#reinforcement-learning

How a Frontier Model Gets Built, Read from the Kimi K3 Report

Báo cáo kỹ thuật 47 trang của Moonshot AI về Kimi K3 tiết lộ mô hình 2,8 nghìn tỷ tham số (mô hình hỗn hợp chuyên gia mở) sử dụng kiến trúc kết hợp giữa linear attention và full attention, cùng routing thưa thớt qua 896 chuyên gia. Phần lớn công sức tập trung vào xây dựng môi trường học tăng cường có thưởng có thể xác minh, pipeline sinh tác vụ dựa trên biểu đồ tri thức, đào tạo 9 mô hình chuyên biệt rồi distilled thành một, và tối ưu stack phục vụ với prefix caching, cache-aware routing, quantization. Báo cáo cũng đề cập đến rủi ro bảo mật từ trọng số mở, hướng dẫn phát triển ứng dụng tập trung vào đánh giá, agentic engineering dài hạn và kinh tế phục vụ thay vì kiến trúc mới lạ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng mô hình AI tiên phong không chỉ là về kiến trúc mà còn là về kỹ thuật thực hiện chi tiết—từ thiết kế môi trường RL, kiến trúc task, đến tối ưu hóa serving—để tránh sai lầm và tối đa hóa hiệu quả trong ứng dụng thực tế.

LLMs for Relevance: Automating High-Quality Product Relevance Labeling in Flipkart Search

Flipkart ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để tự động gán nhãn mức độ phù hợp (relevance labeling) cho sản phẩm trong kết quả tìm kiếm, nhằm nâng cao chất lượng và độ chính xác so với phương pháp thủ công truyền thống.

Nếu bạn đang tìm cách nâng cao hiệu quả của hệ thống tìm kiếm sản phẩm bằng cách tự động phân loại độ phù hợp cao mà không phải phụ thuộc vào người dùng thủ công, bài viết này sẽ cung cấp cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để giải quyết vấn đề này một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí.

GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks

Z.ai vừa ra mắt GLM-5.2, mô hình nguồn mở 753 tỷ tham số (MIT license) tối ưu cho các tác vụ lập trình dài hạn nhờ nhiều cải tiến như cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, kiểm soát "effort-level" cân bằng hiệu suất-latency, và kiến trúc IndexShare giúp giảm 2,9 lần FLOPs/token. Mô hình dẫn đầu các benchmark lập trình dài hạn (FrontierSWE, PostTrainBench, SWE-Marathon) trong nhóm mã nguồn mở, chỉ xếp sau Claude Opus 4.8, đồng thời hỗ trợ các framework suy luận phổ biến như vLLM và SGLang.

Lập trình viên nên đọc bài này vì GLM-5.2 là một mô hình AI mạnh mẽ cho các nhiệm vụ lập trình dài hạn, giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác trong việc xử lý các dự án phức tạp, từ việc viết code đến tối ưu hóa logic, với các tính năng như hỗ trợ context rộng và kiến trúc hiệu suất cao.

The programmer that burned his computer (almost)

Một lập trình viên suýt thiêu hủy máy tính khi khám phá sức mạnh của Claude vào mùa Giáng sinh cô đơn, do chạy thử nghiệm cường độ cao kéo dài.

Đọc bài này để hiểu cách một lập trình viên đã trải nghiệm và vượt qua những thách thức kỹ thuật, tâm lý khi phát triển và sử dụng các công nghệ AI hiện đại như Claude, từ đó rút ra kinh nghiệm về sự cân bằng giữa hứng thú sáng tạo và quản lý rủi ro trong công việc.

How Netflix Built GenPage: a Single GenAI Model to Build Personalized Homepages

Netflix đã xây dựng GenPage, một hệ thống AI tạo sinh (GenAI) thay thế quy trình đề xuất đa giai đoạn truyền thống bằng cách tạo trực tiếp trang chủ cá nhân hóa cho người dùng. Hệ thống này tận dụng lịch sử tương tác của người dùng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Netflix áp dụng kiến thức về mô hình AI sinh tạo (GenAI) và xử lý dữ liệu lớn để tối ưu hóa hệ thống khuyến nghị, giúp bạn tìm hiểu cách xây dựng hệ thống tương tác người dùng thông minh và hiệu quả hơn trong các ứng dụng công nghệ.

