Thẻ: llm
Tất cả bản tin và bài dịch có thẻ "llm".
326 mục đã xuất bản 326 bài dịch 0 bản tin Bài dịch trong thẻ này trải trên 5 loại nguồn (326 bài). Loại nguồn: web 131 Loại nguồn: công ty/blog 124 Loại nguồn: GitHub 55 Loại nguồn: tài liệu 12 Loại nguồn: cộng đồng 4 Chỉ gồm bài dịch Mới nhất của chủ đề là bài dịch: OpenArch: đọc kiến trúc LLM qua các implementation PyTorch tối giản Bài dịch mới nhất: OpenArch: đọc kiến trúc LLM qua các implementation PyTorch tối giản Nguồn gốc: github.com · Loại nguồn: GitHub
- Mới nhất trong chủ đề này Bài dịch
Meta xác nhận hàng nghìn tài khoản Instagram bị chiếm vì hacker dụ AI chatbot reset password
tinAI dịch bài này sang tiếng Việt từ : Meta confirms thousands of Instagram accounts were hacked by abusing its AI chatbot (this.weekinsecurity.com) · Loại nguồn: web · Tác giả gốc: Zack Whittaker
Ngày gốc: · Đọc khoảng 3 phút · Dịch ngày:
Trong bản tin: tinAI #122: Meta để AI chatbot reset password — 20,225 tài khoản Instagram bị chiếm trong 7 tuần
20.225 tài khoản Instagram bị chiếm trong gần 7 tuần khi hacker lừa chatbot AI account recovery của Meta gửi password reset link đến email lạ. Lỗ hổng nằm ở code path verify email…
- Bài dịch
Open Code Review: Alibaba mở mã code review agent đã chạy nội bộ 2 năm ở scale tens-of-thousands dev
tinAI dịch bài này sang tiếng Việt từ : Open Code Review – Battle-tested at Alibaba's scale (github.com) · Loại nguồn: GitHub · Tác giả gốc: Alibaba
Ngày gốc: · Đọc khoảng 3 phút · Dịch ngày:
Trong bản tin: tinAI #121: Gemma 4 QAT: Google ép E2B xuống dưới 1GB, chạy mượt trên mobile
Alibaba open source tool code review nội bộ từng phục vụ tens of thousands dev và bắt millions of defect. Kiến trúc hybrid: deterministic pipeline lo việc cần đúng chính xác (chọn…
- Bài dịch
Gemma 4 QAT: Google ép E2B xuống dưới 1GB, mở khóa inference local trên mobile
tinAI dịch bài này sang tiếng Việt từ : Gemma 4 QAT models: Optimizing model compression for mobile and laptop efficiency (blog.google) · Loại nguồn: web · Tác giả gốc: Google AI
Ngày gốc: · Đọc khoảng 3 phút · Dịch ngày:
Trong bản tin: tinAI #121: Gemma 4 QAT: Google ép E2B xuống dưới 1GB, chạy mượt trên mobile
Google release checkpoint QAT (Quantization-Aware Training) cho toàn bộ family Gemma 4 — bản E2B chỉ còn dưới 1GB. Khác với Post-Training Quantization thông thường, QAT giả lập…
- Bài dịch
Khi AI tự build chính nó: Anthropic công bố lộ trình recursive self-improvement
tinAI dịch bài này sang tiếng Việt từ : When AI builds itself (anthropic.com) · Loại nguồn: web · Tác giả gốc: Marina Favaro & Jack Clark
Ngày gốc: · Đọc khoảng 9 phút · Dịch ngày:
Trong bản tin: tinAI #120: Anthropic công bố lộ trình AI tự cải tiến — và những con số gây tranh cãi
Anthropic công bố báo cáo về recursive self-improvement: kỹ sư của họ ship gấp 8 lần lượng code mỗi quý so với 2021-2025, hơn 80% code merged hôm nay do Claude viết. Bài đưa ra ba…
- Bài dịch
Giới thiệu Gemma 4 12B: multimodal model thống nhất, không cần encoder
tinAI dịch bài này sang tiếng Việt từ : Introducing Gemma 4 12B: a unified, encoder-free multimodal model (blog.google) · Loại nguồn: web · Tác giả gốc: Olivier Lacombe & Gus Martins (Google DeepMind)
Ngày gốc: · Đọc khoảng 3 phút · Dịch ngày:
