Rust, Python, Memory Management, Systems Programming, Performance
Python GC vs Rust Ownership - đâu là cái giá của performance? Story của một Python dev học Rust.
DeepSeek-OCR 2, Visual Causal Flow, OCR, Vision Language Model, Causal Attention, Document Understanding, Deep Learning
Phân tích chi tiết paper DeepSeek-OCR 2 với Visual Causal Flow - kiến trúc mixed attention mới cho OCR, so sánh benchmark và thực nghiệm trên tiếng Việt.
MLOps, Kubeflow, Kubernetes, AI Infrastructure
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.
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?
Làm sao để LLM hiểu schema database của bạn? Hướng dẫn Text2Cypher với Schema Injection, Few-shot Prompting, và Error Correction.
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
