Cách chúng tôi mở rộng quy mô Kimi K2.5 : Bí quyết huấn luyện mô hình 1 nghìn tỷ tham số | GTC 2026 Keynote

Khóa học này tập trung vào việc học một số quy tắc để cải thiện kỹ năng nói trong các tình huống quan trọng. Người học có thể nắm vững các phương pháp thuyết trình hiệu quả trong nhiều tình huống khác nhau như phỏng vấn, bảo vệ luận án và các kỳ thi vấn đáp.

Khóa học này nâng cao việc học kanji thông qua các bài giảng video hấp dẫn bao gồm các chữ kanji từ bài 6 đến bài 10 của giáo trình Tobira. Học viên sẽ không chỉ học cách viết kanji mà còn được khám phá những câu chuyện thú vị đằng sau mỗi chữ cái.

Khóa học này là một buổi hội thảo về phân tích triết học trong nghệ thuật điện ảnh, tập trung vào cách các bộ phim tạo ra ý nghĩa thông qua các cấu trúc hình thức của chúng. Người học sẽ khám phá các vấn đề thẩm mỹ xoay quanh vẻ bề ngoài và thực tế, cũng như những tác động của công nghệ điện ảnh đối với sự giao tiếp và sự tha hóa.

Khóa học này bao gồm lý thuyết ma trận và đại số tuyến tính, nhấn mạnh vào các chủ đề hữu ích trong các lĩnh vực khác như vật lý, kinh tế học, khoa học xã hội, khoa học tự nhiên và kỹ thuật. Khóa học song hành với sự kết hợp giữa lý thuyết và ứng dụng trong cuốn sách giáo khoa Introduction to Linear Algebra của Giáo sư Strang.

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu toàn diện về kỹ thuật hệ thống, tập trung vào cả phương pháp tiếp cận cổ điển và hiện đại. Người học sẽ khám phá các khái niệm chính như phân tích các bên liên quan, xác định yêu cầu, kiến trúc hệ thống và tối ưu hóa thiết kế, đồng thời áp dụng các nguyên tắc này vào các dự án thực tế.

Khóa học này đi sâu vào các khái niệm toán học và poker thiết yếu cần thiết để làm chủ Texas Hold'em ở cấp độ chuyên nghiệp. Người học sẽ được khám phá các chiến thuật và lý thuyết giúp nâng cao kỹ năng chơi và khả năng ra quyết định của mình.

Khóa học này tập trung vào việc thiết kế và triển khai các hệ thống máy tính bảo mật, khám phá các mô hình đe dọa và kỹ thuật bảo mật khác nhau. Người học sẽ tiếp cận với các chủ đề như bảo mật hệ điều hành, giao thức mạng và bảo mật phần cứng, đồng thời rút ra những hiểu biết từ các bài nghiên cứu gần đây.

Khóa học này khám phá các nguyên lý chuyển đổi quang điện, tập trung vào sự kích thích, dẫn truyền, phân tách và thu thập điện tích. Người học sẽ nghiên cứu cả công nghệ quang điện thương mại và mới nổi, cùng với các chủ đề quan trọng như hiệu suất chuyển đổi, cơ chế tổn thất và những tác động xã hội của năng lượng mặt trời.

Khóa học này đưa người học vào một cuộc thi lập trình trí tuệ nhân tạo, nơi các đội sẽ tạo ra các robot ảo để thi đấu trong Battlecode, một trò chơi chiến thuật thời gian thực. Những người tham gia sẽ nâng cao kỹ năng lập trình của mình thông qua trải nghiệm thực tế và các bài giảng tự chọn về các chủ đề liên quan.

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu cấp tốc về học sâu (deep learning), tập trung vào việc xây dựng mô hình thực tế cho các vấn đề phức tạp liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc. Người học sẽ khám phá các mạng thần kinh sâu, mạng tích chập, transformer và các mô hình tạo sinh như ChatGPT và Midjourney.

