PyTorch 2.15 tackles the 'one bad GPU' problem

Eventually Consistent: How Do We Know the Systems Eventually Agree?

Event-driven systems only agree eventually. Here’s how we check they actually got there: deadlines, data ownership, and a reconciliation job that walks the floor.

Nemotron-Personas-Finance-Japan: A Synthetic Dataset Capturing Japan's Demographics and Financial Context

A Blog post by NVIDIA on Hugging Face

How Anthropic Redesigned Source Control

In this article, we’ll look at the architecture behind Scion.

Outbox Pattern in .NET With Postgres: Concurrent Workers vs the WAL

An API can save an order and crash before publishing the message that tells other services about it.

5 Event Driven Architecture Problems (And How to Avoid Them)

Event-driven architecture (EDA) phổ biến nhưng tiềm nhiều thách thức trong production environment. Vấn đề truy xuất lỗi (tracing) trở nên phức tạp khi sự kiện (event) đi qua nhiều service khác nhau, đòi hỏi hệ thống phân tích log tập trung như ELK stack. Hàng đợi tin hỏi (dead letter queues) dễ bị đầy nếu không implement validation logic kỹ càng, dẫn đến mất dữ kiện quan trọng. Sự không nhất quán cuối cùng (eventual consistency) gây race condition khi nhiều consumer xử lý cùng event đồng thời. Các EDA system cần thiết kế event schema versioning và comprehensive testing framework với Contract Testing để đảm bảo reliability khi số lượng service tăng lên.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận diện và giải quyết các vấn đề phổ biến trong kiến trúc hướng sự kiện như tracing, dead letter queues, tính nhất quán cuối cùng và testing.

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.

What Is Model Distillation? A Guide for Developers

Model distillation là quy trình chuyển giao kiến thức từ model lớn (teacher) sang model nhỏ hơn (student) để giữ hiệu suất nhưng giảm tài nguyên. Quá trình này sử dụng hàm loss function như knowledge distillation loss để điều chỉnh student model học từ teacher model. Ví dụ, model distillation có thể giảm kích thước model từ 1.2 tỷ parameter xuống chỉ 120 triệu parameter nhưng vẫn giữ 95% accuracy. Công nghệ này đặc biệt hữu ích cho deployment trên thiết bị IoT hoặc mobile devices với hạn chế về computational resources. Điều đáng học là cách kiến thức có thể được "nén" mà không làm mất nhiều thông tin, giúp tối ưu hóa inference time và energy consumption.

Tìm hiểu về Model Distillation giúp các lập trình viên tối ưu hóa hiệu năng mô hình học máy một cách hiệu quả.

I Built a Distributed Task Queue from Scratch with Go and PostgreSQL

Tác giả đã xây dựng Dhara, một distributed task queue bằng Go sử dụng PostgreSQL làm queue duy nhất và nguồn sự thật thực tế. Sử dụng replication của PostgreSQL để đảm bảo high availability và các WAL (Write-Ahead Logging) để đảm bảo data consistency. Cấu trúc hiện tại hỗ trợ tới 5,000 tasks mỗi giây với độ trễ chỉ 10ms. Điều đáng học hỏi là việc tối ưu hóa connection pooling và cách tận dụng tính năng built-in của database để giảm dependency hệ thống.

Bài này giúp bạn hiểu cách xây dựng hàng đợi tác vụ phân tạp hiệu quả với Go và PostgreSQL mà không cần các hệ thống lưu trữ phụ.