Bài viết với chủ đề: ai-llm-research
-
Quy trình đọc một model open-weight mới như một kỹ sư sản phẩm AI
Không chỉ nhìn benchmark. Đây là checklist thực tế để đọc một model open-weight: model card, license, kiến trúc, context, inference, evaluation và khả năng đưa vào sản phẩm.
→ -
Tôi đọc các paper LLM mới: xu hướng nào đáng chú ý cho AI Engineer?
Một cách đọc các paper LLM theo hướng thực dụng hơn: không chạy theo hype, mà nhìn xem xu hướng nào thật sự ảnh hưởng đến cách build sản phẩm AI.
→ -
Tối ưu reasoning của LLM không chỉ bằng train model lớn hơn
Inference-time scaling, self-consistency, verifier và reasoning budget giúp cải thiện chất lượng LLM như thế nào, và khi nào không nên dùng vì quá tốn chi phí.
→ -
Đánh giá chatbot/AI workflow: benchmark, verifier, LLM judge và test case thực tế
Một bài ghi chú thực tế về LLM evaluation: benchmark chỉ là điểm bắt đầu, còn sản phẩm thật cần test case, verifier, human review và metric gắn với workflow.
→