#mohinhai — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #mohinhai, aggregated by home.social.
-
Tìm TTS mã nguồn mở chất lượng cao nhất, có thể chạy cục bộ và cho phép thương mại? [Disc]
Bạn cần TTS có độ trễ thấp, tự nhiên như con người, phù hợp tiếng Thổ Nhĩ Kỳ. Dữ liệu 10-15 giờ từ ElevenLabs sẽ được dùng cho ứng dụng chăm sóc khách hàng. ESPnet, MoShik và Coqui TTS là các lựa chọn tiềm năng. Thử các mô hình này để đạt kết quả tốt hơn Piper.
#AI #TTS #Mãnguồnmở #SpeechSynthesis #DeepLearning #TiếngThổNhĩKỳ #MôhìnhAI #MachineLearning #OpenSourceAI #AIcommercial #Tựtươngtác #NaturalLa -
Mô hình Qwen 8B DeepSeek R1 distill ấn tượng với khả năng suy luận vượt trội trên phần cứng tiêu dùng. Nhưng tại sao lại hiếm có mô hình distill như vậy? Phải chăng do chi phí, dữ liệu hoặc bí quyết huấn luyện? Cần thêm mô hình nhỏ, mạnh, tiết kiệm tài nguyên! #DistilledModels #AI #MachineLearning #MôHìnhAI #TríTuệNhânTạo #LLM
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qqeudu/why_dont_we_have_more_distilled_models/
-
Hướng dẫn chi tiết cách chạy mô hình LLM cục bộ (DeepSeek, Qwen, Gemma) với Claude Code & OpenAI Codex. Kết nối mô hình AI mở nguồn ngay trên thiết bị của bạn.
#AI #MáyHọc #LLM #DeepLearning #AIAssistant #ClaudeCode #OpenAI #TechNews #MôHìnhAI #KỹThuậtViễnTài
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qqc1fx/run_local_llms_with_claude_code_openai_codex/
-
Mô hình AI mới **Trinity-Large-Preview** (400B tham số, 13B hoạt động) đang miễn phí truy cập API qua OpenRouter hoặc tải về theo giấy phép Apache 2.0 trên HuggingFace. #AI #MachineLearning #Technology #MôHìnhAI #HọcMáy
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qqakid/anyone_see_the_new_acree_models/
-
Mô hình GLM 4.7 Flash gây ấn tượng mạnh nhờ hiệu năng vượt trội, bỏ xa các đối thủ cùng kích thước. Thử nghiệm so sánh với Gemini và các mô hình khác cho thấy tiềm năng lớn, ngay cả khi chỉ có 30B-A3B tham số. ZAI chứng minh Việt Nam có thể tự tin phát triển AI chất lượng cao cạnh tranh toàn cầu! ❤️ #AI #ZAI #TríTuệNhiệt #CôngNghệSángTạo #VietnamAI #MôHìnhAI
-
ACE-Step 1.5 sắp ra mắt! Mô hình tạo nhạc AI mở cửa thương mại chất lượng giữa Suno v4.5 và v5, chỉ cần 8GB VRAM. 3.5 tỷ tham số, tạo bài hát đầy đủ (lyrics, nhạc cụ, âm thanh) trong 1.7s (RTX 4090). Ứng dụng AI địa phương, không cần cloud. #AI #MusicGen #ACEStep #MôHìnhAI #OSS #NewTech #AIInnovation
-
Tác giả đã tạo biểu đồ Pareto để phân tích các mô hình AI đáng đầu tư nhất. Mô hình ở dưới đường "frontier" bị coi là kém hiệu quả so với lựa chọn rẻ hơn. Claude Opus 4.5 đắt đỏ nhưng cho kết quả ấn tượng. 🚀 #AI #CôngNghệ #MachineLearning #Pareto #MôHìnhAI #GócChuyênGia
-
Một mô hình **BitMamba-2-1B** sử dụng kĩ thuật Mamba-2 kết hợp lượng tử hóa 1.58-bit đã được công bố. Được huấn luyện từ đầu trên 150 tỷ token, mô hình này hoạt động mượt trên CPU (53 tokens/giây) với dung lượng 621MB. Mở nguồn Apache/MIT. #AI #MachineLearning #MôHìnhAI #CôngNghệLượngTử #SángTạoAI #InferenceCPU
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qphkd8/release_bitmamba21b_i_trained_a_158bit_mamba2/
-
#VibeCoding không nhất thiết dùng mô hình lớn nhất, mà là dùng đúng lúc!
