Let AI Burn

What “open weights” means for AI models

Bối cảnh là khái niệm "open weights" đang định hình tương lai của AI models, khác biệt với …

Even Benchmark thinks AI is eroding the venture pact against backing rivals

Benchmark Capital nhận thấy quy tắc không đầu tư vào các startup cạnh tranh đang ngày càng khó thực thi trong bối cảnh AI. Nguyên nhân kỹ thuật là công nghệ AI phát triển nhanh với chi phí training ngày càng cao đòi hỏi nhiều vốn hơn. Hệ quả là các quỹ đầu tư như Benchmark buộc phải xem xét đầu tư vào nhiều dự án AI cùng lúc để tăng cơ hội thành công. Điều đáng học là mô hình đầu tư truyền thống Valley's rule đang cần được điều chỉnh để phù hợp với đặc thù của công nghệ AI hiện đại.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu thay đổi trong quy trình đầu tư mạo hiểm khi AI làm xói mòn quy tắc không cạnh tranh giữa các startup.

Create Scalable AI Automations with n8n

Các bài hướng dẫn automation thường chỉ kết nối hai ứng dụng đơn giản, nhưng xây dựng …

Jev Meets the Trolley Problem

Tác giả đã thử nghiệm mô hình quyết định Jev cùng 13 mô hình khác với bài toán xe đẩy (Trolley Problem). Mỗi mô hình sử dụng các framework khác nhau như GPT-4, Claude 3, và Gemini để xử lý tình huống đạo đức kinh điển này. Hầu hết các mô hình đều đưa ra câu trả lời nhất quán với phiên bản con người, chỉ có Gemini Ultra thể hiện sự do dự khi đối mặt với bài toán này. Kết quả cho thấy mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng xử lý vấn đề đạo đức phức tạp nhưng vẫn còn hạn chế trong việc đưa ra quyết định dứt khoát trong các tình huống khó.

Bài viết khám phá cách các mô hình quyết định như Jev phản ứng với bài toán khó xử Trolley Problem.

Tech Is Brutal Right Now. Stay or Go? Let's Think Clearly.

Thị trường công nghệ hiện đang rất khó khăn với tỷ lệ phản hồi chỉ 1.5% sau 200 ứng tuyển. …

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.

AI tutorials and articles

Flavio Copes tổng hợp hơn 100 bài viết về AI bao gồm hướng dẫn, tài liệu hướng dẫn và ghi …

I Think We're Forgetting How to Be Bored

Trong kỷ nguyên digital với AI giúp tối ưu mọi khoảnh khắc chờ đợi, chúng ta dần mất khả năng cảm nhận sự buồn chán. Các ứng dụng như Replika hay công cụ AI đang lấp đầy khoảng trống thời gian chết ngay cả khi chỉ cần 10 giây chờ đợi. Hệ quả là tâm lý chúng ta trở nên phụ thuộc vào kích thích liên tục, giảm khả năng tập trung sâu và suy sáng tạo. Điều đáng học là việc chủ ý để có những khoảng lặng thực sự có thể cải thiện sức khỏe tinh thần và hiệu suất làm việc lâu dài.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận ra tầm quan trọng của sự nhàm chán để tái tạo năng lượng tinh thần và cải thiện năng suất làm việc.