Kỹ thuật triển khai
CHỦ ĐỀ · TRANG 3

Kỹ thuật triển khai

Vận hành mô hình trong thực tế: Tối ưu hóa suy luận, vRAM và chi phí, hạ tầng Serving (vLLM, Ollama).

2.718 bài thu thập172 tinh chọncập nhật đến 28/09 00:44

  1. Rohan PaulT7 · 19/09 · 07:12

    FT: OpenAI dự kiến 'đốt' 278 tỷ USD tiền mặt đến năm 2030

    Theo Financial Times, OpenAI dự báo doanh thu sẽ tăng vọt lên 350 tỷ USD vào năm 2030, nhưng chi phí vận hành và hạ tầng tính toán khổng lồ sẽ khiến công ty thâm hụt lũy kế khoảng 278 tỷ USD trong giai đoạn 2026-2030.

  2. OpenRouter: AnnouncementsT7 · 19/09 · 07:00

    OpenRouter thử nghiệm Jev: Khi nào nên dùng mô hình ra quyết định thay vì LLM tạo văn bản?

    OpenRouter so sánh mô hình Jev 1.13 với GPT và Claude trong việc phân loại yêu cầu. Kết quả cho thấy Jev tối ưu hơn hẳn về chi phí và tốc độ, đạt độ chính xác tương đương LLM trong các tác vụ logic cụ thể.

  3. JiQiZhiXinT7 · 19/09 · 01:30

    Claude tối ưu 30 mô hình sinh học trong 4 tuần; ScienceIDE mở ra kỷ nguyên AI tự nghiên cứu khoa học

    Anthropic chứng minh Claude có thể tự tối ưu hóa các mô hình khoa học với tốc độ nhanh gấp 4 lần. Cùng lúc đó, dự án ScienceIDE ra mắt nhằm biến kho mã nguồn khoa học thế giới thành môi trường học tập cho các tác nhân AI.

  4. OpenRouter: AnnouncementsT6 · 18/09 · 22:49

    So sánh chi phí, chất lượng và khả năng chỉnh sửa của 20 mô hình tạo ảnh trên OpenRouter

    OpenRouter đã thử nghiệm 20 mô hình tạo ảnh với cùng một câu lệnh, cho thấy sự chênh lệch chi phí lên tới 22 lần, dao động từ 0,006 USD đến 0,134 USD mỗi ảnh.

  5. JiQiZhiXinT6 · 18/09 · 15:30

    TPAMI 2026: PolaFormer++ nâng tầm cơ chế chú ý tuyến tính với tính toán phân cực và độ nhọn cấp kênh

    PolaFormer++ cải tiến cơ chế chú ý tuyến tính bằng cách tối ưu hóa ánh xạ đặc trưng thông qua tính toán phân cực và độ nhọn cấp kênh, giúp đạt hiệu suất vượt trội trên nhiều tác vụ thị giác máy tính.

  6. HuggingFace Daily Papers (bài nghiên cứu nổi bật của cộng đồng)T6 · 18/09 · 10:10

    DeepSeek-V4.1-Flash ra mắt: Mô hình MoE 552B đa phương thức với công nghệ nén KV cache đột phá

    DeepSeek vừa trình làng DeepSeek-V4.1-Flash, mô hình MoE đa phương thức 552 tỷ tham số hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token, hiện đã có sẵn trên Hugging Face.

  7. WeChat: KhazixT6 · 18/09 · 07:20

    TypeSafe AI ra mắt Jev: Mô hình chuyên biệt cho quyết định tần suất cao, nhanh gấp 200 lần

    Jev là mô hình AI chuyên xử lý các quyết định logic thay vì tạo văn bản, giúp tăng tốc độ xử lý gấp 20-200 lần với chi phí cực thấp. Kết quả thực tế cho thấy Jev đạt hiệu suất vượt trội trong các tác vụ phân loại và sàng lọc dữ liệu song song.

  8. Anthropic: Research (công bố - Web)T6 · 18/09 · 02:49

    Anthropic dùng Claude tối ưu hóa 30 mô hình sinh học: Tăng tốc gấp 4 lần, mã nguồn mở hoàn toàn

    Anthropic đã sử dụng Claude để tối ưu hóa hơn 30 mô hình sinh học phân tử trong 4 tuần, giúp tăng tốc độ xử lý gấp 4 lần mà vẫn giữ nguyên độ chính xác. Công nghệ này cho phép dự đoán các hệ thống sinh học phức tạp trên một GPU duy nhất.

  9. JiQiZhiXinT5 · 17/09 · 19:15

    Cựu chuyên gia OpenAI ra mắt Jev: Mô hình AI 'câm lặng' giúp tăng tốc xử lý dữ liệu gấp 200 lần

    Thay vì tạo văn bản như ChatGPT, mô hình Jev của cựu kỹ sư OpenAI tập trung vào việc đưa ra các quyết định có cấu trúc với tốc độ cực nhanh và chi phí tối ưu, mở ra hướng đi mới cho tự động hóa phần mềm.

  10. TechNodeT5 · 17/09 · 17:45

    Huawei ra mắt Ascend 960 SuperPoD: Đột phá công nghệ NPO cho hạ tầng AI thế hệ mới

    Tại sự kiện HUAWEI CONNECT 2026, Huawei đã giới thiệu hệ thống Ascend 960 SuperPoD tích hợp công nghệ NPO, giải quyết bài toán về năng lực tính toán khổng lồ cho các mô hình AI quy mô lớn.