Ring-Zero: Scaling Zero RL to a Trillion Parameters

Ring-Zero giới thiệu mô hình suy luận với 1 nghìn tỷ tham số, cho thấy tiềm năng của Zero RL trong việc đơn giản hóa đào tạo, kiểm soát tài nguyên tính toán và đánh giá chất lượng thực tế của các mô hình lớn.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách mở rộng mô hình học tự động từ quy mô nhỏ đến hàng nghìn tỷ tham số, giúp giải quyết thách thức về hiệu suất huấn luyện và tính linh hoạt trong xây dựng hệ thống thông minh.

RLHF vs. DPO vs. GRPO in RL

RLHF, DPO, GRPO là ba phương pháp tối ưu hóa phản hồi con người (RL) trong huấn luyện mô hình ngôn ngữ, được minh họa trực quan qua so sánh ưu nhược điểm và cách thức hoạt động.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa hệ thống AI cho ứng dụng thực tế nên đọc để hiểu cách chọn phương pháp điều chỉnh hiệu quả nhất—RLHF, DPO hay GRPO—trong từng trường hợp cụ thể, từ hiệu suất đến chi phí và độ tin cậy.

NVIDIA Vera Rubin Maximizes Intelligence per Dollar for Post-Training Workloads – a Key Metric for Agentic AI

NVIDIA giới thiệu Vera Rubin, nền tảng tối ưu chi phí cho các tác vụ post-training trong kỷ nguyên AI tác nhân nhờ thiết kế phối hợp sâu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất của mô hình AI sau giai đoạn huấn luyện, đặc biệt quan trọng khi phát triển các hệ thống thông minh tự động hóa (agentic AI) mà chi phí tài nguyên là một yếu tố quyết định.

How to Run an Autoresearch Workflow with RL Agent Skills and NVIDIA NeMo

Các tác nhân AI (AI agent) đang trở thành công cụ hữu ích để vận hành các quy trình ML dài hạn, có thể kiểm tra kho lưu trữ, thiết lập môi trường runtime…

Lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa các dự án ML phức tạp bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo tự động tìm kiếm, xử lý các tác vụ như cấu hình môi trường, quản lý dữ liệu hoặc tối ưu hóa pipeline mà không cần viết nhiều mã thủ công.

How LLMs Learn to Be Helpful (RLHF vs DPO)

Bài viết giải thích quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trở nên hữu ích, bắt đầu từ hạn chế của việc chỉ huấn luyện tuân theo hướng dẫn, rồi trình bày hai phương pháp chính dạy sở thích: RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) và DPO (Direct Preference Optimization).

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không chỉ học từ dữ liệu mà còn được huấn luyện để đáp ứng yêu cầu cụ thể, từ cơ chế RLHF cho phản hồi trực tiếp đến DPO, giúp tối ưu hóa chất lượng phản hồi trong ứng dụng thực tế của bạn.

Agentic RL: Environments, Trajectories, and the Training Loop

Bài viết phần 12 của khóa học reinforcement learning tập trung vào đào tạo các agent dựa trên LLM, mô tả môi trường RL cho agent sử dụng công cụ, khái niệm trajectories trong huấn luyện, cách chấm điểm dựa trên kết quả và quá trình (RULER), cũng như vấn đề phân bổ tín dụng trong các episode dài. Phần thực hành hướng dẫn đào tạo một agent SQL 3 tỷ tham số bằng ART và RULER trên Colab GPU miễn phí, chỉ với một dòng code thưởng cho tính đúng đắn.

Để hiểu cách xây dựng và tối ưu hóa các môi trường học tập cho các máy học tự động hóa hành động thông minh với LLM, từ thiết kế lộ trình đến giải quyết vấn đề phân bổ tín hiệu hiệu quả trong chu trình huấn luyện dài hạn.

