<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Posts on Glory Hinody</title><link>https://glory-hinody.pages.dev/posts/</link><description>Recent content in Posts on Glory Hinody</description><generator>Hugo</generator><language>vi</language><lastBuildDate>Tue, 29 Sep 2026 18:39:42 +0700</lastBuildDate><atom:link href="https://glory-hinody.pages.dev/posts/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Hướng Dẫn Xây Dựng Blog Với Hugo + PaperMod + Cloudflare Pages</title><link>https://glory-hinody.pages.dev/posts/bai-viet-dau-tien/</link><pubDate>Tue, 29 Sep 2026 18:39:42 +0700</pubDate><guid>https://glory-hinody.pages.dev/posts/bai-viet-dau-tien/</guid><description>Hướng dẫn chi tiết từng bước xây dựng blog cá nhân miễn phí với Hugo, theme PaperMod, Cloudflare Pages và bình luận Giscus. Thời gian ước tính 2–3 giờ.</description></item><item><title>GraphRAG: Kết Hợp Neo4j và Qdrant Để Giảm Hallucination</title><link>https://glory-hinody.pages.dev/posts/graph-rag-neo4j-qdrant/</link><pubDate>Tue, 29 Sep 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://glory-hinody.pages.dev/posts/graph-rag-neo4j-qdrant/</guid><description>Vượt qua giới hạn của Semantic RAG thuần túy bằng cách kết hợp Knowledge Graph (Neo4j) và Vector Search (Qdrant) trên tập tài liệu kỹ thuật &amp;gt;200 trang tại WETEC, đạt 95% Hit@1 và độ trễ &amp;lt;2s.</description></item><item><title>Multi-Agent Workflow: Tự Động Hóa CSKH Với LangGraph và FastMCP</title><link>https://glory-hinody.pages.dev/posts/multi-agent-workflow-langraph/</link><pubDate>Tue, 29 Sep 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://glory-hinody.pages.dev/posts/multi-agent-workflow-langraph/</guid><description>Kiến trúc Multi-Agent tự động hóa CSKH (tra cứu &amp;amp; xuất hóa đơn tự động) với LangGraph state machine, FastMCP tool calling và vLLM trên GPU A100, đạt 95% Hit@1 và 99% Hit@5 trên 3.200 queries.</description></item><item><title>On-Device AI: Chạy Neural Network Offline Với ONNX Trên Mobile</title><link>https://glory-hinody.pages.dev/posts/on-device-ai-onnx-kotlin/</link><pubDate>Tue, 29 Sep 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://glory-hinody.pages.dev/posts/on-device-ai-onnx-kotlin/</guid><description>AI Lingua – ứng dụng học ngoại ngữ đa nền tảng (iOS, Android, Desktop) tích hợp mạng nơ-ron ONNX nhận diện nét viết offline hoàn toàn (0đ chi phí API), thuật toán FSRS và LLM Fallback Chain.</description></item><item><title>OpenVideoLab: Tạo Sinh Video AI Đa Phương Thức Trên GPU 16GB</title><link>https://glory-hinody.pages.dev/posts/openvideolab-video-diffusion/</link><pubDate>Tue, 29 Sep 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://glory-hinody.pages.dev/posts/openvideolab-video-diffusion/</guid><description>Pipeline sinh video AI đa phương thức với LTX-2.5, MiniMax, Wan; tối ưu quantization int8/fp4 chạy ổn định trên GPU 16GB (&amp;lt;60s/cảnh) và nội suy mượt 48/96fps (RIFE).</description></item><item><title>Quantization Int8/FP4: Chạy Model AI Lớn Trên GPU Tài Nguyên Giới Hạn</title><link>https://glory-hinody.pages.dev/posts/quantization-int8-fp4-inference/</link><pubDate>Tue, 29 Sep 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://glory-hinody.pages.dev/posts/quantization-int8-fp4-inference/</guid><description>Phân tích toán học và đo đạc thực nghiệm kỹ thuật nén lượng tử hóa Int8 và FP4 giúp chạy các mô hình Diffusion Transformer 13B–30B trên GPU 16GB không bị tràn bộ nhớ (OOM).</description></item><item><title>Ước Lượng Độ Sâu Ảnh Đơn Dựa Trên CNN: Nghiên Cứu Tại Hội Nghị SSRC</title><link>https://glory-hinody.pages.dev/posts/depth-estimation-cnn-ssrc/</link><pubDate>Tue, 29 Sep 2026 11:00:00 +0700</pubDate><guid>https://glory-hinody.pages.dev/posts/depth-estimation-cnn-ssrc/</guid><description>Công trình nghiên cứu tốt nghiệp (4.0/4.0) công bố tại Hội nghị Khoa học SSRC: Cải tiến kiến trúc U-Net, ResNet và DenseNet trong bài toán Monocular Depth Estimation và tái tạo Point Cloud 3D.</description></item></channel></rss>