What S&P Global’s OpenZeppelin Deal Says About Onchain Finance

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.

How Specializing the Vocabulary of SLMs Can Cut Inference Cost by 77% in Real Applications

Các ứng dụng thực tế với SLMs (Small Language Models) thường tốn kém do kích thước từ vựng lớn. Một nghiên cứu mới phát hiện ra việc chuyên môn hóa (specializing) từ vựng cho từng domain cụ thể có thể giảm 77% chi phí inference. Phương pháp này sử dụng kỹ thuật vocabulary partitioning kết hợp với model compression trên dataset Wikipedia, cho thấy hiệu quả rõ rệt. Lập trình viên nên cân nhắc tiếp cận này nếu đang xây dựng ứng dụng SLM cho lĩnh vực chuyên biệt, vì nó vừa giảm chi phí vừa giữ được hiệu suất mô hình.

Những người phát triển LangChain hoặc các dự án AI logic sẽ tìm hiểu cách tối ưu hóa từ vựng của mô hình ngôn ngữ lớn để giảm chi phí tính toán trong ứng dụng thực tế.

What Is Artificial Intelligence?

What Is Artificial Intelligence? (AI vs. Machine Learning, Deep Learning, NLP and LLMs) Artificial intelligence, machine learning, deep learning and large language models are often discussed as if …

Part 2 : The big picture of LLM

Part 2 : The big picture of LLM Inside the LLM · Part 2 of 30. One sentence’s journey through a language model, one small idea at a time. Previously: in Part 1 we met our cat and its unfinished …

Attention Is Not What You Need (2025)

Bối cảnh: Nghiên cứu 2512.19428 đề xuất alternative cho transformer architecture. Nguyên nhân kỹ thuật: paper cho thấy attention mechanism có vấn đề về quadratic complexity O(n^2) khi xử lý sequence dài. Hệ quả: điều này gây bottleneck cho hiệu năng khi làm việc với datasets lớn. Điều đáng học: tác giả đề xuất Mixture of Experts (MoE) như solution hiệu quả hơn với linear scaling. Giải pháp này đã được áp dụng trong model như Mixtral và có thể phù hợp với các ứng dụng cần xử lý sequence dài.

Bài này cung cấp góc nhìn mới về các kỹ thuật attention trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mở ra hướng đi thay thế cho các mô hình Transformer hiện đại.

Why is AI generated language so hard to understand?

Bối cảnh nghiên cứu này giải thích tại sao ngôn ngữ do AI tạo ra, đặc biệt là các mô hình Large Language Model (LLM) như GPT-4, thường khó hiểu. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các mô hình này dựa vào thống kê để tạo ra text, dẫn đến các câu dài phức tạp với cấu trúc lặp lại hoặc không nhất quán. Hệ quả là người đọc phải tốn nhiều công sức để phân tích và diễn giải ý nghĩa thực sự của nội dung. Điều đáng học là việc hiểu được những hạn chế này giúp chúng ta cải thiện prompt engineering và thiết kế các cơ chế đánh giá chất lượng output tốt hơn.

Bài này giải thích tại sao ngôn ngữ do AI tạo ra khó hiểu, giúp lập trình viên hiểu rõ hơn giới hạn và cách cải thiện hệ thống AI hiện nay.

GitHub - marcelroed/gigatoken: Language model tokenization at GB/s

Thư viện gigatoken của GitHub nhằm tối ưu hóa tokenization cho mô hình ngôn ngữ với tốc độ xử lý lên tới GB/s. Dự án mã nguồn mở này cho phép đóng góp từ cộng đồng.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách giải quyết hiệu quả vấn đề token hóa mô hình ngôn ngữ với tốc độ GB/s, giúp tối ưu hóa hiệu suất xử lý AI cho ứng dụng của họ.

Curious Minds: The Architecture of Trust: The Byzantine Fault

Byzantine Fault là vấn đề nghiêm trọng trong hệ thống phân tán khi nhiều node độc lập có thể thất bại theo bất kỳ cách nào, kể cả phá intentionally. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc khó phân biệt giữa lỗi ngẫu nhiên và hành động có chủ ý của các node độc lập. Hệ quả là có thể dẫn đến toàn bộ hệ thống đưa ra kết quả sai nếu không có giải pháp phù hợp. Điều đáng học là các giải pháp như Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT) hay Paxos có thể đạt được consensus trong hệ thống có đến 1/3 node bị tấn công, đòi hỏi chiếu toán cao và thuật toán phức tạp.

Bài viết giải thích rõ ràng về Byzantine Fault - vấn đề nền tảng trong xây dựng hệ thống phân phối đáng tin cậy cho lập trình viên.