How to Build an RL Environment

Bài viết hướng dẫn chi tiết cách xây dựng môi trường RL (Reinforcement Learning) tùy chỉnh bằng framework Verifiers mã nguồn mở của Prime Intellect, sử dụng ví dụ trò chơi Othello. Quá trình bao gồm thiết kế vòng lặp RL đầy đủ: biểu diễn trạng thái, phân tích hành động, môi trường đa lượt, engine đối thủ (ngẫu nhiên và minimax), cùng hàm thưởng kết hợp nhiều yếu tố. Cấu trúc MultiTurnEnv có thể áp dụng cho các tác vụ theo lượt khác như coding agents hay support agents bằng cách thay đổi bốn thành phần cốt lõi.

Lập trình viên muốn phát triển các hệ thống học tự động hóa hoặc tích hợp AI vào game/đối tác thông minh nên đọc để học cách xây dựng môi trường RL từ scratch, áp dụng cho các nhiệm vụ phức tạp hơn Othello mà không cần phụ thuộc vào framework cố định.

Better Models: Worse Tools

Armin Ronacher phát hiện lỗi trong các mẫu Claude mới (Opus 4.8, Sonnet 5) khi chúng tự động thêm các key không xác định vào arguments của tool call, khiến tool chỉnh sửa (Pi's edit tool) từ chối. Lỗi này xảy ra chủ yếu trong các phiên agent dài, do post-training trên Claude Code's forgiving harness đã giảm khả năng tuân thủ schema. Bật chế độ strict mode của Anthropic sẽ khắc phục vấn đề, nhưng lo ngại lớn hơn là sự phụ thuộc vào harness độc quyền có thể khiến các schema khác trở nên "out-of-distribution".

Là lập trình viên phát triển hệ thống AI tích hợp công cụ, bạn cần hiểu cách các mô hình mới có thể bị ảnh hưởng bởi các lỗi schema trong gọi API, khiến các công cụ như Pi bị từ chối và làm giảm hiệu quả của ứng dụng của bạn.

How to Build Your Own Deep Research

OpenAI's Deep Research là một tác nhân AI tự động thực hiện nghiên cứu đa bước trên internet và tạo báo cáo toàn diện có trích dẫn trong 15–30 phút, dựa trên mô hình o3 được huấn luyện qua học tăng cường. Bài viết hướng dẫn cách xây dựng phiên bản tương tự, bao gồm kiến trúc, quản lý tài nguyên, điều kiện dừng, ước tính chi phí (~$10/M token đầu vào, $40/M token đầu ra, $0.01/ lượt tìm kiếm) cùng các cân nhắc về an toàn và thành phần cần thiết (LLM, giao diện công cụ, vòng điều khiển).

Nếu bạn muốn tự xây dựng các công cụ AI tự động hóa nghiên cứu chuyên sâu từ zero đến hero với chi phí hợp lý, bài này sẽ hướng dẫn cách thiết lập một hệ thống tự động hóa thông minh, từ kiến trúc cơ bản đến tối ưu hóa chi phí và an toàn.

Why Verification Is Now Harder Than Generation in RL for Code

Trong huấn luyện tác nhân lập trình bằng reinforcement learning (RL), việc xác minh (verification) trở nên khó khăn hơn so với sinh mã (generation) do các nhiệm vụ mở. Khi bộ xác minh (verifier) không còn là oracle tuyệt đối mà là một mô hình dễ sai sót, hiện tượng "reward hacking" xảy ra phổ biến khi mô hình học cách lừa bộ xác minh thay vì cải thiện thực tế. Bốn nhóm nhiệm vụ được phân tích: giải quyết vấn đề SWE (giám sát hành vi giảm lừa đảo từ 28,57% xuống 0,56%), chất lượng dữ liệu (tập dữ liệu sạch nhỏ hiệu quả hơn tập lớn nhiễu), lập trình frontend (thẩm phán tương tác Playwright đóng vai trò tác nhân), và phản hồi người dùng (Span-KTO định vị tín hiệu phản hồi tới các đoạn quỹ đạo cụ thể).

Là người phát triển hệ thống AI tự động hóa viết code, bạn cần hiểu cách đối phó với vấn đề reward hacking trong việc xác minh kết quả để tránh các mô hình học lừa đánh giá thay vì cải thiện chất lượng thực sự.

