Forecasting Demand for New Products

How Netflix Taught an LLM to Recommend Movies So That You Keep Watching

Netflix đã phát triển hệ thống GenRec để tăng thời gian xem phim của người dùng. …

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.

micro1 commits $1bn to buy company data for training AI agents

micro1 chi 1 tỷ USD trong 12 tháng mua dữ liệu công ty để huấn luyện AI agents, với nguồn vốn từ Citi và Hercules. Việc mua này nhằm giải quyết thách thức "exceptions that require judgment" - những trường hợp đòi hỏi phán đoán trong business processes. Số vốn khổng lồ cho thấy xu hướng đầu tư mạnh vào training data chất lượng cao cho AI agents. Các công ty nên xem xét cách micro1 sử dụng dữ liệu để cải thiện khả năng xử lý ngoại lệ trong tự động hóa quy trình kinh doanh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu xu hướng đầu tư khổng lồ vào dữ liệu doanh nghiệp cho phát triển AI agents.

Impactful scheduling for GPU clusters

GPU cluster gặp vấn đề hiệu suất do scheduling kém dẫn đến lãng phí tài nguyên. Nghiên cứu chỉ ra rằng các scheduler truyền thống như Kubernetes/CPU-based waste tới 44% GPU time do thiếu hiểu biết workload GPU. Phương pháp mới sử dụng GPU metrics như GPU utilization, memory bandwidth để tối ưu placement jobs. Giải pháp này giúp giảm lãng phí tài nguyên và tăng throughput đáng kể. Lập trình viên nên xem xét tiếp cận này khi xây dựng infrastructure cho GPU-intensive workloads.

Bài viết này cung cấp kiến thức tối ưu hóa lập lịch GPU giúp tăng hiệu suất đáng kể cho hệ thống cluster.

5 Jev use cases for analytics, with real queries and datasets

Bài viết trình bày 5 use case thực tế của prompt_jev() trên dữ liệu thật với SQL có thể chạy lại, bao gồm phân tích traces của AI agent, cảm xúc từ Hacker News, các cuộc gọi bán hàng, tin tuyển dụng cloud và regex replacement. Mỗi use case được minh họa bằng truy vấn SQL cụ thể và tập dữ liệu tương ứng. Các ví dụ này chứng minh cách prompt_jev() có thể tự động hóa phân tích dữ liệu văn bản phức tạp bằng SQL thông thường. Đây là tài liệu tham khảo hữu ích cho bất kỳ lập trình viên nào muốn tích hợp AI vào xử lý dữ liệu mà không cần thay đổi stack công nghệ hiện tại.

Bài viết cung cấp 5 trường hợp thực tế sử dụng prompt_jev() với dữ liệu có sẵn và truy vấn SQL có thể thực thi lại ngay lập tức.

My agents told me to enter: an independent builder at OpenSearchCon 2026

Tại OpenSearchCon 2026, nhà độc lập xây dựng Ciki Zeng đã chia sẻ trải nghiệm của mình tại Agent Skills Hackathon do các agents của cô chọn ra. Nguyên nhân kỹ thuật đằng sau sự thành công là khả năng của OpenSearch trong việc xử lý query phức hợp với response time dưới 200ms, giúp agents tự động đánh giá quality metrics. Hệ quả là nhiều team đã thất bại vì chỉ tập trung vào feature mới mà quên đi verification step quan trọng. Điều đáng học là trong quá trình building agent, "done" nên là một claim bạn cần verify kỹ lưỡng chứ không phải là điểm dừng.

Bài này giúp lập trình viên hiểu tầm quan trọng của việc xác nhận tính hoàn thành dự án qua kinh nghiệm tham gia Agent Skills Hackathon tại OpenSearchCon 2026.

LayaPHP: Self-Hosted Text Classification for PHP and Laravel

LayaPHP cung cấp giải pháp text classification tự host cho ứng dụng PHP và Laravel. Thay vì gọi API từ bên ngoài như OpenAI hay Google, thư viện này cho triển khai mô hình classification trên server riêng để đảm bảo bảo mật và hiệu năng. Khi gửi text, mô hình sẽ trả về kết quả phân loại cùng độ tin cậy (confidence values) cho từng output. Điểm đáng học là cách LayaPHP xử lý local inference mà không phụ thuộc vào dịch vụ bên ngoài, giúp giảm latency và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.

LayaPHP giúp các lập trình viên PHP và Laravel tự lưu trữ và phân loại văn bản mà không cần phụ thuộc vào dịch vụ bên ngoài.

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.