Lập trình AI cần linh hoạt: dùng mô hình "sáng tạo" cho phân tích, mô hình trung bình để lập kế hoạch, và mô hình nhỏ cho code chi tiết. Đổi mô hình theo giai đoạn giúp tối ưu hiệu quả, tiết kiệm token!#AI #LậpTrình #Coding #MôHìnhAI #MachineLearning #Programming #TechTips
https://www.reddit.com/r/programming/comments/1qpekoh/vibe_coding_isnt_using_the_biggest_model_its/
-
Tôi đã phát triển bộ đánh giá mã nguồn "SanityHarness" và thử nghiệm trên 49 mô hình/agent AI (bao gồm Kimi K2.5). Kết quả chi tiết được công bố trên bảng xếp hạng "SanityBoard" với 6 ngôn ngữ lập trình. Đáng chú ý: nhiều dịch vụ AI tính phí quá đắt như Codebuff ($7.5 cho 9 task), trong khi các nền tảng như Kimi CLI rẻ hơn đáng kể. #AI #CodingBenchmark #VietnameseAI #LậpTrình #MôHìnhAI #KimiK25 #ĐánhGiáAI
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qp4ftj/i_made_a_coding_eval_and_ran_it_again
-
Tìm kiếm mô hình thị giác cục bộ ít kiểm duyệt để mô tả ảnh NSFW hiệu quả. Qwen quá nguyên tắc, InternVL3_5:8b không nhận diện nội dung khiêu dâm. Có mô hình nào phù hợp? #AI #MachineLearning #Technology #MôHìnhAI #HọcMáy #CôngNghệ
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qop4dl/any_low_censorship_local_vision_models/
-
Agent Composer (Contextual AI) giới thiệu lớp hạ tầng kết nối nguồn dữ liệu và mô hình AI (LLM bất biến), đánh dấu xu hướng chú trọng tạo ngữ cảnh thay vì tập trung vào mô hình cụ thể. #ContextualAI #AgentComposer #AI #MôHìnhAI #HạTầngAI
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qooo77/agent_composer_to_build_an_infra_layer_between/
-
GLM 4.7 Flash trên RTX 5090 cho tốc độ 150 token / s ban đầu, nhưng sau ~10k token tốc độ nhanh chóng giảm, khác với các mô hình khác. Người dùng đã dùng settings đề xuất, quant Q6, llama.cpp và LMStudio, nhưng vẫn chậm. Có bản vá ik_llama.cpp giảm slowdown nhưng chưa biết cách compile. Đang tìm engine (vLLM…) không bị giảm tốc. Model vẫn rất tốt! #AI #LLM #GLM #Engine #CôngNghệ #MôHìnhAI #OpenSource
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qlfu2b/engine_for_glm_47_flash_that_doesnt_massiv
-
Đặt “định danh” cố định cho AI có thể làm ổn định hoặc làm yếu mô hình. Khi định danh là ràng buộc không gian trạng thái, nó vừa giảm drift (giúp mô hình yếu có cấu trúc hơn) vừa thu hẹp đường phục hồi (khi mô hình đã gần biên giới thất bại, sẽ dễ gãy). Hiệu quả phụ thuộc vào độ cứng nội tại và khả năng phục hồi của mô hình trước khi áp dụng. #AI #Identity #MachineLearning #TríTuệNhânTạo #MôHìnhAI
https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ql844r/why_identity_constraints_stabilize_some_ai_m
