The Computational Theory of Mind (Stanford Encyclopedia of Philosophy)

The Disappearing Senior: AI and Entry Level Jobs

AI code review đang là nút thắt thực sự và mọi người đều thừa nhận điều đó. …

What Breaks a Machine Learning Pipeline Before It Deploys

Hầu hết dự án machine learning thất bại không phải vì mô hình hoạt động kém, mà do lỗi ở các giai đoạn ngầm khác trong pipeline triển khai.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ những lỗi thường gặp, ít được chú ý nhưng có thể phá hủy hiệu suất và độ tin cậy của mô hình ML ngay trước khi triển khai, giúp bạn tránh những rủi ro không mong muốn.

Microsoft is racing to make OpenAI optional

Microsoft tuyên bố các mô hình AI tự phát triển của họ đạt hiệu suất tương đương với đối thủ trên các tác vụ Excel và lập trình, vừa giảm chi phí vừa tận dụng dữ liệu doanh nghiệp khổng lồ để nâng cao sản phẩm.

Những thông tin về Microsoft tích hợp AI nội bộ như thế nào sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách công nghệ AI được ứng dụng trong doanh nghiệp để tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý dữ liệu và lập trình.

Google Maps Killed The Restaurant Star

Nhà nghiên cứu Lauren Leek phát hiện thuật toán xếp hạng nhà hàng của Google Maps ưu tiên chuỗi cửa hàng, địa điểm đông khách và các vị trí được trả phí, khiến những quán mới hoặc ít tên tuổi khó nổi bật. Cô xây dựng bảng điều khiển công khai sử dụng machine learning để khám phá những quán ẩn mình có chất lượng vượt trội.

Những lập trình viên muốn hiểu cách hệ thống xếp hạng tự động của Google Maps hoạt động, từ đó tìm cách cải thiện hoặc phân tích các cơ chế xếp hạng trong các ứng dụng tương tự để tạo ra giải pháp công bằng và hiệu quả hơn.

Beijing warns of retaliation over US threats to Chinese AI firms

Bộ Tài chính Mỹ cảnh báo có thể áp dụng các biện pháp trừng phạt và đưa các công ty AI Trung Quốc vào danh sách đen Entity List.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách chính phủ Mỹ đe dọa và áp dụng các biện pháp pháp lý nghiêm ngặt đối với các công ty AI của Trung Quốc, ảnh hưởng trực tiếp đến thị trường công nghệ, hợp tác quốc tế và khả năng phát triển công nghệ của các doanh nghiệp trong tương lai.

A Practical Guide to AI Engineering for Software Engineering Leaders

AI engineering kế thừa các nguyên tắc kỹ thuật phần mềm truyền thống nhưng cũng đối mặt với nhiều thách thức mới.

Làm việc với AI không chỉ là mở rộng kiến thức lập trình mà còn đòi hỏi hiểu sâu về cách quản lý rủi ro, đảm bảo tính minh bạch và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống mới, giúp các nhà lãnh đạo kỹ thuật có chiến lược toàn diện trong công nghệ tương lai.

[2607.11938] Mathematics of Data Science

Bài báo arXiv 2607.11938 giới thiệu phần tóm tắt về lĩnh vực "Toán học của Khoa học Dữ liệu", đề cập đến các nền tảng toán học ứng dụng trong phân tích dữ liệu.

Những kỹ thuật toán và lý thuyết toán học trong bài viết này sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về cách xây dựng mô hình học máy hiệu quả hơn, từ đó tối ưu hóa thời gian và chất lượng dự án của mình.

The KV Cache Survival Guide: Why Your GPU Runs Out of Memory with Local LLMs

Bài viết giải quyết vấn đề phổ biến nhất khi chạy mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ: tình trạng thiếu VRAM do chi phí lưu trữ KV cache (key-value cache) trong GPU. Nó giải thích nguyên nhân khiến GPU hết bộ nhớ giữa cuộc hội thoại và cung cấp công cụ tính toán trực quan để ước lượng dung lượng cần thiết từ trọng số mô hình, KV cache và overhead.

Những lập trình viên phát triển ứng dụng AI trên thiết bị cá nhân sẽ hiểu rõ cách tối ưu hóa bộ nhớ GPU để tránh tình trạng "dung lượng VRAM cạn kiệt" khi chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trong quá trình tương tác, từ đó cải thiện hiệu suất và trải nghiệm sử dụng.