I Retested My MoE Offloading Benchmarks. Some of My Conclusions Changed.

RAG vs. Vectorless RAG, clearly explained!

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

What Google’s Harness² shows about improving an AI agent

What Google’s Harness² shows about improving an AI agent The gains came from scripts and skills, not the prompt. And letting the model rewrite its harness blindly made it worse. Harness² is a …

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 …

I Tried to Replace Claude With Jev, and Kept Both

I Tried to Replace Claude With Jev, and Kept Both System One Decision Model + semantic embeddings: better content discovery, less LLM tokens I build tools for writers. Every day, my agentic pipeline …

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 …

I changed one llama.cpp flag, and my 8GB laptop GPU now runs a 35B model faster than I can read

Một lập trình viên đã tìm ra cách chạy model Llama 35B trên laptop GPU chỉ 8GB VRAM với tốc độ đáng kinh ngạc. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc chỉnh sửa cờ n_gpu_layers trong llama.cpp, cho phép tận dụng hiệu quả bộ nhớ VRAM thay vì để nó trở thành điểm nghẽn. Hệ quả là model 35B parameters chạy nhanh đến mức người dùng không kịp theo dõi, vượt xa các kỳ vọng ban đầu về giới hạn phần cứng. Điều đáng học hỏi là đôi khi vấn đề không nằm ở cấu hình phần cứng mà ở cách tối ưu hóa phần mềm để khai thác tiềm năng thực sự của hardware.

Bài viết tiết lộ cách tối ưu hóa một cờ trong llama.cpp để chạy mô hình 35B trên GPU 8GB nhanh hơn tốc độ đọc của bạn.

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.

An AI demo worked. What should your team test next?

An AI demo worked. What should your team test next? A practical evaluation sheet for the gap between a convincing answer and a dependable workflow. The demonstration is the starting point An …