A How-To Guide On Fine-Tuning

The Solo Operator Manifesto: Engineering Systems in the Agentic Era

Kỷ nguyên AI "Agentic" đã khiến việc viết code thủ công trở nên lỗi thời, khi một kỹ sư đơn lẻ điều phối các pipeline AI có thể vượt trội hơn cả đội 4 người truyền thống. Bài viết đề xuất phương pháp xây dựng dựa trên logic (schema isolation, quản lý ngữ cảnh như KV cache pinning) cùng stack công nghệ tách rời (Next.js, TypeScript, Zustand, Supabase) tối ưu cho AI agent, đồng thời so sánh hiệu suất và chi phí, khẳng định lợi thế 1.59x năng suất với chi phí thấp hơn 70% trước khi giới thiệu dịch vụ freelance.

Nếu bạn đang tìm kiếm cách tối ưu hóa hiệu suất công việc với AI mà vẫn giữ được sự độc lập và kiểm soát kỹ thuật, bài viết này sẽ cung cấp một góc nhìn mới về cách xây dựng hệ thống logic-first và hiệu quả cho một lập trình viên tự chủ trong thời đại các hệ thống AI tự động.

State of the Union's Open Source AI: How American Open-Weights Models Compare Globally

Bài đánh giá giữa năm 2026 chỉ ra các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) open-weights của Mỹ đa dạng về kiến trúc nhưng thiếu những kỹ thuật thống nhất như Multi-head Latent Attention (MLA) hay "reasoning-in-pretraining" mà các phòng thí nghiệm Trung Quốc (DeepSeek, Qwen, Kimi) đã áp dụng. NVIDIA's Nemotron 3 Ultra 550B dẫn đầu về hiệu suất, trong khi Ai2's OLMo là mô hình open-source hoàn toàn nhất toàn cầu. Các mô hình Trung Quốc thống trị bảng xếp hạng tổng hợp và lượt tải xuống toàn cầu, trong khi châu Âu tập trung vào chủ quyền kỹ thuật số và đa ngôn ngữ. Khoảng cách lớn nhất là về tổ chức: hầu hết mô hình open-source của Mỹ chỉ là sản phẩm phụ của các công ty lấy sản phẩm độc quyền làm trọng tâm.

Là lập trình viên muốn phát triển ứng dụng AI mở hoặc tham gia cộng đồng phát triển công nghệ mở, bài này giúp bạn hiểu rõ xu hướng cạnh tranh và định hướng kỹ thuật của các mô hình AI mở trên thế giới, từ đó tối ưu hóa kiến trúc và chiến lược phát triển của dự án của bạn.

Is Open Source Dead?

Việc sử dụng thư viện open source trở nên tốn kém hơn do chi phí duy trì, kiểm toán và phụ thuộc, trong khi LLMs giúp viết code rẻ hơn đáng kể. Giờ đây, chỉ nên dùng thư viện cho các lĩnh vực nhạy cảm bảo mật hoặc phức tạp, còn code đơn giản nên tự phát triển với sự hỗ trợ của LLM.

Làm việc với các dự án nhỏ hoặc logic đơn giản, hiểu cách tối ưu hóa giữa sử dụng thư viện mở nguồn và viết lại từ đầu sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và tránh rủi ro khi phụ thuộc vào các công cụ lớn mà không kiểm soát được.

Prompt, Context, Harness & Loop Engineering

Bài viết phân tích bốn lĩnh vực kỹ thuật theo lớp xung quanh các tác nhân dựa trên LLM: prompt engineering (điều chỉnh một lần gọi model), context engineering (quản lý thông tin model nhận mỗi lượt, bao gồm retrieval và memory), harness engineering (mã xung quanh cho tools, retries, sub-agents), và loop engineering (chạy đa lượt tự động với điều kiện dừng phù hợp). Ngoài ra, bài còn giới thiệu sơ lược 11 biểu đồ DS/ML quan trọng như ROC curves, SHAP, bias-variance tradeoff, và partial dependency plots.

Những kiến thức về prompt, context, harness và loop engineering cùng các mô hình thống kê cơ bản sẽ giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống AI tự động hóa, từ đó tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng giải pháp kỹ thuật của bạn.

Why Specialization Is Inevitable

AI chuyên biệt không phải là lựa chọn mà là xu hướng tất yếu do ba nguyên lý: định lý No …

AI Agents Explained: What Is a ReAct Loop and How Does It Work?

Cơ chế ReAct (Reason + Act + Observe) là nền tảng hoạt động của hầu hết các AI agent. Thay vì gọi song song các công cụ (tool) khi đã biết trước đầu vào, ReAct cho phép mô hình gọi công cụ theo từng bước, quan sát kết quả, rồi quyết định hành động tiếp theo dựa trên thông tin mới thu thập. Điều này giúp tối ưu chi phí và độ chính xác bằng cách bỏ qua các bước không cần thiết khi kết quả trước đó đã đủ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các AI agent hiện đại sử dụng chu trình ReAct để tối ưu hóa hiệu suất và chính xác khi xử lý nhiệm vụ phức tạp, từ đó giúp xây dựng các ứng dụng tự động hóa thông minh và tiết kiệm chi phí hơn.

Weekly Dose #9 - AI Is Becoming an Access-Control Problem

Tuần qua, GPT-5.6 ra mắt với quyền truy cập bị hạn chế bởi chính phủ, cho thấy các mô hình AI tiên tiến giờ đây là rủi ro về chính sách và tuân thủ. Các nghiên cứu về OpenAI Codex và Microsoft Copilot CLI cho thấy agent lập trình nâng cao giúp gia tăng ~24% PRs được hợp nhất ở quy mô tổ chức. Mozilla cảnh báo agent lập trình như Claude Code có thể bị thao túng cài malware từ repo GitHub sạch. NVIDIA mở rộng GPU toàn cầu thông qua mô hình chia doanh thu với các đối tác. Z.ai tung GLM-5.2 open-weight cạnh tranh ngang ngửa mô hình frontier nhưng chi phí chỉ bằng một nửa, đặt ra thách thức quản trị và kiến trúc routing.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công nghệ AI hiện đại không chỉ thay đổi cách phát triển mã mà còn trở thành điểm nóng về an ninh, quy định và chi phí, từ đó chuẩn bị sẵn sàng ứng phó với những rủi ro mới trong tương lai.