Bài viết về AI

Tìm hiểu cách MiniMax 2.5 đạt điểm số hàng đầu trên các benchmark lập trình và agent với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ thông thường. So sánh với các mô hình đóng như GPT-5.2 và Gemini 3.

Tìm hiểu mọi điều bạn cần biết về việc học AI vào năm 2026, từ mẹo khởi đầu, tài nguyên hữu ích đến góc nhìn từ chuyên gia trong ngành.

Xây dựng 9 dự án OpenClaw, từ bot tổng hợp Reddit đến máy chủ tự phục hồi. Mỗi dự án đều có cấu hình, prompt và hướng dẫn thiết lập từ cộng đồng.

Khám phá các lựa chọn thay thế OpenClaw năm 2026, từ Nanobot và n8n đến AWS Bedrock Agents. Tìm hiểu cách chọn công cụ phù hợp cho các quy trình tác tử an toàn và có thể mở rộng.

Bài viết này cung cấp hướng dẫn toàn diện về câu hỏi phỏng vấn liên quan đến large language model (LLM), bao quát các khái niệm nền tảng, kỹ thuật trung cấp và nâng cao, cùng câu hỏi dành riêng cho kỹ sư prompt.

Khám phá 13 ý tưởng dự án LLM với hướng dẫn và mã dễ làm theo. Xây dựng hệ thống RAG, ứng dụng AI và agent tự động với DeepSeek, LangGraph và OpenAI.

Mixture of Experts (MoE) là một kỹ thuật machine learning trong đó nhiều mô hình chuyên biệt (chuyên gia) cùng làm việc, với một mạng định tuyến chọn chuyên gia phù hợp nhất cho từng đầu vào.

Tìm hiểu về dòng mô hình Qwen3.5 mới, bao gồm các tính năng chính, chi phí, cách truy cập và so sánh với các mô hình tương tự khác.

Các dự án machine learning cho người mới bắt đầu, sinh viên năm cuối và chuyên gia. Danh sách bao gồm dự án có hướng dẫn, hướng dẫn chi tiết, và mã nguồn ví dụ.

Tìm hiểu các phương pháp RAG nâng cao như truy xuất dày đặc, xếp hạng lại hoặc suy luận nhiều bước để xử lý các vấn đề như ảo giác hoặc mơ hồ.

Tìm hiểu về mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM), lợi ích và ứng dụng của chúng, cũng như cách chúng so sánh với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Các dự án AI agent này bao gồm tạo quy trình low-code, dùng framework để phát triển agent tùy chỉnh, và xây dựng hệ thống đa agent nâng cao.