Khóa học này tập trung vào việc mô hình hóa và phân tích các hiện tượng và quy trình ngẫu nhiên, nhấn mạnh vào suy luận thống kê và tư duy xác suất. Người học sẽ khám phá các mô hình và công cụ thiết yếu kết hợp giữa sự chặt chẽ của toán học và sự hiểu biết về mặt khái niệm.

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu về hóa học của các phân tử sinh học, vô cơ và hữu cơ. Trọng tâm là các nguyên tắc cơ bản về cấu trúc điện tử nguyên tử và phân tử, nhiệt động lực học, cân bằng axit-bazơ và oxy hóa khử, động hóa học và xúc tác.

Khóa học này khám phá nghệ thuật ứng tác trong cả bối cảnh độc tấu và hòa tấu, xem xét mối liên hệ của nó với sáng tác và biểu diễn thông qua các truyền thống âm nhạc khác nhau. Sinh viên sẽ tham gia vào việc thực hành tạo ra âm nhạc, đồng thời thảo luận về tính thẩm mỹ của sự ứng tác và học hỏi từ các nghệ sĩ khách mời thuộc nhiều thể loại đa dạng.

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu cơ bản về không gian mét, tập trung vào các khái niệm mét, tập mở, tập đóng và hàm liên tục. Người học sẽ được khám phá các khái niệm như tính đầy đủ và tính compact, tạo nền tảng hiểu biết cơ bản về giải tích toán học.

Khóa học này đi sâu vào sự phức tạp của việc triển khai ngôn ngữ lập trình bậc cao, tập trung vào thiết kế trình biên dịch và các kỹ thuật tối ưu hóa. Người học sẽ tham gia vào một dự án thực hành bao gồm việc xây dựng một trình biên dịch bằng Java® để tạo ra mã máy thực thi MIPS.

Khóa học này bao gồm các chủ đề chính trong toán học ứng dụng rời rạc, tập trung vào phép đếm, hàm sinh, xác suất và nhiều nội dung khác. Người học sẽ tiếp cận với cả các khái niệm toán học và kỹ năng giao tiếp hiệu quả thông qua các bài tập viết.

Khóa học này khám phá các khái niệm và kỹ thuật toán học thiết yếu cho ngành tài chính, kết hợp giữa toán học lý thuyết và các ứng dụng thực tiễn. Người học sẽ nghiên cứu các chủ đề như đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và các quá trình ngẫu nhiên, dưới sự hướng dẫn của các nhà toán học từ MIT và các chuyên gia trong ngành.

Khóa học này khám phá các khía cạnh thực tiễn của việc chứng minh rằng một số vấn đề nhất định không thể được giải quyết một cách hiệu quả, tập trung vào các phép quy dẫn và kỹ thuật để chứng minh độ khó tính toán trên nhiều lớp độ phức tạp khác nhau. Người học sẽ tiếp cận với các bài toán thú vị và phát triển sự hiểu biết sâu sắc hơn về những hạn chế của thuật toán.

Khóa học này bao gồm các kiến thức cơ bản về học sâu (deep learning), bao gồm cả lý thuyết và ứng dụng. Các chủ đề bao gồm kiến trúc mạng thần kinh (MLP, CNN, RNN, mạng đồ thị, transformer), hình học và tính bất biến trong học sâu, lan truyền ngược và vi phân tự động, lý thuyết học tập và khả năng tổng quát hóa trong không gian cao chiều, cùng các ứng dụng trong thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot học.

Khóa học này đi sâu vào lý thuyết phép chiếu, khám phá cách một tập hợp vận hành dưới các phép chiếu trực giao khác nhau. Người học sẽ tiếp cận với cả các kỹ thuật cổ điển và các ứng dụng đương đại trong nhiều lĩnh vực toán học, bao gồm phân tích điều hòa và lý thuyết số giải tích.

