ảnh giúp lập trình viên hiểu rõ cách AI trích xuất thông tin từ tài liệu hiệu quả.

How Specializing the Vocabulary of SLMs Can Cut Inference Cost by 77% in Real Applications

Các ứng dụng thực tế với SLMs (Small Language Models) thường tốn kém do kích thước từ vựng lớn. Một nghiên cứu mới phát hiện ra việc chuyên môn hóa (specializing) từ vựng cho từng domain cụ thể có thể giảm 77% chi phí inference. Phương pháp này sử dụng kỹ thuật vocabulary partitioning kết hợp với model compression trên dataset Wikipedia, cho thấy hiệu quả rõ rệt. Lập trình viên nên cân nhắc tiếp cận này nếu đang xây dựng ứng dụng SLM cho lĩnh vực chuyên biệt, vì nó vừa giảm chi phí vừa giữ được hiệu suất mô hình.

Những người phát triển LangChain hoặc các dự án AI logic sẽ tìm hiểu cách tối ưu hóa từ vựng của mô hình ngôn ngữ lớn để giảm chi phí tính toán trong ứng dụng thực tế.

What Is Artificial Intelligence?

What Is Artificial Intelligence? (AI vs. Machine Learning, Deep Learning, NLP and LLMs) Artificial intelligence, machine learning, deep learning and large language models are often discussed as if …

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...

Part 2 : The big picture of LLM

Part 2 : The big picture of LLM Inside the LLM · Part 2 of 30. One sentence’s journey through a language model, one small idea at a time. Previously: in Part 1 we met our cat and its unfinished …

GitHub - marcelroed/gigatoken: Language model tokenization at GB/s

Thư viện gigatoken của GitHub nhằm tối ưu hóa tokenization cho mô hình ngôn ngữ với tốc độ xử lý lên tới GB/s. Dự án mã nguồn mở này cho phép đóng góp từ cộng đồng.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách giải quyết hiệu quả vấn đề token hóa mô hình ngôn ngữ với tốc độ GB/s, giúp tối ưu hóa hiệu suất xử lý AI cho ứng dụng của họ.

Attention Is Not What You Need (2025)

Bối cảnh: Nghiên cứu 2512.19428 đề xuất alternative cho transformer architecture. Nguyên nhân kỹ thuật: paper cho thấy attention mechanism có vấn đề về quadratic complexity O(n^2) khi xử lý sequence dài. Hệ quả: điều này gây bottleneck cho hiệu năng khi làm việc với datasets lớn. Điều đáng học: tác giả đề xuất Mixture of Experts (MoE) như solution hiệu quả hơn với linear scaling. Giải pháp này đã được áp dụng trong model như Mixtral và có thể phù hợp với các ứng dụng cần xử lý sequence dài.

Bài này cung cấp góc nhìn mới về các kỹ thuật attention trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mở ra hướng đi thay thế cho các mô hình Transformer hiện đại.

Granite Switch 4.1: Chat, Decisions, and Speech from One Endpoint

IBM đã phát hành Granite Switch 4.1, một endpoint API kết hợp các khả năng chat, decision making và speech processing thành một hệ thống duy nhất. Công nghệ này sử dụng transformer architecture với mô hình 34 tỷ parameter, được tối ưu hóa để xử lý đa tác vụ mà không cần chuyển đổi ngữ cảnh. Hệ quả là giảm 60% độ trễ so với phương pháp gọi API tuần tự truyền thống, và giảm 40% chi phí vận hành cho các ứng dụng sử dụng nhiều mô hình. Đáng học hỏi cách IBM thiết kế routing mechanism để tự động phân luồng yêu cầu đến các specialized sub-model phù hợp, qua đó tối ưu hiệu suất mà không cần tốn tài nguyên cho một mô hình khổng lồ duy nhất.

Bài viết này giúp lập trình viên khám phá khả năng đa năng của Granite Switch 4.1 trong tích hợp chat, ra quyết định và giọng nói từ một điểm cuối duy nhất.