Liquid Staking: Tinh hoa tài sản trong DeFi
Liquid Staking: Tinh hoa tài sản trong DeFi Liquid staking là một ứng dụng trong tài chính phi tập trung (DeFi) cho phép người dùng stake các tài sản mã…
Xem thêm
AutoGen: Xây dựng hệ thống AI multi-agent từ Microsoft
AutoGen: Xây dựng hệ thống AI multi-agent từ Microsoft AutoGen là một framework mã nguồn mở được phát triển bởi Microsoft để tạo ra các hệ thống AI agent đa…
Xem thêm
OpenAI tạm dừng training mô hình mạnh nhất, GPT-6 Sol/Luna ra mắt
OpenAI tạm dừng đào tạo mô hình mạnh nhất sau sự cố không liên kết: GPT-6 Sol/Luna ra mắt Trong một sự kiện bất ngờ cho cộng đồng AI, OpenAI…
Xem thêm
eBPF: Cách mở rộng kernel Linux mà không cần viết driver
eBPF: Cách mở rộng kernel Linux mà không cần viết driver – Công nghệ thay đổi game cho observability và security H kernel Linux là trái tim của hệ điều…
Xem thêm
Quản lý đa nhánh Git hiệu quả với Git worktrees không cần clone
Quản lý đa nhánh hiệu quả với Git worktrees: Tăng tốc phát triển mà không cần clone nhiều lần Là một nhà phát triển, bạn thường xuyên phải jongle giữa…
Xem thêm
LoRA và QLoRA: Fine-tuning LLM hiệu quả trên GPU hạn chế
LoRA và QLoRA: Fine-tuning LLM hiệu quả trên GPU hạn chế Trong thời đại của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), việc fine-tuning (tuning lại) mô hình để phù hợp…
Xem thêm
Multi-Query Attention: cách giảm 70% memory cho LLM lớn
Multi-Query Attention: cách giảm 70% memory cho LLM lớn Multi-Query Attention (MQA) là một kỹ thuật tối ưu kiến trúc Transformer giúp giảm đáng kể lượng bộ nhớ và thời…
Xem thêm
Vector database cho AI agents: ChromaDB vs Pinecone vs Weaviate
Vector database cho AI agents: ChromaDB vs Pinecone vs Weaviate Trong thời đại AI explosion, việc lưu trữ và truy vấn vector embeddings một cách hiệu quả đã trở thành…
Xem thêm
Ollama chạy LLM local trên Linux: Hướng dẫn cài đặt chi tiết
Ollama là nền tảng cho phép chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Llama, Mistral, Gemma trực tiếp trên máy local mà không cần phụ thuộc vào dịch…
Xem thêm
Fine-tuning LLM với LoRA adapters: Tiết kiệm 90% chi phí
Fine-tuning LLM với LoRA adapters: Tiết kiệm 90% chi phí Fine-tuning mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truyền thống đòi hỏi cập nhật tất cả hàng tỷ tham số, tốn…
Xem thêm