260+ chủ đề viết lại cho người ViệtHình minh hoạ, bảng điều khiển, biểu đồ, giải thích.
Cột cao = mô hình chú ý nhiều hơn vào token đó cho query hiện tại.
Toán nền tảng, ML cơ bản, mạng nơ-ron, kỹ năng thực hành. Có ẩn dụ chợ-phở-Grab cho mỗi khái niệm.
Prompt, ứng dụng thực tế, an toàn & đạo đức — không code, không công thức. 50–70% là hình ảnh.
Kiến trúc, LLM, fine-tuning, RAG & agents, MLOps, đánh giá, an toàn. Viết để build production được.
Lý thuyết sâu, kiến trúc tiên tiến, alignment, RL, multimodal. Đọc paper có ngữ cảnh.
Vì sao o1, Claude 3.7, DeepSeek-R1 suy luận tốt hơn?
Khi RAG biết tự gọi tool và tự quyết định retrieve lại.
Anthropic dạy model tự phê bình ra sao — không cần RLHF.
Mixtral, DeepSeek — 'thuê chuyên gia' cho từng token.
Vì sao token thứ 1000 chạy nhanh hơn token đầu tiên.
Fine-tune mô hình 70B trên một GPU consumer.
Đoán kết quả trước khi học — não ghi nhớ tốt hơn khi đã cam kết.
So với chợ, phở, Grab, Shopee. Khái niệm kỹ thuật đầu tiên phải chạm đời sống.
Slider, drag-drop, toggle-compare. Bạn tự kéo; không phải xem.
Một dòng chốt ý — thời điểm mọi thứ click vào vị trí.
Tự làm trong 30 giây. Sai cũng không sao — có feedback ngay.
Lý thuyết đủ dùng. Không ngập ký hiệu toán trừ khi cần.
Một dòng mang về. Nếu chỉ nhớ một thứ, là thứ này.
3 câu kiểm tra. Không phải để chấm — để neo kiến thức.
Không ngờ attention lại dễ đến vậy. Ở trường toàn công thức khô khan.
Lộ trình Engineer giống một khóa học thật — nhưng miễn phí và tiếng Việt. Đang học song song với project ở công ty.
Đọc xong RAG mới hiểu team backend đang build gì. Trước đó cứ nghe như ngoại ngữ.
Phần ẩn dụ phở và Grab làm mình cười, rồi nhớ luôn.
Bạn hỏi AI về chính sách hoàn tiền, quy trình nghỉ phép, hoặc bảng giá mới. Câu trả lời nghe tự tin, nhưng nếu kho Drive còn đầy template cũ, bản nháp chưa xoá và wiki lỗi thời, AI có thể viết theo nguồn sai. Một nghiên cứu Nature về cách ngôn ngữ lặp lại đi vào training data cho thấy bài học rộng hơn: model không tự phân biệt nguồn nào còn hiệu lực. Với nhân viên văn phòng, cách dùng an toàn là yêu cầu citation, kiểm ngày cập nhật, và coi AI là người viết nháp chứ không phải nguồn sự thật.
Trong bài thi tháp Hà Nội, một cánh tay robot chạy AI kiểu cũ chỉ thắng 34%. Loại AI này học bằng cách bắt chước hàng triệu video người làm. Robot mới của đại học Tufts cộng thêm một bộ luật suy luận, vừa thắng 95% vừa giải được cả các biến thể tháp chưa từng có trong dữ liệu. Cái tốn kém nhất không phải độ chính xác mà là điện: cách nghĩ mới chỉ tốn khoảng 1% điện cho việc huấn luyện và 5% điện cho việc vận hành. Nghiên cứu vừa được công bố tại hội nghị ICRA Vienna tháng 5 năm 2026. Bài viết giải thích vì sao một mạng nơ-ron lai với bộ luật cổ điển lại vừa chính xác vừa tiết kiệm hơn việc nhồi cho mạng học thật to.
Hỏi một câu vào model đang giữ 200K token context, GPU nuốt vài chục GB chỉ để nhớ KV. TurboQuant của Google Research xoay vector trước khi quantize, nén key và value xuống 3 bit, giảm 6 lần memory, chạy nhanh hơn tới 8 lần trên H100. Không cần fine-tune, không cần calibration, accuracy trên LongBench gần như không sứt mẻ. Bài viết mổ xẻ tại sao quantize thẳng KV cache hỏng, phép quay Hadamard biến đường cong outlier thành phân phối beta thế nào, và lớp Quantized Johnson-Lindenstrauss khử nốt bias còn lại.
Bạn gõ một câu, Claude xoá price tag, đổi nền, xuất 80 ảnh sản phẩm. Ngày 28 tháng 4 năm 2026, Anthropic ship 9 connector cho công cụ sáng tạo, gồm Adobe for creativity với hơn 50 tool xuyên Photoshop, Premiere, Illustrator. Bài viết mổ xẻ ba cơ chế Claude dùng để điều khiển một desktop app: computer use (screenshot và toạ độ), MCP server (tool call có cấu trúc), UXP plugin (code chạy bên trong Photoshop). Khi nào dùng cái nào, mặt phẳng tấn công nào kèm theo, và đâu là cạm bẫy thực tế.
Bạn bấm Ctrl+Alt+C, sidebar trượt ra, gõ một câu. Vài giây sau hai cell đổi màu cam và một citation chỉ thẳng tới ô lỗi. Bài viết mổ xẻ Office.js taskpane, vòng lặp tool use bốn nhịp đọc-đề-xuất-ghi-kiểm-chứng, lớp diff, ranh giới quyền truy cập, và lỗ hổng prompt injection CellShock đầu năm 2026.
74+ sách, khoá học, blog và podcast do cộng đồng awesome-machine-learning tổng hợp. Chỉ giữ lại nguồn còn được duy trì trong 12 tháng qua, mỗi mục có chú thích tiếng Việt.
Mỗi chủ đề sống ở src/topics/*.tsx — export một component "use client" kèm metadata riêng. Pull request chào đón. Có template sẵn ở src/topics/_template.tsx theo bố cục 8 bước.
Không cần email. Tiến độ lưu ẩn danh. 30 giây là vào bài đầu tiên.