
		<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
			<channel>
				<title>TungDaDev&#39;s Blog – stories, insights &amp; ideas</title>
				<link>https://tungdadev.com/blog</link>
				<description>A personal space on the cloud where I document my programming journey, sharing lessons, insights and resources for fellow developers.</description>
				<language>en-us</language>
				<managingEditor>bthanhtung.ite@gmail.com (TungDaDev)</managingEditor>
				<webMaster>bthanhtung.ite@gmail.com (TungDaDev)</webMaster>
				<lastBuildDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
				<atom:link href="https://tungdadev.com/tags/llm/feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/>
				
		<item>
			<guid>https://tungdadev.com/blog/graph-rag</guid>
			<title>graph rag &amp; advanced rag</title>
			<link>https://tungdadev.com/blog/graph-rag</link>
			<description>Tại sao Vector Search truyền thống thất bại trước các câu hỏi đa tầng (multi-hop)? Mổ xẻ bản chất kiến trúc GraphRAG, kết hợp Knowledge Graph và Hybrid Search để nâng tầm hệ sinh thái RAG lên cấp độ Enterprise.</description>
			<pubDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
			<author>bthanhtung.ite@gmail.com (TungDaDev)</author>
			<category>ai</category><category>rag</category><category>llm</category><category>software-development</category><category>best-practices</category><category>vietnamese</category>
		</item>
	
		<item>
			<guid>https://tungdadev.com/blog/reasoning-models-deepseek-r1</guid>
			<title>reasoning models &amp; test-time compute</title>
			<link>https://tungdadev.com/blog/reasoning-models-deepseek-r1</link>
			<description>Cơn địa chấn DeepSeek-R1 và bước ngoặt lịch sử của ngành Trí tuệ Nhân tạo: Khi định luật mở rộng (Scaling Law) chuyển từ giai đoạn huấn luyện (Pre-training) sang thời gian suy luận (Test-time Compute). Giải mã bản chất toán học, Reinforcement Learning thuần khiết và bài học cho kỹ sư phần mềm.</description>
			<pubDate>Tue, 08 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
			<author>bthanhtung.ite@gmail.com (TungDaDev)</author>
			<category>ai</category><category>llm</category><category>deep-learning</category><category>software-development</category><category>best-practices</category><category>vietnamese</category>
		</item>
	
		<item>
			<guid>https://tungdadev.com/blog/vllm-paged-attention</guid>
			<title>vllm &amp; paged attention</title>
			<link>https://tungdadev.com/blog/vllm-paged-attention</link>
			<description>Tại sao GPU của bạn luôn hết VRAM khi chạy LLM dù model chỉ nặng vài GB? Mổ xẻ bản chất nghẽn cổ chai của KV Cache, giải mã thuật toán PagedAttention lấy cảm hứng từ bộ nhớ ảo của Hệ điều hành và cách vLLM tăng thông lượng suy luận lên gấp 24 lần.</description>
			<pubDate>Fri, 28 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
			<author>bthanhtung.ite@gmail.com (TungDaDev)</author>
			<category>ai</category><category>llm</category><category>devops</category><category>software-development</category><category>best-practices</category><category>vietnamese</category>
		</item>
	
			</channel>
		</rss>
	