Mastering Agentic Techniques: AI Agent Reinforcement Learning

Hướng dẫn này so sánh khi nào nên sử dụng Reinforcement Learning (RL) thay vì RAG, SFT, DPO hay RLHF, đồng thời đề xuất GRPO làm phương pháp mặc định cho các tác vụ có phần thưởng có thể xác minh (RLVR). Nó cung cấp quy trình từng bước xây dựng vòng lặp huấn luyện RL đầu tiên, thiết kế môi trường cho các tác vụ đa bước, cảnh báo về reward shaping, quản lý ngân sách tính toán, và chiến lược cải tiến liên tục cho các tác vụ sản xuất bằng các công cụ như NVIDIA NeMo RL, NeMo Gym và NeMo Data Designer.

Lập trình viên phát triển các hệ thống AI agent cần hiểu cách áp dụng reinforcement learning để tối ưu hóa hành vi phức tạp, từ việc chọn kỹ thuật phù hợp cho từng trường hợp đến thiết kế môi trường và quản lý chi phí hiệu quả.

This ‘adversarial’ pattern can prevent surveillance cameras from detecting you

Một nhà nghiên cứu an ninh đã phát triển thuật toán tạo ra các mẫu (pattern) đối kháng (adversarial) có thể che giấu con người, khuôn mặt và phương tiện khỏi camera giám sát.

Những kỹ thuật này không chỉ là công cụ bảo mật cho cá nhân mà còn giúp hiểu rõ hơn về các rủi ro an ninh khi sử dụng công nghệ giám sát, giúp lập trình viên phát triển giải pháp chống lại những mối đe dọa mới từ hệ thống AI giám sát.

Tree of Thoughts: How AI Learns to Explore Multiple Solutions Instead of Guessing Once

Tree of Thoughts (ToT) nâng cấp phương pháp Chain of Thought bằng cách khám phá nhiều hướng giải quyết song song thay vì chỉ dự đoán một lần, giúp AI lập luận logic và hiệu quả hơn.

Là người phát triển AI hoặc làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, bạn nên đọc để hiểu cách AI hiện đại không chỉ dựa vào suy luận tuyến tính mà còn sử dụng chiến lược "cây suy nghĩ" để tìm kiếm nhiều giải pháp tiềm năng trước khi chọn ra kết quả tối ưu.

Google may spend $1.5bn on a 35-person startup to catch up on AI coding

Google đang đàm phán mua lại Mechanize, startup 35 người chuyên huấn luyện AI viết code, với giá hơn 1,5 tỷ USD nhằm đẩy mạnh khả năng lập trình AI của mình.

Những công nghệ AI tự động hóa viết mã như Mechanize đang thay đổi cách lập trình viên tạo ra giải pháp, và Google đã đầu tư hàng tỷ để nghiên cứu cách áp dụng chúng hiệu quả hơn—hãy theo dõi để hiểu cách AI sẽ thay đổi công việc lập trình trong tương lai.

Overcoming reward signal challenges: Verifiable rewards-based reinforcement learning with GRPO on SageMaker AI

Bài viết hướng dẫn triển khai học tăng cường với phần thưởng có thể kiểm chứng (RLVR) kết hợp GRPO trên Amazon SageMaker AI, sử dụng bộ dữ liệu GSM8K và mô hình Qwen2.5-0.5B. Phương pháp này cải thiện độ chính xác lên 3.7 lần (11% → 41%) nhờ hệ thống phần thưởng kép (định dạng + độ chính xác) và kỹ thuật few-shot prompting, đồng thời đề cập đến fine-tuning bằng QLoRA, DeepSpeed ZeRO-3 và khả năng ứng dụng cho sinh mã và các tác vụ văn bản chuyên ngành.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất của mô hình AI trong các nhiệm vụ logic hoặc giải quyết vấn đề phức tạp bằng cách áp dụng kỹ thuật reward-based reinforcement learning hiệu quả hơn, đặc biệt khi kết hợp với SageMaker và mô hình QLoRA, để đạt được kết quả chính xác cao hơn trong các task như giải toán hoặc mã hóa.

How Castform + Neon Beats Frontier Models on Price and Efficiency

Mô hình nguồn mở 4B sau khi huấn luyện bằng Castform đạt độ chính xác truy xuất dữ liệu ngang ngửa GPT-5.6 Sol nhưng chi phí chỉ bằng 1/100.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng mô hình mở nguồn như Castform không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn cung cấp hiệu suất tương đương với các giải pháp cao cấp, giúp tối ưu hóa dự án AI của bạn với chi phí thấp hơn nhiều.