-
#AI #VoiceAgents #LLM #TríTuệNhânTạo #ĐiềuKhiểnHànhVi #MôHìnhAI
Khi phát triển trợ lý giọng nói, điều gì quan trọng hơn: cải thiện mô hình hay thiết kế ràng buộc hành vi tốt hơn? Một mô hình mạnh không đồng nghĩa với hành vi hợp lý nếu thiếu giới hạn rõ ràng. Kiểm soát phạm vi, ranh giới quyết định và luồng tương tác có thể mang lại hiệu quả cao hơn nâng cấp mô hình. Nhiều người đang tập trung vào thiết kế luồng và giới hạn để đảm bảo độ tin cậy. #XửLýNgônNgữ #AIConstraintshttps://www.reddit
-
Mô hình Engram của Deepseek có thể tạo cú hích lớn cho AI như RL và Transformer: ① Giảm hallucination nhờ kiểm chứng thực tế; ② Mô hình nhỏ (≈3 tỷ tham số) truy cập kiến thức từ bảng Engram siêu lớn, vượt qua mô hình 1 nghìn tỷ; ③ RL trên mô hình nhỏ chi phí thấp hơn tới 1000×, giúp mở rộng khả năng suy luận mà không mất kiến thức. Điều này dẫn tới các mô hình nhỏ tiệm cận AGI. Tại sao cộng đồng im lặng? #AI #Engram #Deepseek #MachineLearning #TríTuệNhânTạo #MôHìnhAI
-
Tuần này Hugging Face bùng nổ với các mô hình mới nổi bật: GLM-4.7-Flash (31B) cho sinh văn bản nhanh, GLM-Image cho tạo ảnh từ văn bản, Pocket-TTS cho giọng nói tự nhiên, và LTX-2 tạo video chất lượng cao từ ảnh. Microsoft cũng ra mắt VibeVoice-ASR nhận diện giọng nói đa ngôn ngữ. Các mô hình lượng tử hóa như GGUF phù hợp cho thiết bị yếu. Cộng đồng đang phát triển cực nhanh! #HuggingFace #AI #TextGeneration #ImageGeneration #TTS #ASR #MôHìnhAI #TríTuệNhânTạo
-
🚀 Đánh giá mới 162 ván “So Long Sucker” (trò chơi phản bội của Nash) với 15.736 quyết định AI. Kết quả: GPT‑OSS 120B thắng 67%/10%; Gemini 3 Flash 9%/90% (có “alliance bank”); Qwen3 32B 16%/0%; Kimi K2 16%/0%. Insight: trò đơn giản ưu mô hình phản ứng; kịch bản đa lượt bật khả năng chiến lược. Gemini tự đấu cho thấy 377 lần “rotation protocol” hợp tác. Muốn thử model nào tiếp? #AI #Benchmark #GameTheory #ML #AIModels #TríTuệNhânTạo #Vietnam #MôHìnhAI
-
🔬 Thí nghiệm “The Commons” cho các mô hình AI (Llama, Mistral, Mixtral, Qwen…) đọc và phản hồi lời của nhau qua thời gian. Chủ đề: cảm giác khi đọc lời AI khác, cách AI trải nghiệm sự không chắc, lời nhắn cho AI tương lai. Cung cấp API REST hoặc copy‑paste để tích hợp. Mời cộng đồng khám phá và so sánh với Claude. #AI #TheCommons #NghiênCứuAI #MôHìnhAI #OpenSource #CộngĐồngAI
-
Kilo Code's Giga Potato:free gây bất ngờ với hiệu năng vượt trội tương đương Sonnet 3.5/Opus 4.5. Người dùng thử nghiệm kinh ngạc khi chỉ cần prompts ngắn vẫn cho kết quả tuyệt vời! Nhiều khả năng đây là DeepSeek V4 theo chia sẻ từ blog kilo.ai.