  11. WeChat: KhazixT5 · 17/09 · 07:20

    Mẹo dùng MCP để tối ưu hạn mức Codex trên GPT-6 Pro

    Hướng dẫn cách đóng gói dữ liệu server thành MCP Server để GPT-6 Pro truy xuất trực tiếp, giúp tiết kiệm hạn mức Codex khi phân tích dữ liệu sản xuất và GitHub PR.

  12. JiQiZhiXinT4 · 16/09 · 15:15

    Đừng để AI Agent 'tự biên tự diễn': Bí quyết cân bằng giữa tư duy nội tại và công cụ ngoại vi

    Tổng hợp từ 600 nghiên cứu, bài viết đề xuất khung lý thuyết 'Theory of Agent' giúp tối ưu hóa việc phân bổ năng lực cho AI Agent, tránh tình trạng lạm dụng công cụ hoặc suy diễn sai lệch.

  13. Hugging Face Daily PapersT4 · 16/09 · 09:00

    Gavel: Tối ưu hóa điều hướng kỹ năng cho LLM mà không cần nhồi nhét ngữ cảnh

    Gavel là phương pháp mới giúp LLM tự chọn kỹ năng phù hợp thông qua các ánh xạ tuyến tính thay vì nhồi nhét metadata vào ngữ cảnh, giúp mở rộng thư viện kỹ năng mà không làm giảm hiệu suất của mô hình.

  14. Tomer Tunguz Blog (phân tích VC)T4 · 16/09 · 06:03

    Vercel cắt giảm 90% đội ngũ bán hàng nhờ AI: Chi phí vận hành chỉ còn vài nghìn USD mỗi năm

    Vercel đã tự động hóa 90% quy trình bán hàng inbound, giảm nhân sự từ 10 người xuống còn 1.25 người nhờ ứng dụng các tác nhân AI thông minh với chi phí cực thấp.

  15. Aravind Srinivas (Perplexity CEO)T4 · 16/09 · 03:43

    Perplexity tự phát triển cơ sở dữ liệu CobbleDB, tiết kiệm 100 triệu USD mỗi năm

    Perplexity thay thế AWS DynamoDB bằng CobbleDB do chính họ phát triển, giúp giảm độ trễ đọc dữ liệu gấp 5 lần và tối ưu chi phí vận hành lên tới 100 triệu USD mỗi năm.

  16. Hugging Face Daily PapersT4 · 16/09 · 02:15

    Never Give Up: Tối ưu hóa học tăng cường cho LLM bằng cách tập trung vào các bài toán khó

    Nghiên cứu chỉ ra rằng RL hiện nay thường lãng phí tài nguyên vào các bài toán dễ. Phương pháp Never Give Up (NGU) đề xuất cơ chế lấy mẫu thích ứng, giúp phân bổ lại tài nguyên tính toán để giải quyết hiệu quả các bài toán khó mà mô hình chưa làm tốt.

  17. QbitAIT3 · 15/09 · 15:15

    Nghiên cứu mới từ Meta: Chưng cất mô hình Byte giúp phá vỡ giới hạn hiệu năng

    Meta vừa công bố phương pháp chưng cất mô hình mới giúp các mô hình Byte vượt qua giới hạn hiệu suất truyền thống, mở ra hướng đi đột phá cho việc tối ưu hóa AI.

  18. Hugging Face Daily PapersT3 · 15/09 · 10:30

    ZGCM-1: Mô hình nền tảng 7B mã nguồn mở tối ưu cho toán học và tìm kiếm tác tử

    ZGCM-1 là mô hình 7B đột phá, kết hợp tư duy nội tại với công cụ bên ngoài để vượt qua giới hạn dung lượng tham số. Với kiến trúc FP8 và quy trình huấn luyện hiệu quả, mô hình hỗ trợ ngữ cảnh 256K, cho phép tác tử tự vận hành và tối ưu hóa dữ liệu.

  19. MarkTechPostT3 · 15/09 · 07:36

    DeepSeek ra mắt DeepSeek-V4.1-Flash: Cửa sổ 1M token, tối ưu bộ nhớ KV Cache cực đỉnh

    DeepSeek-V4.1-Flash là mô hình MoE đa phương thức mới với 748B tham số, nổi bật nhờ khả năng xử lý 1 triệu token và giảm dung lượng KV Cache xuống chỉ còn 890 byte mỗi token, tối ưu hiệu suất vượt trội so với các thế hệ trước.

  20. ArenaT3 · 15/09 · 00:51

    DeepSeek-V4.1-Flash (Max) vươn lên vị trí thứ 3 trên bảng xếp hạng Agent Arena

    DeepSeek-V4.1-Flash (Max) đạt vị trí thứ 3 trong nhóm mô hình mã nguồn mở trên Agent Arena với hiệu suất tăng 4,87% và chi phí tối ưu chỉ 0,07 USD mỗi tác vụ, vượt xa các đối thủ về hiệu quả kinh tế.

Kỹ thuật triển khai — Chủ Đề AI · Trang 3 | AIHOT.vn