-
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
-
Ghi chú về song song hóa và huấn luyện thất bại
Notes on pretraining parallelisms and failed training runs.
-
Eric Jang – Xây dựng AlphaGo từ đầu
Eric Jang – Building AlphaGo from scratch
-
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
-
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
-
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
-
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