Trong thời đại bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI), việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào môi trường sản xuất không chỉ đòi hỏi hiệu suất vượt trội mà còn cần khả năng mở rộng linh hoạt. **vLLM**, một thư viện mã nguồn mở được phát triển tại Đại học California, Berkeley, đã trở thành giải pháp hàng đầu cho các tổ chức muốn tối ưu hóa hiệu suất và quản lý tài nguyên trong quá trình suy luận LLM.

Ngoài việc phục vụ chơi game, VRAM cũng đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực như **Machine Learning (ML)** và **Large Language Models (LLM)**. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ tầm quan trọng của VRAM đối với người dùng phổ thông muốn tiếp cận các công nghệ hiện đại như AI và ML. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu dung lượng VRAM cần thiết để chạy các mô hình học máy hiệu quả, cách tối ưu hóa phần cứng để tiết kiệm chi phí, và những lời khuyên hữu ích cho người mới bắt đầu.

Trong thời đại phát triển nhanh chóng, nơi mà đô thị hóa và hiện đại hóa trở thành xu hướng tất yếu, nhiều người trẻ đã lựa chọn rời bỏ quê hương để tìm kiếm cơ hội tại các thành phố lớn. Họ mang theo giấc mơ đổi đời, khao khát một cuộc sống ổn định và đầy đủ hơn. Tuy nhiên, hành trình này không chỉ đơn thuần là việc đặt chân vào thế giới mới, mà còn kéo theo vô số thách thức về tài chính, tâm lý và lối sống. Trong đó, giấc mơ sở hữu một căn nhà – biểu tượng cho sự an cư lạc nghiệp – lại thường trở thành chiếc rọ tài chính bóp nghẹt tuổi trẻ.

Bạn có bao giờ rơi vào tình huống như thế này. Sau một ngày dài làm việc căng thẳng, bạn tự thưởng cho bản thân bằng cách lướt mạng xã hội trong 30 phút trước khi ngủ. Nhưng rồi, "chỉ 30 phút thôi" bất ngờ kéo dài thành 2-3 tiếng đồng hồ, khiến bạn thức khuya hơn dự định . Hoặc bạn biết rằng mình cần ngủ sớm để chuẩn bị cho một buổi thuyết trình quan trọng vào sáng hôm sau, nhưng lại không thể ngừng xem video TikTok hoặc YouTube vì cảm giác "thêm một chút nữa thôi". Hoặc bạn cố gắng dành thời gian cuối ngày để chơi game hoặc đọc sách – những hoạt động bạn không có cơ hội thực hiện trong ngày – nhưng lại quên mất rằng cơ thể cần nghỉ ngơi đúng giờ để tái tạo năng lượng .

Tan làm lúc 6 giờ tối đã được xem là khá muộn, đặc biệt nếu tính thêm thời gian di chuyển về nhà, ăn uống, nghỉ ngơi — thì thời gian dành cho bản thân hay gia đình không còn nhiều. Với những người phải làm việc xa nhà hoặc có lịch sinh hoạt sớm, tan làm giờ đó có thể gây mệt mỏi về lâu dài.

Xin chào các bạn, lâu rồi, mình chưa làm bài tập về machine learning . Hôm nay, chúng ta cùng ôn luyện lại việc train mô hình, sử dụng thư viện scikit-learn để xây dựng một api nhận dạng email lừa đảo nhé.

Xin chào các bạn, lâu rồi, mình chưa làm bài tập về machine learning . Hôm nay, chúng ta cùng ôn luyện lại việc train mô hình, sử dụng thư viện scikit-learn để xây dựng một api nhận dạng email lừa đảo nhé.

Xin chào các bạn, hôm nay chúng ta sẽ cùng nhau khám phá một cách chi tiết và sâu sắc hơn những bài học quan trọng từ cuốn sách kinh điển về marketing – "How Brands Grow" của tác giả Byron Sharp và Jenni Romaniuk. Cuốn sách này không chỉ là một nghiên cứu mang tính học thuật mà còn cung cấp những hiểu biết thực tiễn sâu sắc giúp giải mã cách các thương hiệu lớn đạt được sự tăng trưởng bền vững

Là một fan của tiểu thuyết tu tiên, tu tiên giả đời đầu, bộ truyện đầu tiên mình đọc là Tru tiên của Tiêu Đỉnh. Hôm nay, mình chợt nảy ra ý tưởng, dùng AI, kết hợp hình tượng băng thanh ngọc khiết của Lục Tuyết Kỳ, kết hợp với một nhân vật nữ độc đoán vạn cỗ Liễu Như Yên, và đại sư huynh diệp thiên đế Diệp Thần, thành một câu truyện mới Tuyết Giác Trúc Lâm

Một tập hợp các chiến lược của tất cả người chơi được gọi là cân bằng Nash nếu không có bất kỳ người chơi nào có thể cải thiện kết quả của mình bằng cách đơn phương thay đổi chiến lược của riêng mình.

Prisoner’s Dilemma là một trong những khái niệm quan trọng nhất trong lý thuyết trò chơi (Game Theory), được phát triển bởi hai nhà toán học Merrill Flood và Melvin Dresher vào năm 1950, và sau đó được Albert W. Tucker đặt tên và minh họa bằng câu chuyện về hai tù nhân.

Nghiên cứu được thực hiện trên 776 chuyên gia tại Procter & Gamble để tìm hiểu tác động của AI tạo sinh đến làm việc nhóm và chuyên môn. Kết quả cho thấy, Cá nhân sử dụng AI có hiệu suất ngang bằng với cả nhóm không dùng AI. AI làm mờ ranh giới chuyên môn, Dù là chuyên gia R&D hay Thương mại, khi dùng AI, họ đều đưa ra giải pháp cân bằng giữa kỹ thuật và thương mại. - AI thúc đẩy cảm xúc tích cực, ngôn ngữ của AI tạo cảm giác như con người, tương tự như khi làm việc với đồng đội con người. Chúng ta cùng tìm hiểu như thế nào nhé.

Gần đây, mình có tìm hiểu các cuốn sách về lý thuyết trò chơi. Nội dung của lý thuyết trò chơi độc tài khá hay, mình mạn phép kể lại.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào việc so sánh chi tiết ba cơ sở dữ liệu in-memory là Dragonfly, Redis và Valkey. Chúng ta sẽ khám phá các tính năng chính, các chỉ số hiệu suất, khả năng mở rộng và các trường hợp sử dụng của chúng để giúp bạn xác định cơ sở dữ liệu nào phù hợp nhất với nhu cầu của mình. Bài viết so sánh này sẽ cung cấp cho bạn những thông tin cần thiết để đưa ra quyết định sáng suốt nhất.

PyTorch 2.6, được phát hành vào ngày 29 tháng 1 năm 2025, mang đến nhiều cải tiến và tính năng mới so với các phiên bản trước đó. Dưới đây là tổng quan về những điểm nổi bật trong phiên bản này