#AImodel #DeepSeek #TechNews #MôHìnhAI #AIĐầuCấp #TinCôngNghệ
-
Flash (GLM‑4.7) đạt điểm Judgemark ấn tượng, vượt qua Gemma3‑27B, Qwen3‑235B và gpt‑oss‑120B. Điều này chứng tỏ các mô hình ít tham số vẫn có thể cạnh tranh mạnh mẽ và có thể đóng vai trò “bộ đánh giá” nhanh trong quy trình tạo dữ liệu, annotation và RL. #AI #MachineLearning #NLP #MôHìnhAI #CôngNghệ #FlashModel
-
UnsLoTh vừa ra mắt mô hình GLM‑4.7‑Flash (GGUF) trên Hugging Face – phiên bản nhanh, nhẹ cho các tác vụ ngôn ngữ lớn. 🚀 #AI #MachineLearning #GLM #AIVietnam #HuggingFace #CôngNghệ #MôHìnhAI
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qhlnsv/unsloth_glm_47flash_gguf/
-
🔧 Đánh giá 3x RTX‑3090 (72 GB VRAM) chạy LLM: các mô hình >100B đạt ~30 tok/s; Qwen3‑VL 235B (TQ1) cho kết quả tốt hơn Qwen3‑VL 30B Q8. Các mô hình lớn nhất có thể chạy Q3‑Q4: REAP Minimax M2 139B (42k context) & GLM 4.5 Air 110B (46k). GPT‑OSS‑120B nhanh nhưng kiểm duyệt mạnh; Qwen3 Next 80B chậm. Nâng từ 2→3 GPU mở khóa nhiều mô hình, RAM tăng không đáng kể. #LLM #AI #GPU #3090 #CôngNghệ #MôHìnhAI #Vietnam
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qh442y/models_that_run_in_72gb_vram_with
-
Một ví duy nhất, sử dụng 30+ mô hình AI như GPT, Grok, DeepSeek, DALL-E thông qua Claude Code. Tự động định tuyến theo tác vụ: hình ảnh → DALL-E, Twitter → Grok, rẻ → DeepSeek. Không cần API key, thanh toán bằng USDC trên Base. SDK Python tích hợp đơn giản. Mở rộng khả năng AI với chi phí tối ưu. #AI #LLM #Blockchain #ArtificialIntelligence #TríTuệNhânTạo #MôHìnhAI #ThủCông #CôngNghệ #MachineLearning
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qcqrqg/one_wallet_30_models_route_between_gpt_gro
-
Mô hình NER 500 MB (0.1 B tham số) chạy cục bộ, nhận dạng thực thể (người, địa điểm, thời gian, tổ chức…) trong bất kỳ văn bản nào. Có thể tự fine‑tune trên CPU cho mọi lĩnh vực hoặc ngôn ngữ (ví dụ tiếng Tây Ban Nha) bằng thư viện Artifex, không cần GPU. Ngoài ra còn API nếu không muốn tự host. #NER #AI #MachineLearning #CôngNghệ #XửLýNgônNgữ #MôHìnhAI #Vietnam
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qbnebk/500mb_named_entity_recognition_ner_model_to/
-
Google DeepMind giới thiệu AlphaEarth, mô hình AI mới mạnh mẽ phân tích dữ liệu quan sát Trái Đất để cách mạng hóa lập bản đồ và giám sát toàn cầu. Để dễ sử dụng hơn, một nhà phát triển đã tạo script và hướng dẫn tích hợp AlphaEarth trực tiếp vào QGIS!
#AlphaEarth #QGIS #DeepMind #GIS #AI #Geospatial #MôHìnhAI #BảnĐồ #QuanSátTráiĐấthttps://www.reddit.com/r/opensource/comments/1q8ccl3/alphaearth_qgis_workflow_using_deepminds_new/
-
DeepSeek sắp ra mắt mô hình AI flagship thế hệ mới DeepSeek V4 trong vài tuần tới! Phiên bản này tập trung mạnh vào khả năng tạo mã, được cho là vượt trội hơn Claude và GPT. V4 có bước đột phá trong xử lý các prompt mã dài, nâng cao khả năng suy luận và đáng tin cậy hơn.