Nếu bạn theo dõi OpenClaw đến phần 1 và 2, cuối cùng bạn sẽ thấy mình đang yêu cầu một agent duy nhất làm mọi thứ. Đến một lúc nào đó, các prompt sẽ bị rối, bộ nhớ bị lẫn lộn, các thư mục trở nên lộn xộn và bạn sẽ cảm thấy bế tắc, không biết phải sắp xếp lại như thế nào. Bài giảng này là "Phần nhập môn Multi-Agent (Phần 2.5)", giúp bạn tiến thêm một bước nữa từ điểm bế tắc đó. Trong khi vẫn duy trì chỉ một bot duy nhất, chúng ta sẽ tách vai trò thành hai agent: planner (người lập kế hoạch) / editor (người biên tập). Bằng cách kết nối mỗi agent với các workspace và chủ đề diễn đàn Telegram khác nhau, chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra một cấu trúc mà "agent phản hồi sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc bạn nói chuyện ở phòng nào". Sau khi hoàn thành thực hành, trong môi trường của bạn sẽ thực sự có: - File cấu hình định nghĩa hai agent: `content_planner` và `content_editor`, - Cấu trúc thư mục nội dung được tách biệt giữa lập kế hoạch và bản thảo, - Nhóm Telegram với các chủ đề diễn đàn có các agent khác nhau phụ trách, - Và một bản thảo giới thiệu khóa học Infrun được tạo ra bởi sự hợp tác của hai agent này. Nói cách khác, bài giảng này là một lớp học thực hành giúp bạn thiết kế bước đầu tiên để nâng cấp bot Telegram từ "một trợ lý AI" thành "một đội ngũ AI nhỏ với các vai trò chuyên biệt".

Hoàn thiện từ thiết kế đến TDD, CI bằng Claude Code. Từ một dòng spec đến khi merge vào main cho một tính năng.

Hệ thống AI chấm điểm và đánh giá mã nguồn của tôi chỉ trong 5 giây, trí tưởng tượng đã trở thành hiện thực. Khóa học này là một dự án tất cả trong một (all-in-one) nhằm tạo ra **'Bot tự động phân tích và chấm điểm GitHub PR'** bằng cách sử dụng Spring AI. Khi sinh viên nộp bài tập (Pull Request), máy chủ sẽ phát hiện và AI sẽ phân tích các thay đổi của mã nguồn (Diff). Sau đó, kết quả chấm điểm sẽ được lưu vào DB, phản hồi sẽ được tự động đăng dưới dạng bình luận trên GitHub và sinh viên có thể kiểm tra kết quả trên một bảng điều khiển (dashboard) chuyên dụng. Chỉ với Java, bạn có thể làm mọi thứ từ Backend đến tích hợp AI và Frontend (Vaadin)! Đây là cuốn cẩm nang nhập môn tốt nhất dành cho tất cả các nhà phát triển muốn hoàn thiện dịch vụ AI của riêng mình từ A đến Z.

Giờ đây, AI của bạn không còn nằm trên đám mây nữa. Nó chạy trực tiếp ngay trong máy tính xách tay của bạn. Sử dụng LM Studio và Ollama, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng môi trường Private AI vận hành hoàn toàn cục bộ (local), từ xử lý dữ liệu, phân tích tài liệu cho đến tạo mã nguồn. Không lo ngại về bảo mật, không tốn chi phí, và nhanh hơn nữa — Hãy nâng tầm từ việc "biết dùng AI" sang mức độ "trực tiếp làm chủ AI".

