Python's experimental JIT to be removed

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 …

Pele – Mermaid diagrams as themeable SVG

Pele là một thư viện open source nhẹ giúp tạo các diagram Mermaid thành định dạng SVG. Thư viện này sử dụng CSS variables để cho phép tùy biến theme cho diagram, giúp lập trình viên có thể thay đổi màu sắc, kiểu dáng dễ dàng mà không cần chỉnh sửa trực tiếp code SVG. Với kích thước nhỏ nhẹ, Pele phù hợp cho các dự án cần hiển thị diagram nhưng cần tối ưu hiệu năng. Bạn có thể tích hợp Pele vào các dự án web hiện tại để tạo ra các diagram có thể tùy chỉnh theme linh hoạt thông qua CSS variables.

Pele cho phép lập trình viên tùy biến Mermaid diagrams bằng CSS variables, mang lại sự linh hoạt trong việc thiết kế giao diện.

Color Names

Dự án cung cấp không gian chứa 31,970 tên màu, mỗi cái tên được chọn bởi một cá nhân. …

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 …

What Is Model Distillation? A Guide for Developers

Model distillation là quy trình chuyển giao kiến thức từ model lớn (teacher) sang model …

I ditched 4 expensive desktop apps for free open-source alternatives, and I wish I'd done it sooner

Tác giả bỏ bốn phần mềm desktop trả phí cao cấp thay bằng giải pháp open-source miễn phí …

I think we're cooked...

Tác giả nhận ra token dùng thử Qwen Cloud đã hết hạn sau khi đăng bài với tiêu đề "I think we're cooked..." - một sự kiện cho thấy việc phụ thuộc vào AI cloud services như Qwen Cloud có thể gây gián đoạn không lường trước. Nguyên nhân kỹ thuật là token xác thực chỉ có thời hạn sử dụng, vấn đề phổ biến với nhiều nền tảng AI cloud như Qwen, Claude hay Gemini. Hệ quả là người dùng có thể mất quyền truy cập vào tài nguyên AI đã thanh toán hoặc được cấp phép, khiến các dự án cá nhân hoặc công việc bị đình đột ngột. Điều đáng học là cần luôn có kế hoạch dự phòng, chẳng hạn lưu trữ kết quả hoặc sử dụng các local alternatives như Ollama, để không phụ thuộc hoàn toàn vào các cloud AI services có thời hạn token.

Bài viết chia sẻ thực tế về những thách thức và cơ hội trong sự nghiệp lập trình viên thời đại AI.

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.