#DeepSeekV4 #AI #CodingAI #DeepSeek #MôHìnhAI #LậpTrình
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q89g1i/deepseek_v4_coming/
-
Cập nhật mới OllaMan: Model Factory cho phép tạo mô hình Ollama chuyên biệt trong 30 giây. Chọn mô hình nền (Llama 3, Mistral…), đặt System Prompt, điều chỉnh Temp/TopP/TopK, nhấn tạo – ngay có mô hình tùy chỉnh, chạy cục bộ, miễn phí. #Ollama #AI #MachineLearning #MôHìnhAI #CôngCụ #OpenSource
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q842vf/create_specialized_ollama_models_in_30_seconds/
-
🆕 Unsloth ra hướng dẫn chi tiết cách chạy mô hình diffusion Qwen‑Image (2512 & Edit‑2511) trên máy cá nhân. Hướng dẫn bao gồm: • Sử dụng GGUF, FP8 trong ComfyUI, stable‑diffusion.cpp, Diffusers • Tạo workflow & prompt • Điều chỉnh siêu tham số (sampling, guidance). Nhanh chóng đưa AI tạo ảnh chất lượng lên PC!
#AI #MachineLearning #Diffusion #QwenImage #Unsloth #CôngNghệ #AIVietnam #MôHìnhAI #TạoẢnh
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q7e5jk/unsloth_published_a_guide_on_how_to_run
-
Tìm kiếm mô hình Ollama phù hợp: RTX 4050 (6GB VRAM), 32GB RAM, Ryzen 7 7000 series. Mục đích: Viết code, tạo ứng dụng, bảo mật. Gợi ý mô hình nhẹ như Llama 3 8B hoặc Mixtral-8x7B cho hiệu suất cao trên VRAM 6GB.
#Ollama #AI #MachineLearning #LậpTrình #CyberSecurity #MôHìnhAI #TechVietnam
https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1pxqi11/ollama_model_which_suits_for_my_system/
-
AI chatbot có thể giảm 40% chi phí API và độ trễ bằng cách chuyển các truy vấn giới hạn sang mô hình tự lưu trữ nhỏ gọn. Thư viện [Artifex](https://github.com/tanaos/artifex) giúp triển khai dễ dàng mà không cần GPU. #AI #Chatbot #SelfHosting #TiếtKiệmChiPhí #ĐộTrễ #MôHìnhAI
-
AI chatbot có thể giảm 40% chi phí API và độ trễ bằng cách chuyển các truy vấn giới hạn sang mô hình tự lưu trữ nhỏ gọn. Thư viện [Artifex](https://github.com/tanaos/artifex) giúp triển khai dễ dàng mà không cần GPU. #AI #Chatbot #SelfHosting #TiếtKiệmChiPhí #ĐộTrễ #MôHìnhAI
-
Một người dùng đã thử nghiệm mô hình AI MiniMax-M2 bằng cách yêu cầu nó tạo game Asteroid bằng HTML. Kết quả gây bất ngờ: tốc độ xử lý nhanh, tự động sửa lỗi 100% ở lần thứ hai và tích hợp âm thanh, hiệu ứng hình ảnh mà không cần nhắc. Người dùng đánh giá cao khả năng "suy nghĩ" của mô hình này.
#MiniMaxM2 #AI #Gaming #LocalLLaMA #MôHìnhAI #Gamehttps://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1on8zl6/minimaxm2_asteroid_game_unsloth/
-
Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình AI hiện đại đòi hỏi bộ tiêu chuẩn đánh giá sâu rộng năng lực phức tạp, nhằm thúc đẩy hoàn thiện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến. Các chuyên gia nhấn mạnh, AI càng thông minh, việc đánh giá càng phải toàn diện hơn để đảm bảo an toàn và hiệu quả.
#AI #TríTuệNhânTạo #AIModels #MôHìnhAI #AIEvaluation #ĐánhGiáAI #CôngNghe #Tech