Reinforcement Learning: Khi Trí tuệ Nhân tạo học qua phép “Thử và Sai”
Trong hành trình phát triển của Trí tuệ Nhân tạo (AI), chúng ta thường nghe nhiều về việc “nhồi nhét” dữ liệu cho máy móc để chúng học cách nhận …
Trong hành trình phát triển của Trí tuệ Nhân tạo (AI), chúng ta thường nghe nhiều về việc “nhồi nhét” dữ liệu cho máy móc để chúng học cách nhận …
Sự xuất hiện của điện toán suy luận cho Agentic AI (Agentic inference) đã làm thay đổi hoàn toàn động lực học thời gian thực (runtime dynamics) của các workload …
Trong hệ sinh thái của NVIDIA, NVIDIA AI Blueprint không phải là một mã nguồn mở đơn thuần, mà là một khung tham chiếu (Reference Workflow) hoàn chỉnh được thiết …
Ollama so với vLLM: Lựa chọn hệ thống quản lý học từ xa (LLM) phù hợp Hiện nay, việc chạy các mô hình ngôn ngữ lớn tại chỗ không còn …
Trong kỷ nguyên của Generative AI và Agentic AI (AI tự chủ tác vụ), bài toán hóc búa nhất đặt ra cho các C-Level (CIO, CTO) và các nhà quản …
Đối với các kỹ sư AI và DevOps, việc quản lý tài nguyên GPU trong môi trường production Kubernetes thường xuyên gặp phải một bài toán hóc búa: Sự phân …
Khi workload suy luận mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng phức tạp, một quy trình phục vụ duy nhất, nguyên khối bắt đầu bộc lộ những hạn chế …
Nếu những năm trước đây là sân chơi của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) chạy trên nền tảng đám mây (Cloud AI), thì sự phát triển của công …
Hội nghị Công nghệ GPU của NVIDIA đã trở lại San Jose năm nay với nguồn năng lượng của một công ty nhận thức rõ mình đang ở trung tâm …
Các chuyên gia công nghệ hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo — như CEO của Mistral, Perplexity, Cursor, Reflection AI và Thinking Machines Lab — đều đồng …
