Zero Mismatch, Simple Async RL: REINFORCE Zero, DeepSeek-V4.1 and Kimi K3.1

7 MoE routing strategies in production, clearly explained

+ a practical learning checklist to learn AI engineering.

What Frontier Labs Buy: A Data Deep Dive with Handshake AI — Garrett Lord & Team

Handshake went from launch to $1B in one year pushing the envelope of specialized data for frontier labs. Our first deep dive into a data lab with specific examples across Finance, Bio, and Alignment

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.

DeepSeek Super-Agent Architecture Explained

How DeepSeek Harness's Super-agent works: a Router, isolated Workers, event triggers and a Watchdog let one AI agent run many tasks. Diagrams inside.

Distributed LLM Inference on Kubernetes with llm-d, Wasm, & TornadoVM

Edoardo Vacchi covers the evolving landscape of WebAssembly on the backend, running Java workloads on GPUs using TornadoVM, and optimizing distributed AI inference using llm-d and vLLM on Kubernetes.

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.

The End of AI Frontiers

Large language models remain far less efficient than biological brains at learning, representing knowledge, and planning, the post argues. A child hears roughly one token per second, reaching a billion tokens only after 31 years, while GPT-4-class models reportedly use four orders of magnitude more data. The Phi model series, trained on 10 trillion tokens, still trails GPT-4 along most axes. A Portia spider plans prey-catching behavior with a brain a million times smaller than a human's, and squirrels recall cached food after months, suggesting that existing models may be far less representationally and memory efficient.

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.