Nebius cut rollout collection time by 66.9% — here’s what changed

EP230: RAG vs Agentic RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin …

How we’re training a Figma-fluent editing model

Here, we’re sharing the research behind how we’re translating that to design editing workflows.

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 …

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.

The fx adapter now runs the harness on the host

The fx harness adapter now runs the harness and model requests on the host while keeping filesystem and shell operations in the sandbox, responding faster and unlocking new built-in capabilities.

Why Temperature 0 Isn't Deterministic in LLM Inference

Trong quá trình inference của LLM, temperature 0 không hoàn toàn quyết định như nhiều người vẫn nghĩ. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách thuật toán softmax hoạt động khi temperature bằng 0, làm cho xác suất của từ với highest score tiến tới 1 nhưng không bao giờ đạt hoàn toàn 1 trong thực tế. Điều này dẫn đến kết quả có vẻ ngẫu nhiên dù xác suất đã được chuẩn hóa, gây ra sự không chắc chắn nhỏ trong kết quả output. Điều đáng học là việc hiểu behavior của temperature trong LLM không đơn giản như tưởng tượng, đòi hỏi hiểu biết sâu về cách hoạt động của softmax và quy trình sampling text generation.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách giải quyết một vấn đề cơ bản nhưng thường bị nhầm lẫn trong việc phân tích và tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ lớn, giúp tránh sai lầm trong việc thiết kế và triển khai hệ thống AI.

JetBrains Thinkrail

JetBrains Thinkrail là một lightweight IDE tùy biến tự động theo style làm việc của lập trình viên. Công nghệ này hỗ trợ vibe code với pi thông qua giao diện linh hoạt. Hệ quả là lập trình viên có trải nghiệm coding mượt mà hơn với công cụ cá nhân hóa. Jetbrains áp dụng AI để phân tích habit code và tối ưu hóa môi trường làm việc. Bạn nên đọc bài gốc để hiểu rõ hơn về cơ chế hoạt động của Thinkrail và cách nó khác biệt với các IDE truyền thống.

JetBrains Thinkrail giúp lập trình viên trải nghiệm mã hóa trong môi trường IDE nhẹ nhàng, tùy biến theo phong cách làm việc riêng.

How to Build an Agentic Development Tech Stack

Bối cảnh xây dựng agentic development tech stack đang trở nên quan trọng khi các hệ thống AI tự chủ ngày càng phổ biến. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ nhu cầu tích hợp nhiều thành phần như models, orchestration, memory, tools, observability, evaluations, guardrails và testing. Hệ quả là việc thiếu kế hoạch tổng thể dẫn đến hệ thống phức tạp, khó bảo trì và không đảm bảo chất lượng. Điều đáng học là cần có thiết kế hệ thống có cấu trúc, rõ ràng cho từng thành phần để tạo ra nền tảng agent mạnh mẽ và đáng tin cậy.

Bài này giúp bạn thiết kế hệ thống công cụ phát triển agent hiệu quả với các thành phần then chốt như model, orchestration và bảo mật.