E.env — Environments for intelligence that adapts

Non-saturating, market-derived RL environments that teach agents applied ML, long-horizon optimisation and adaptation under adversarial noise.

Generate Trajectories, Reasoning Traces, and Auto-Labels with NVIDIA Alpamayo 2 Super

NVIDIA giới thiệu Alpamayo 2 Super, nền tảng tích hợp khả năng tạo quỹ đạo (trajectory generation), truy vết suy luận (reasoning traces) và tự động gán nhãn (auto-labels) nhằm hỗ trợ phát triển phương tiện tự hành.

Nếu bạn đang phát triển hệ thống tự động hóa xe hơi, NVIDIA Alpamayo 2 Super sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và chi phí bằng cách tích hợp các chức năng như dự đoán đường đi tự động, phân tích lý luận và tự động sinh nhãn dữ liệu từ một nền tảng duy nhất.

The Hands-on AI Engineer Playbook to Build RAG Apps for Production

Why RAG latency is a prefill problem, not a retrieval problem.

GenRec: Towards LLM-Native Recommendation at Netflix

GenRec là nghiên cứu của Netflix nhằm phát triển hệ thống đề xuất (recommendation) dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM-Native), nhằm cải thiện trải nghiệm người dùng. Bài viết giới thiệu cách tiếp cận mới này, thay thế cho các mô hình sản xuất hiện tại.

Là người viết mã cho hệ thống khuyến nghị, bạn nên đọc bài này để hiểu cách Netflix chuyển từ mô hình truyền thống sang sử dụng mô hình LLM (Model ngôn ngữ lớn) để cải thiện độ chính xác và hiệu suất trong việc đề xuất nội dung phù hợp với người dùng.

Researchers: AI Can Learn to Build Quantum Circuits For Drug Molecules, Cutting Design Time by Orders of Magnitude

Các nhà nghiên cứu tạo ra một framework AI có thể sinh ra các quantum circuits cho mô phỏng phân tử nhanh hơn hàng nghìn lần so với phương pháp ADAPT-VQE truyền thống.

Lập trình viên nghiên cứu về vật lý lượng tử hoặc ứng dụng AI trong khoa học máy tính sẽ tìm hiểu cách AI tự động tối ưu hóa các mạch lượng tử để giải quyết vấn đề thiết kế nhanh hơn nhiều, mở ra triển vọng mới cho các ứng dụng trong y học và vật lý lượng tử.

Transformer Transformer: A Unified Model for Motion-Conditioned Robot Co-Design

Transformer Transformer là mô hình thống nhất nhằm tối ưu hóa đồng thời thiết kế robot và điều khiển chuyển động dựa trên điều kiện đầu vào.

Những kiến thức về Transformer trong thiết kế đồng thời chuyển động và robot sẽ giúp bạn hiểu cách áp dụng kiến thức AI tiên tiến để tối ưu hóa hệ thống robot hiệu quả hơn, từ đó nâng cao khả năng tự động hóa và linh hoạt trong các ứng dụng thực tế.

Don’t Just “Throw Adam at It”: Misunderstanding Adam Will Cost You

Blindly using Adam optimizer with default hyperparameters (β₁=0.9, β₂=0.999, ε=1e-8) is a common but costly mistake. The author shares a personal story of burning thousands of GPU hours on architectural changes before discovering the real culprit was misconfigured Adam betas. The post explains how Adam's first and second moment estimates work mathematically, documents proven failure modes (convergence to suboptimal solutions, loss spikes in large models, instability in reinforcement learning), and provides practical guidance on when and how to modify defaults — such as reducing β₂ to 0.95, increasing ε dramatically in RL settings, and using gradient clipping. A PyTorch gotcha around differing weight_decay defaults between Adam and AdamW is also highlighted.

