pnpm 12.5

How to Find and Fix Common Technical SEO Issues on Your Website

Let's say you've built a website. You've invested in the design, bought a domain, and so on. But a website isn't only what you see on the screen. A lot happens behind the scenes. You have to understan

Show HN: Coldframe, a honeypot that poses as a supermarket fridge controller

Low-interaction honeypot for supermarket refrigeration controllers (Danfoss AK-SM 800A, Dixell XWEB 500) - hedgerow-dev/coldframe

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.

PyLings: Solve Exercises and Learn Python

Learn Python 🐍 by fixing code: exercises from basics to senior interview level - thesayfulla/pylings

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.

Catch the import. Name the culprit. Keep threads free: Introducing gilguard

On free-threaded Python, one import can quietly turn the GIL back on for good. gilguard turns that moment into an error that names the module, the package, and the line of your code that pulled it in.

JavaScript Event Loop Explained: Queue Tracing and Debugging Guide

Event Loop trong JavaScript hoạt động khác biệt giữa browser và Node.js, đặc biệt với cách xử lý microtask queue và callback queue. Bài viết cung cấp bảng trace chi tiết giúp dự đoán thứ tự thực thi async code, phát hiện tình trạng microtask starvation khi có quá nhiều Promise. Các ví dụ code minh họa rõ ràng khác biệt giữa process.nextTick() trong Node.js và setTimeout() trong browser. Bạn sẽ học được kỹ thuật debug bằng cách theo dõi từng bước trong event loop stack, giúp tối ưu performance khi xử lý nhiều async operation.

Bài viết giúp lập trình viên JavaScript dự đoán và gỡ lỗi hiệu quả hành vi bất đồng bộ bằng cách phân tích chi tiết hàng đợi và vòng lặp sự kiện.

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.