Python Performance Optimization: A Practical Guide – Real Python

Inside PGO

In the previous article , we made Go code faster by changing how it computes. SIMD lets one CPU instruction work on several values at once, and the simd/archsimd and simd packages give Go access to it. Our dot product ran about 9 times faster, but the code got a lot harder to read. At the end, I promised another route to speed, one where you don’t rewrite anything. That route is Profile-Guided Optimization (PGO). You record a CPU profile of where your program spends its time and give it back to the compiler, so it can work harder on the code that is actually hot. Your source stays exactly as it was. We briefly saw it in the IR post , and today we’re going deep into it.

Show HN: STE80 Humanizer – de-AI text by writing 80% of the way to ASD-STE100

STE80 Humanizer: agent skill that removes AI tells and rewrites text 80% of the way to ASD-STE100 (Simplified Technical English), the method Andrej Karpathy shared. - Dodaios/ste80-humanizer

Vercel Sandbox snapshot creation is now up to 10x faster

Vercel Sandbox snapshots now use an optimized indexing format, cutting median creation time from 4.4s to under 0.4s.

Locating the source of a mysterious beep with Claude

Simon Willison used Claude Code to build Beep Locator, a system that triangulates the source of an intermittent beeping sound using multiple devices as listeners. The Python web server coordinates phones, iPads and laptops over WebSockets, using Fast Fourier Transform beep detection and a chirp to align recorded clips, and Willison names the 2007 BeepBeep acoustic ranging paper as the research Claude found. The tool located the beep to within about 40cm, which turned out to be an ancient carbon monoxide detector that wanted its batteries replaced. He started with Claude Code Cloud running Opus 5.5 on his iPhone, then continued on his laptop after Fable 5.2 was released, iterating live by pushing new JavaScript to listening devices so they did not need to be manually restarted.

Issue #147 - Reinforcement Learning Explained with a Practical Python Example

How agents learn from rewards, why exploration matters, and how to build your first Q-learning agent.

Richard Geldreich's Blog: Basis Universal v2.6 update

Basis Universal v2.6 will expose its real-time analytical encoders through new APIs and tooling, with a new command line tool called basisu_pack shipping in January 2027. These encoders don't require SIMD, yet many are faster than other older search-based SIMD encoder designs. The update also plans official Python wheels for several platforms, transcoding performance increases, and large compression ratio improvements for XUASTC. CLI tools ship as both native binaries and secure WASM WASI executables.

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.

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.