Cập nhật hàng ngày về AI, công cụ lập trình và hạ tầng. Mỗi bài viết giải thích chuyện gì đã xảy ra và tại sao nó quan trọng, kèm link đến nguồn gốc.
Google đã ra mắt Gemini 4 Argon, một mô hình chủ lực mới vượt trội hơn các đối thủ trong các tác vụ tri thức và suy luận ngữ cảnh dài, mặc dù kết quả mã hóa không đồng nhất và khả năng tiếp cận vẫn còn bị giới hạn.
Google DeepMind ra mắt Gemini 4 Argon, đạt hiệu suất tương đương GPT-6 Astra trên các bài kiểm tra trí tuệ trong khi mang lại lợi thế chi phí đáng kể nhờ ưu đãi ban đầu và cơ chế bộ nhớ đệm (caching) được cải thiện.
Một nghiên cứu tình huống của Google đã tái tạo thành công mô hình OLMo 3 của AI2 trên các bộ xử lý TPU, khớp với các chỉ số hiệu suất nhưng đồng thời phát hiện ra những lỗi phân mảnh dữ liệu nghiêm trọng khiến việc ghi nhớ dữ liệu bị nhầm lẫn là sự cải thiện.
Blog của Google Developers giới thiệu autofinetune, một hệ thống do tác nhân AI điều khiển, tự động hóa việc tinh chỉnh siêu tham số cho quá trình huấn luyện có giám sát (SFT) và hậu huấn luyện bằng học tăng cường (RL) trên Cloud TPUs.
Google Developers Blog mô tả cách các đánh giá hành vi cung cấp phản hồi có thể hành động được cho việc phát triển tác nhân AI, vượt ra ngoài các điểm số benchmark end-to-end khó hiểu.
Google đã phân tích các bài dự thi chiến thắng trong Thử thách AI Agents 2026 để xác định bốn mô hình kỹ thuật có thể tái sử dụng nhằm xây dựng hệ thống đa tác nhân (multi-agent) vững chắc.
Google mô tả cách hỗ trợ TPU gốc trong vLLM cho phép mở rộng linh hoạt và suy luận embedding độ chính xác cao cho các mô hình Qwen3.
Các kỹ sư từ HeyGen và Google Cloud chia sẻ chi tiết về cách họ chuyển đổi quy trình tạo video Avatar IV sang các chip TPU Trillium v6e, đạt được tốc độ nhanh hơn 1,86 lần thông qua tối ưu hóa kernel và chiến lược song song hóa.
Hướng dẫn năm 2026 của Google trình bày chi tiết cách sử dụng LiteRT để chạy các mô hình Gemma trên Raspberry Pi 5, đạt được suy luận thời gian thực cho robot và tác nhân edge mà không phụ thuộc vào đám mây.