Trong bản tin: tinAI #119: Gemma 4 12B: Google bỏ vision/audio encoder, mọi modality đi thẳng vào LLM backbone, chạy 16GB VRAM
Google DeepMind ra Gemma 4 12B — mid-sized multimodal model với kiến trúc encoder-free: image và audio được project trực tiếp vào LLM backbone thay vì qua encoder riêng. Chạy được…
- Bài dịch
Hyper (YC P26): "Company brain" để power agentic development
tinAI dịch bài này sang tiếng Việt từ : Launch HN: Hyper (YC P26) – Company brain to power agentic development (news.ycombinator.com) · Loại nguồn: cộng đồng · Tác giả gốc: Shalin Shah & Kanyes (Hyper, YC P26)
Ngày gốc: · Đọc khoảng 4 phút · Dịch ngày:
Trong bản tin: tinAI #119: Gemma 4 12B: Google bỏ vision/audio encoder, mọi modality đi thẳng vào LLM backbone, chạy 16GB VRAM
Hyper là shared "company brain" cắm vào information flow trong công ty để AI agent và automation hoạt động tốt hơn. Lưu trữ hai modality: episode (raw source) và fact…
- Bài dịch
Uber áp trần spend AI tool như Claude Code để kiểm soát chi phí
tinAI dịch bài này sang tiếng Việt từ : Uber Caps Usage of AI Tools Like Claude Code to Manage Costs (simonwillison.net) · Loại nguồn: web · Tác giả gốc: Simon Willison
Ngày gốc: · Đọc khoảng 2 phút · Dịch ngày:
Trong bản tin: tinAI #119: Gemma 4 12B: Google bỏ vision/audio encoder, mọi modality đi thẳng vào LLM backbone, chạy 16GB VRAM
Uber set hard cap $1,500/employee/tháng cho mỗi AI coding tool (Cursor, Claude Code) sau khi đốt sạch ngân sách AI 2026 trong 4 tháng. Tính ra ~$36k/eng/năm cho 2 tool — khoảng…
- Bài dịch
Anthropic mở rộng Project Glasswing: từ 50 lên 150 partner, phủ hạ tầng critical 15+ quốc gia
tinAI dịch bài này sang tiếng Việt từ : Expanding Project Glasswing (anthropic.com) · Loại nguồn: công ty/blog · Tác giả gốc: Anthropic
Ngày gốc: · Đọc khoảng 4 phút · Dịch ngày:
Trong bản tin: tinAI #119: Gemma 4 12B: Google bỏ vision/audio encoder, mọi modality đi thẳng vào LLM backbone, chạy 16GB VRAM
Anthropic mở rộng Project Glasswing từ 50 partner ban đầu lên 150 tổ chức tại 15+ quốc gia — sau khi cohort initial đã tìm hơn 10,000 lỗ hổng severity cao bằng Claude Mythos…
- Bài dịch
Giới thiệu MAI-Code-1-Flash: coding model nhỏ của Microsoft cho VS Code Copilot
tinAI dịch bài này sang tiếng Việt từ : Introducing MAI-Code-1-Flash (microsoft.ai) · Loại nguồn: công ty/blog · Tác giả gốc: Microsoft AI Superintelligence team
Ngày gốc: · Đọc khoảng 3 phút · Dịch ngày:
Trong bản tin: tinAI #119: Gemma 4 12B: Google bỏ vision/audio encoder, mọi modality đi thẳng vào LLM backbone, chạy 16GB VRAM
Microsoft ra MAI-Code-1-Flash — agentic coding model lightweight build end-to-end bằng data sạch và license đúng, đang rollout cho GitHub Copilot individual user trong VS Code…
- Bài dịch
Giới thiệu MAI-Thinking-1: reasoning model build từ con số 0 của Microsoft
tinAI dịch bài này sang tiếng Việt từ : Introducing MAI-Thinking-1 (microsoft.ai) · Loại nguồn: công ty/blog · Tác giả gốc: Microsoft AI Superintelligence team
Ngày gốc: · Đọc khoảng 4 phút · Dịch ngày:
Trong bản tin: tinAI #119: Gemma 4 12B: Google bỏ vision/audio encoder, mọi modality đi thẳng vào LLM backbone, chạy 16GB VRAM
Microsoft AI vừa ra MAI-Thinking-1 — reasoning model MoE 35B-active / ~1T-total, train hoàn toàn in-house không distill từ model bên thứ ba, đạt 97.0% AIME 2025 và toe-to-toe với…