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

Khóa học này là chương trình nâng cao tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống Agent (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) và kiến trúc Multi-LLM bằng cách kết hợp chiến lược GPT, Gemini, LLaMA (local) dựa trên Spring AI và Spring Boot. Vượt xa việc gọi LLM đơn lẻ, khóa học bao gồm quy trình áp dụng Agentic Workflow Pattern (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) và cấu trúc Multi-Agent; tách biệt các lớp thực thi như RAG, API/DB bên ngoài bằng Tool·ToolRegistry; đồng thời xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, ổn định và liên tục cải thiện chất lượng thông qua công cụ DAG engine, quy trình làm việc khai báo bằng YAML và xác thực ngay sau khi tải (Validated DSL). Ngoài ra, khóa học còn bao gồm Circuit Breaker, Reactive Stream, giám sát Redis, xử lý song song và vòng lặp đánh giá lặp lại. Bên cạnh thực hành Thymeleaf (SSR), khóa học còn mở rộng việc chia tách Front-end/Back-end bằng React·REST và kết nối runtime của công cụ/agent thông qua giao thức tiêu chuẩn MCP, giúp học viên trang bị năng lực thiết kế kiến trúc AI ở cấp độ môi trường vận hành thực tế. Mục tiêu cuối cùng là giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế hệ thống AI — không chỉ dừng lại ở mức người dùng AI đơn thuần chỉ biết gọi API đơn lẻ hay viết prompt, mà là người có thể giải thích và cân nhắc việc kết hợp Multi-LLM, Agent, Workflow, khai báo và kiểm chứng thành một kiến trúc thực thi thống nhất.

AI có thể thay mặt tôi viết bài trên Slack và Notion sao? Hãy làm việc thông minh hơn với MCP, công nghệ vượt qua những giới hạn của AI truyền thống!

Trong kỷ nguyên Agentic AI, việc phát triển AI đang hướng về đâu? Giờ đây, năng lực cạnh tranh không còn nằm ở việc sử dụng tốt một mô hình AI duy nhất, mà nằm ở khả năng lựa chọn mô hình phù hợp với công việc và kết nối AI Agent với các công cụ phát triển để giải quyết các vấn đề thực tế. Alibaba Cloud công bố miễn phí video bài phát biểu từ Qwen Conference 2026 - hội nghị AI toàn cầu. Từ màn ra mắt Qwen 3.7 Max và phiên thảo luận về tương lai của suy luận với sự tham gia của NVIDIA, Fireworks AI, đến các mô hình đa phương thức mở rộng sang hình ảnh và âm thanh, cùng các trường hợp AI Agent thực tế đã được đưa vào vận hành thay vì chỉ dừng lại ở mức trình diễn. Hãy cùng khám phá định hướng của kỷ nguyên Agentic AI được vẽ nên bởi công ty trực tiếp xây dựng toàn bộ hệ thống từ mô hình, hạ tầng đến ứng dụng.

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Đây là khóa học hướng dẫn cách xây dựng AI Agent từ con số 0 đến cấp độ thực chiến bằng cách sử dụng OpenClaw. Không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu các tính năng đơn giản, khóa học giúp bạn nắm vững OpenAI, LLM cục bộ, bộ nhớ, phiên làm việc (session), Tools và Skills trong một quy trình thống nhất. Dựa trên kinh nghiệm thực tế và bí quyết có được từ việc phát triển AI và các hệ thống quy mô lớn tại Thung lũng Silicon, khóa học sẽ giải thích về kiến trúc và phương pháp vận hành có thể áp dụng vào các dự án thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự thiết kế AI Agent của riêng mình, kết nối với nhiều dịch vụ khác nhau và hiện thực hóa việc tự động hóa. Đây là khóa học tập trung vào thực hành dành cho những ai muốn học cách tự xây dựng và vận hành, thay vì chỉ dừng lại ở việc sử dụng AI.

Xây dựng hệ thống tự động giao dịch chứng khoán dựa trên API Kiwoom Securities từ đầu đến cuối bằng cách tận dụng các tính năng cốt lõi của Claude Code (MCP, Agents, Skills). Ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể làm được. Hãy bắt đầu với Claude Code ngay bây giờ!

Khám phá cách các ứng dụng LLM đang thay đổi mô hình phát triển. Thông qua việc so sánh với các công nghệ hiện có, chúng ta sẽ hiểu tại sao LLM đang trở thành một công nghệ cốt lõi bền vững, đồng thời tìm hiểu về những năng lực thiết yếu và sự thay đổi trong tư duy mà một nhà phát triển cần có. Với những hiểu biết sâu sắc từ các giảng viên chuyên gia, bạn có thể nắm bắt được bản chất và định hướng tương lai của việc phát triển ứng dụng LLM.

