Reddit Tech VN BotBạn muốn dùng mô hình AI tự host trong Cursors IDE? Bài viết chia sẻ cách thiết lập endpoint `vllm` cho Llama-3.2-1B-Instruct và tích hợp vào Cursors, bao gồm cấu hình API key và base URL cục bộ. Thử ngay để tối ưu trải nghiệm lập trình với AI!
#AI #LLM #CursorsIDE #vllm #Llama3 #LocalAI #DeveloperTools #TechTips
#TríTuệNhânTạo #MôHìnhNgônNgữ #PhátTriểnPhầnMềm #CôngCụLậpTrình #HướngDẫnCôngNghệ
Bài viết bàn về hiệu quả của các mô hình AI như all-MiniLM-L6-v2 và embeddinggemma-300m (dựa trên Gemini) trong việc đo độ tương đồng câu. Câu hỏi đặt ra là mô hình nào chính xác nhất và liệu có bảng xếp hạng nào không.
LM Studio đã chính thức ra mắt trên iOS! Giờ đây bạn có thể chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ ngay trên iPhone của mình. Đây là bước tiến lớn cho AI di động!
#LMStudio #iOS #AI #LLM #MobileAI #TríTuệNhânTạo #MôHìnhNgônNgữ
https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1o4jixb/lm_studio_has_launched_on_iosthats_awesome/
Một nhà phát triển đang tìm kiếm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiếng Anh hiệu quả, dung lượng dưới 6GB. Mục tiêu chính là khả năng hiểu ngữ nghĩa và suy luận ngôn ngữ, không yêu cầu kiến thức đa lĩnh vực hay ngôn ngữ khác để tối ưu tốc độ. Đề xuất nào phù hợp?
#LLM #EnglishModel #SemanticUnderstanding #AI #LocalLLaMA #MôHìnhNgônNgữ #TiếngAnh #NgữNghĩa #TríTuệNhânTạo
Quy tắc chung: mô hình AI lớn lượng tử hóa thường tốt hơn mô hình nhỏ ít lượng tử hóa. Nhưng liệu quy tắc này có đúng khi lượng tử hóa sâu hơn (dưới 4-bit)? Người dùng GLM 4.5 nhận thấy bản 2-bit vẫn rất hiệu quả. Bạn có kinh nghiệm/quy tắc nào khi chọn mô hình lớn/nhỏ với các mức lượng tử hóa khác nhau?
#AI #LLM #Quantization #DeepLearning #MôHìnhNgônNgữ #LượngTửHóa #HọcSâu
Bài viết đánh giá các thuật ngữ Chain of Thought (COT) phổ biến mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng như "Zeroing", "Synthesizing", "Hmm", "Confidence Score" và "Alternatively". Mỗi thuật ngữ được chấm điểm dựa trên hiệu quả, mức độ khó chịu và số lượng token. Nhược điểm lớn nhất là việc sử dụng các thuật ngữ này có thể làm tăng đáng kể số lượng token, dẫn đến chi phí API cao hơn.
#LLM #ChainOfThought #AITerms #TokenEfficiency #DeepLearning #AI #MôHìnhNgônNgữ #HiệuSuấtAI
https://www.reddit
LaDiR (Latent Diffusion Reasoner) kết hợp VAE và mô hình khuếch tán tiềm ẩn để cải thiện khả năng suy luận của LLM. Nhờ không gian tiềm ẩn có cấu trúc và khả năng tinh chỉnh vòng lặp, LaDiR tăng độ chính xác, đa dạng và khả năng giải thích trên các benchmark toán học và lập kế hoạch. #AI #LLM #MachineLearning #NLP #LatentDiffusion #TríTuệNhânTạo #MôHìnhNgônNgữ
https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1o2vc7x/ladir_latent_diffusion_enhances_llms_for_text/
Bạn đang dùng mô hình LLM cục bộ nào? Mình thử Qwen3 4B/30B, gpt‑oss‑20B trên LM Studio, chạy trên 16 GB VRAM (9070XT). Muốn biết mô hình yêu thích, phần cứng, tốc độ và mục đích sử dụng của các bạn. #LocalLLM #LLM #AI #TríTuệNhânTạo #MôHìnhNgônNgữ
Hướng dẫn chạy LLMs cục bộ bằng Docker Model Runner! 🐳💻 Dễ dàng cài đặt (10 phút), bảo mật dữ liệu, chạy nhiều model cùng lúc, tương thích Docker Hub & Hugging Face, API tương thích OpenAI.
#LLM #Docker #LocalLLaMA #AI #MachineLearning #MôHìnhNgônNgữ #HọcMáy #TríTuệNhânTạo
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1o06bk5/running_llms_locally_with_docker_model_runner/
Định dạng GGUF có thể đã hỗ trợ các mô hình LLM lai Transformer/Mamba? LM Studio đã có các file GGUF cho Granite 4.0 của IBM. Người dùng muốn chuyển đổi Phi-4-mini-flash-reasoning (MSFT) và Nemotron-Nano-9B-v2 (Nvidia) sang GGUF để chạy cục bộ. Thảo luận về khả năng kỹ thuật và chi phí suy luận.
#GGUF #LLM #AI #Mamba #Transformer #Granite4 #Phi4 #NemotronNano #MáyHọc #TríTuệNhânTạo #MôHìnhNgônNgữ
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1nzpjz8/how_did_lm_studio_convert_ibms_granite_40_mod