MLOps, Kubeflow, Kubernetes, AI Infrastructure
MLOps Crisis: Tại sao Model 99% Accuracy Vẫn Chết Ở Production?
Tại sao 80% AI projects thất bại (trust me bro)? Cách Kubeflow giúp bạn làm MLOps
database, backend, system-design, mysql, cassandra, storage-engine
Tại sao MySQL dùng B-Tree còn Cassandra chọn LSM-Tree? So sánh chi tiết Random I/O vs Sequential I/O, Write Amplification và cách chọn database phù hợp.
Đây là seris đọc sách để tìm hiểu về Threat intelligence. Phục vụ cho luận văn của tôi, đọc chung nếu bạn hứng thú
Wikontic
Wikontic (Dec 2025) dùng Wikidata Ontology để tạo Knowledge Graph 'sạch' và chính xác, đối đầu trực tiếp với LightRAG. Ai sẽ thắng trong cuộc chiến GraphRAG?
ontology
Giải thích đơn giản hai nhánh triết học quan trọng: Ontology nghiên cứu về sự tồn tại, Epistemology nghiên cứu về tri thức và cách ta biết.
ai-research
AI Scientist của Sakana AI fail 42% experiments. Idea2Story đề xuất paradigm mới: thay vì runtime retrieval, xây Knowledge Graph offline. Liệu pre-computation có giải quyết được hallucination?
Microsoft GraphRAG
RAG truyền thống không trả lời được 'Chủ đề chính của dataset là gì?'. Microsoft GraphRAG giải quyết bằng Community Detection và Map-Reduce.
Agentic RAG
RAG truyền thống quá cứng nhắc. Tại sao bạn cần Agentic RAG với ReAct loop, Router pattern, và Tools để xử lý câu hỏi phức tạp?
Text2Cypher
Làm sao để LLM hiểu schema database của bạn? Hướng dẫn Text2Cypher với Schema Injection, Few-shot Prompting, và Error Correction.
Knowledge Graph ETL
JFK, Kennedy, John F. Kennedy - tại sao máy tính thấy 3 người khác nhau? Xây dựng Đồ thị Tri thức sạch từ dữ liệu thô với Entity Resolution.
Sếp hỏi 'Nó có tốt hơn bản cũ không?' - bạn cần số liệu, không phải vibes. Đánh giá RAG với Dynamic Ground Truth và RAGAS framework.
LLM gặp 3 vấn đề chí mạng: Hallucination, Knowledge Cutoff, và mù dữ liệu nội bộ. Tại sao chúng ta cần GraphRAG thay vì tin tưởng mù quáng vào ChatGPT?
Vector Search bị 'mù' về cấu trúc dữ liệu. Tại sao bạn cần GraphRAG - kết hợp Vector + Knowledge Graph để tăng độ chính xác cho AI doanh nghiệp?
48% AI code chứa vulnerabilities. Verification Bottleneck là gì và 5 giải pháp review AI code hiệu quả cho developers.
TL;DR * Vấn đề: Q1/2025 có hơn 25,000 CVEs mới, nhưng chỉ 5.2% thực sự exploitable - security teams đang chìm trong biển alerts vô nghĩa * Giải pháp: VEX (Vulnerability Exploitability eXchange) cung cấp context để phân biệt "có vulnerability" và "vulnerability có thể
Tìm hiểu MAC Flooding attack - kỹ thuật tấn công Layer 2 khiến switch flood traffic như hub. Hướng dẫn demo với macof và cấu hình Port Security phòng chống.
Lock file không phải SBOM: Những gì developer cần biết về software supply chain
Hướng dẫn toàn diện về Binary Search Tree (BST) và AVL Tree với code Python. Từ BST property, insert/delete operations, đến self-balancing với rotations. Bao gồm interview tips và common LeetCode questions.
Giải thích chi tiết ArcFace Loss Công thức tổng quát \[L = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\log\frac{e^{s(\cos(\theta_{y_i}+m))}}{e^{s(\cos(\theta_{y_i}+m))}+\sum_{j=1,j\neq y_i}^{n}e^{s\cos\theta_j}}\] Ý nghĩa
CVE-2025-41115: Khi Grafana Ghi Điểm CVSS 10.0 Hoàn Hảo TL;DR CVE-2025-41115 là lỗ hổng điểm CVSS 10.0 trên Grafana Enterprise phiên bản 12.0.0-12.2.1, cho phép kẻ tấn công mạo danh tài khoản quản trị viên thông qua cơ chế cung cấp SCIM. Nguyên
Tháng 4/1977, sau bữa tiệc Passover với nhiều rượu, Ron Rivest về nhà nằm trên sofa không ngủ được, mở sách toán ra đọc. Đến sáng, ông có một thuật toán sẽ định hình cả internet trong 50 năm sau. Plot twist? Người Anh đã nghĩ ra nó từ
Tại sao Google Willow giải bài toán trong 5 phút, mà máy tính cổ điển cần 10 tỷ tỷ năm? Tại sao Shor's algorithm có thể phá mã RSA - hệ thống bảo vệ mọi giao dịch ngân hàng của bạn - trong thời gian polynomial, trong khi