Nếu bạn muốn tạo ra dịch vụ AI riêng của mình mà không cần coding, khóa học này chính là giải pháp hoàn hảo. Sử dụng nền tảng nocode Dify, bạn có thể tạo ra ứng dụng AI chất lượng cao chỉ với ý tưởng. Thay vì lý thuyết phức tạp, khóa học được cấu trúc tập trung vào dự án thực tế, giúp cả người mới bắt đầu với AI và nhân viên văn phòng đều có thể phát triển năng lực thực tiễn.

Đây là khóa học hướng dẫn phát triển mã nguồn bằng Claude theo dạng tutorial (hướng dẫn từng bước), giúp ngay cả những người mới bắt đầu hoặc người mới nhập môn lập trình cũng có thể dễ dàng theo kịp. Dựa trên kinh nghiệm giảng dạy trực tiếp cho các nhà hoạch định, nhà thiết kế và những người không chuyên về kỹ thuật, khóa học giúp bạn học theo một lộ trình xuyên suốt từ các ví dụ sơ cấp không có trong sách vở đến các ví dụ phát triển trung cấp. Thông qua việc sử dụng Claude Code, bạn sẽ được trải nghiệm quá trình phát triển từng bước: từ "Hello World" đến ứng dụng vòng quay may mắn (Lucky Draw), trang web quản lý menu cà phê tối ưu hóa cho từng thiết bị thông qua kết nối Claude Design + dữ liệu Excel, và cuối cùng là ứng dụng web SaaS có thể đưa lên DB và dịch vụ đám mây. Các bài hướng dẫn được cung cấp theo từng giai đoạn Lý thuyết/Thực hành/Dự án. Thông qua 6 cấp độ thực hành, bạn sẽ nắm vững phương pháp luận phát triển cộng tác với AI, đồng thời trải nghiệm toàn bộ chu trình phát triển từ triển khai đám mây đến vận hành.

Bạn có bối rối không biết xu hướng công nghệ nào thực sự quan trọng giữa vô vàn thông tin? Chúng tôi phân tích các báo cáo toàn cầu từ Gartner, Microsoft và nhiều nguồn khác để tổng hợp 10 công nghệ cốt lõi sẽ định hình năm 2026 (đa tác nhân, AI vật lý, bảo mật AI, v.v.) một cách dễ hiểu cho bạn.

Đổi mới hiệu suất công việc và khả năng sáng tạo – Agentic AI AI giờ đây không chỉ dừng lại ở mức độ tự động hóa đơn thuần, mà đang tiến hóa sang một giai đoạn mới: tự phán đoán và thực thi. Agentic AI chính là công nghệ cốt lõi nằm ở trung tâm của sự thay đổi này, giúp các doanh nghiệp và tổ chức vận hành thông minh hơn. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu rõ ràng và dễ dàng cách Agentic AI kết nối giữa việc ra quyết định và thực thi, cũng như cách ứng dụng nó vào thực tiễn công việc. Hãy khám phá ngay những kiến thức thiết yếu dành cho mọi nhân sự chuyên môn đang chuẩn bị cho tương lai.

Khám phá cách xây dựng thẩm phán trí tuệ nhân tạo bằng cách kết hợp các hệ thống suy luận, biểu đồ tri thức và nhiều framework agent như CrewAI, LangChain, AutoGen, những công cụ cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân (multi-agent) dựa trên LLM.

Tạo ứng dụng hội nghị truyền hình dựa trên AI với tính năng AI agent thời gian thực, tóm tắt nội dung cuộc họp và chức năng sau cuộc gọi.

Chúng tôi sẽ tạo nhiều chức năng bằng Spring WebFlux. Thông qua khóa học này, bạn có thể nắm vững các khái niệm cần thiết và cách triển khai thực tế của WebFlux.

Một chuyên gia đang làm việc sẽ nhanh chóng truyền đạt nội dung trọng tâm, từ kiến thức cơ bản cần cho LLM đến những mẹo thực chiến!