Link

Nơi tìm bài báo

Nơi tìm bài báo	Mô tả	Link
arXiv	Kho lưu trữ này là nơi các nhà nghiên cứu đăng tải các bản thảo trước khi xuất bản (pre-prints) về nhiều lĩnh vực, đặc biệt là AI, học máy (machine learning) và ngôn ngữ tự nhiên.	https://arxiv.org/
Google Scholar	Công cụ tìm kiếm mạnh mẽ nhất và dễ sử dụng. Bạn có thể tìm kiếm theo từ khóa, tác giả, hoặc tên tạp chí.	https://scholar.google.com/
Semantic Scholar	Một công cụ tìm kiếm miễn phí, sử dụng AI để tóm tắt các bài báo và kết nối các nghiên cứu liên quan, giúp bạn dễ dàng theo dõi một chủ đề cụ thể.	https://www.semanticscholar.org/
huggingface.co/papers	trên Hugging Face là một kho lưu trữ và nền tảng khám phá các bài báo nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning).	https://huggingface.co/papers
https://journals.plos.org/	Mục tiêu chính của PLOS là thúc đẩy khoa học mở (open science) bằng cách xuất bản các tạp chí học thuật chất lượng cao, có bình duyệt (peer-reviewed), và cung cấp nội dung truy cập miễn phí cho tất cả mọi người.	https://plos.org/our-journals/

Nền tảng thực hành

Nền tảng thực hành	Mô tả	Link
Kaggle	Kaggle là một nền tảng và cộng đồng trực tuyến lớn nhất dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia học máy.	https://www.kaggle.com/
Google Colab	Google Colab là một dịch vụ cung cấp môi trường Jupyter Notebook miễn phí trên nền tảng đám mây. Nó được thiết kế để đơn giản hóa việc viết và thực thi mã Python, đặc biệt là trong các lĩnh vực như học máy và phân tích dữ liệu.	https://colab.research.google.com/

Khóa học hay

Khóa học hay	Mô tả	Link
Stanford CS336 Language Modeling from Scratch	Khóa học này được thiết kế để cung cấp cho sinh viên sự hiểu biết toàn diện về mô hình ngôn ngữ bằng cách hướng dẫn họ qua toàn bộ quá trình phát triển mô hình của riêng mình.	https://www.youtube.com/watch?v=SQ3fZ1sAqXI&list=PLoROMvodv4rOY23Y0BoGoBGgQ1zmU_MT_
Linear Algebra	Đây là môn học cơ bản về lý thuyết ma trận và đại số tuyến tính. Môn học tập trung vào các chủ đề hữu ích trong các lĩnh vực khác, bao gồm hệ phương trình, không gian vectơ, định thức, trị riêng, tính đồng dạng và ma trận xác định dương.	https://www.youtube.com/watch?v=ZK3O402wf1c&list=PL49CF3715CB9EF31D
Probability	Kiến thức về xác suất thống kê	https://www.youtube.com/watch?v=KbB0FjPg0mw&list=PL2SOU6wwxB0uwwH80KTQ6ht66KWxbzTIo

Blog Hay

Blog	Mô tả	Link
DeepLearning.AI	Được sáng lập bởi Andrew Ng, đây là một trong những trang web hàng đầu về học sâu. Ngoài các khóa học chất lượng, blog của họ cũng thường xuyên cập nhật các bài viết chuyên sâu, phỏng vấn các chuyên gia và tin tức mới nhất về DL	https://www.deeplearning.ai/
Microsoft AI Blog	Microsoft là một trong những công ty dẫn đầu trong lĩnh vực LLM và AI. Blog của họ thường xuyên công bố các tính năng mới, trường hợp sử dụng thực tế và những hiểu biết chuyên sâu về các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT.	https://www.microsoft.com/en-us/ai/blog/
Google for Developers Blog	Google cũng là một "gã khổng lồ" trong lĩnh vực này. Blog dành cho nhà phát triển của Google cung cấp các bài viết giới thiệu về LLM, cách hoạt động của chúng và các ứng dụng thực tế.	https://blog.google/technology/ai/
AWS Machine Learning Blog	Blog này của Amazon Web Services (AWS) thường tập trung vào cách ứng dụng LLM trong các giải pháp đám mây, với nhiều bài viết chi tiết về các ứng dụng như tạo mã, phân tích văn bản và chatbot.	https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/
https://ai.meta.com/blog/	Blog này tập trung vào các nghiên cứu và ứng dụng đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.	https://ai.meta.com/blog/
Lilian Weng	Lilian Weng là một nhà khoa học nghiên cứu và là Trưởng bộ phận AI tại OpenAI. Blog của cô ấy, đặc biệt là các bài viết trên trang cá nhân, là nguồn tài liệu tuyệt vời để hiểu về các mô hình ngôn ngữ lớn, reinforcement learning và các hệ thống AI Agent phức tạp. Các bài viết thường tóm tắt các công trình nghiên cứu nổi bật, giúp người đọc dễ dàng nắm bắt những tiến bộ mới nhất.	https://lilianweng.github.io/
Jay Alammar	Jay Alammar có cách giải thích các khái niệm AI phức tạp một cách cực kỳ trực quan. Blog của anh ấy nổi tiếng với các bài viết về kiến trúc Transformer ("The Illustrated Transformer") và các mô hình ngôn ngữ lớn	https://newsletter.languagemodels.co/
Sebastian Raschka	Sebastian Raschka là một trong những tác giả sách hàng đầu về Machine Learning và Deep Learning. Blog của ông tập trung vào các chủ đề thực tế, từ các kỹ thuật Machine Learning cơ bản đến những nghiên cứu mới nhất về LLM. Ông cũng thường xuyên chia sẻ các bài hướng dẫn chi tiết về cách triển khai các mô hình trong thực tế.	https://sebastianraschka.com/blog/
Eugene Yan	Eugene Yan là một chuyên gia về Machine Learning từ Amazon và hiện đang làm việc tại một startup. Blog của anh ấy tập trung vào khía cạnh thực tế của việc xây dựng và triển khai các hệ thống ML trong môi trường sản xuất.	https://eugeneyan.com/

Youtuber

Youtuber	Mô tả	Link
Andrej Karpathy	Về LLM, DL	https://www.youtube.com/@AndrejKarpathy/videos
Yannic Kilcher	Giải thích các bài báo	https://www.youtube.com/@YannicKilcher
Corey Schafer	Chuyên Về Python	https://www.youtube.com/@coreyms
MIT OpenCourseWare	Các khóa học mở	https://www.youtube.com/@mitocw
Lex Fridman	Podcast	https://www.youtube.com/@lexfridman
3Blue1Brown	Gải thích các khái niệm DL, Toán. Trực quan bằng hình ảnh.	https://www.youtube.com/@3blue1brown