-
Ada Palmer – Machiavelli là nhà tư tưởng bị hiểu lầm nhất mọi thời đại
Ada Palmer – Machiavelli is the most misunderstood thinker of all time
-
Hố đen hiệu suất mẫu
The sample efficiency black hole
-
Alex Imas và Phil Trammell – Điều gì còn khan hiếm sau AGI?
Alex Imas and Phil Trammell – What remains scarce after AGI?
-
Reiner Pope – Thiết kế Chip từ dưới lên
Reiner Pope – Chip design from the bottom up
-
Sai lầm khi混 hợp trí tuệ và quyền lực
The mistake of conflating intelligence and power
-
Ghi chú về song song hóa và huấn luyện thất bại
Notes on pretraining parallelisms and failed training runs.
-
RLVR có thể không tốt trong khoa học
RLVR might be disproportionately bad at science
-
Eric Jang – Xây dựng AlphaGo từ đầu
Eric Jang – Building AlphaGo from scratch
-
David Reich - Tại sao Thời đại Đồng là một điểm chuyển biến trong tiến hóa của loài người
David Reich – Why the Bronze Age was an inflection point in human evolution
-
Reiner Pope – Toán học đằng sau cách LLM được huấn luyện và phục vụ
Reiner Pope – The math behind how LLMs are trained and served
-
Những điều tôi đã suy nghĩ cuối tuần này - Thêm câu hỏi mở, trí thông minh so với quyền lực, vấn đề xác minh trong khoa học, khám phá song song thuyết Darwin
What I've been thinking about this weekend - More open questions, intelligence vs power, the problem of verification in science, the parallel discovery of Darwinism
-
Giải thưởng blog cho những câu hỏi lớn về AI
Blog prize for the big questions about AI
-
Jensen Huang – Sự cạnh tranh của TPU, Tại sao chúng ta nên bán chip cho Trung Quốc, & Moat chuỗi cung ứng của Nvidia
Jensen Huang – TPU competition, why we should sell chips to China, & Nvidia’s supply chain moat
-
Tôi đã học được điều gì trong tuần này - Song song hóa trước khi đào tạo, Có thể dừng lại quá trình tinh chế, Mythos và sự cân bằng về an ninh mạng, Pipeline RL, Tại sao quá trình đào tạo trước khi chạy thất bại
What I learned this week - Pretraining parallelisms, Can distillation be stopped, Mythos and the cybersecurity equilibrium, Pipeline RL, On why pretraining runs fails
-
Michael Nielsen – Khoa học thực sự tiến bộ như thế nào
Michael Nielsen – How science actually progresses
-
Terence Tao – Kepler, Newton, và bản chất thực sự của việc khám phá toán học
Terence Tao – Kepler, Newton, and the true nature of mathematical discovery
-
Dylan Patel — Tìm hiểu sâu về 3 điểm nghẽn lớn để tăng tốc AI tính toán
Dylan Patel — Deep dive on the 3 big bottlenecks to scaling AI compute
-
Câu hỏi quan trọng nhất mà không ai đang hỏi về AI
The most important question nobody's asking about AI
-
Tại sao Leonardo là một người phá hoại, Gutenberg đã phá sản, và Florence là kỳ lạ – Ada Palmer
Why Leonardo was a saboteur, Gutenberg went broke, and Florence was weird – Ada Palmer
-
Dario Amodei — “Chúng ta đang gần cuối giai đoạn tăng trưởng siêu tốc”
Dario Amodei — "We are near the end of the exponential"
-
Ghi chú về GPU không gian
Notes on Space GPUs
-
Elon Musk — “Trong 36 tháng tới, nơi rẻ nhất để đặt AI sẽ là không gian”
Elon Musk — "In 36 months, the cheapest place to put AI will be space”
-
Tuyển người săn tài năng để giúp tôi tìm khách mời
Hiring scouts to help me find guests
-
Những gì tôi đang đọc gần đây - 10/1/2026
What I've been reading recently - Jan 10, 2026