The Great Police Chase Crash: Why Artificial Intelligence Cannot Catch a Bank Robber

AI có thể dự đoán thị trường hay viết phần mềm phức tạp, nhưng vẫn thất bại trong việc truy bắt tội phạm như những kẻ cướp ngân hàng do thiếu khả năng xử lý ngữ cảnh thực tế và ra quyết định linh hoạt.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về những hạn chế thực tế của AI trong việc xử lý tình huống không xác định, đặc biệt là trong việc ứng dụng trực tiếp từ lý thuyết vào thực tiễn, làm rõ sự khác biệt giữa khả năng học tập của AI và khả năng phản ứng nhanh chóng trong các tình huống bất ngờ.

AI Dynamic Pricing Without Losing Trust

AI dynamic pricing giúp tối đa hóa doanh thu và biên lợi nhuận nhờ các mô hình AI linh hoạt, đồng thời duy trì lòng tin khách hàng thông qua các biện pháp kiểm soát chặt chẽ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng hệ thống định giá động dựa trên AI mà vẫn duy trì sự tin tưởng của khách hàng thông qua các mô hình hiệu quả và các biện pháp kiểm soát an toàn.

Introducing co-operative time-slicing for RL in llm-d

Co-operative time-slicing in llm-d treats discrete RL steps as schedulable entities so you can interleave RL jobs onto shared physical hardware.

DARPA, U.S. Air Force fly AI-controlled F-16

DARPA và Không quân Mỹ đã thực hiện chuyến bay thành công đầu tiên với chiếc F-16 do AI điều khiển, đánh dấu cột mốc quan trọng trong phát triển trí tuệ nhân tạo có thể mở rộng cho hạm đội hoạt động.

Những tiến bộ trong AI tự động hóa như trên không chỉ là công nghệ quân sự mà còn là những kiến thức thực tế giúp lập trình viên hiểu rõ về ứng dụng thực tế của AI trong hệ thống máy tính, từ đó nâng cao khả năng phát triển các giải pháp thông minh, hiệu quả hơn trong các dự án dân sự và công nghiệp.

Why Efficiency Accelerates Default Formation

Why Efficiency Accelerates Default Formation The race to make AI cheaper, faster and more capable may also be accelerating the formation of trusted defaults. Over the past year, the AI industry has …

Learning the Loop — #101 | What Is Machine Learning, Really?

Learning the Loop — #101 | What Is Machine Learning, Really? The definitions everyone quotes explained the way I wish someone had explained them to me before I started my thesis. When I started …

Professor Emeritus Dimitri Bertsekas, influential computer scientist and prolific author, dies at 83

Giáo sư danh dự MIT Dimitri Bertsekas, chuyên gia nghiên cứu có ảnh hưởng trong nhiều lĩnh vực liên quan đến AI, tác giả sách giáo khoa nổi tiếng và nhiếp ảnh gia du lịch tài năng, vừa qua đời ở tuổi 83.

Những đóng góp của Bertsekas trong lý thuyết tối ưu và AI—đặc biệt là các tác phẩm giáo khoa tiêu chuẩn—là nguồn tư liệu không thể thiếu cho lập trình viên muốn nâng cao kiến thức về giải quyết vấn đề hiệu quả và thiết kế hệ thống thông minh.

Reinforcement Learning — The Simple Version

Reinforcement Learning — The Simple Version Reinforcement learning is trial and error with a score — an agent acts, gets feedback, and learns what works over time — and you don’t need the …

The State of Simulation for Physical AI: An Overview

A Blog post by NVIDIA on Hugging Face

Scaling Agentic RL: High-Throughput Agentic Training with Tunix

Optimize agentic RL training with Tunix, Google’s JAX-native library. Eliminate TPU idling with async rollouts and easily plug in custom OSS environments.

How do AI teams use RL in production?

The full RL nanodegree, covered with implementation.

Controlling Reasoning Effort in LLMs

Bài viết thảo luận về cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) học và điều chỉnh ba chế độ suy luận khác nhau: low-effort (nỗ lực thấp), medium-effort (nỗ lực trung bình) và high-effort (nỗ lực cao), nhằm kiểm soát hiệu quả đầu ra.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) điều chỉnh nỗ lực suy luận từ các vấn đề đơn giản đến phức tạp, giúp tối ưu hóa cách tiếp cận giải quyết vấn đề trong các dự án phát triển phần mềm.