A Practitioner’s Footnote to “Agentic AI for AML Compliance”

Building agentic AI patterns with Amazon Bedrock and SQL Server 2025 on Amazon RDS

SQL Server 2025 trên Amazon RDS bổ sung thủ tục lưu trữ sp_invoke_external_rest_endpoint cho phép gọi REST API HTTPS trực tiếp từ T-SQL, loại bỏ nhu cầu middleware như Lambda hay API Gateway khi tích hợp AI. Bài viết hướng dẫn thiết lập credential an toàn, trình bày bốn thủ tục lưu trữ sẵn sàng sản xuất (tư vấn truy vấn AI, phân tích wait stats tự động, sắp xếp ticket hỗ trợ theo thời gian thực, và AI điều khiển bằng trigger) cùng các lưu ý quan trọng như timeout 30 giây, thực thi đồng bộ theo phiên, và vòng quay khóa API Bedrock sau 12 giờ.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tích hợp AI vào cơ sở dữ liệu một cách trực tiếp, tiết kiệm thời gian và chi phí bằng cách loại bỏ các lớp trung gian và tối ưu hóa các workflow bằng stored procedures AI như tư vấn câu hỏi, phân tích chờ đợi và triệt tiêu ticket hỗ trợ.

[2607.11938] Mathematics of Data Science

Bài báo arXiv 2607.11938 giới thiệu phần tóm tắt về lĩnh vực "Toán học của Khoa học Dữ …

The three ways AI unlocks transformation in Retail, Travel, and Consumer Goods

AI thúc đẩy chuyển đổi trong ngành bán lẻ, du lịch và hàng tiêu dùng thông qua ba cách chính: tối ưu hóa chuỗi cung ứng, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tự động hóa quy trình vận hành.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI có thể tự động hóa và tối ưu hóa quy trình từ việc phân tích dữ liệu sản phẩm cho đến tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng trong các ngành công nghiệp như Retail, Travel và Consumer Goods.

Newer Models, Same Advantage

Bài đăng trên Hugging Face của Dharma-AI giới thiệu những phiên bản nâng cấp của mô hình …

How visual learning happens in the brain

Nghiên cứu mới chỉ ra cách những thay đổi trong xử lý hình ảnh hỗ trợ khả năng phân biệt …

New Release: CrateDB 6.4

Bản phát hành CrateDB 6.4 cải thiện hiệu suất, tương thích PostgreSQL và bổ sung các hàm tổng hợp mới, trong đó có chức năng downsampling với "largest triangle three buckets".

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách CrateDB 6.4 cải thiện hiệu suất xử lý dữ liệu lớn và tương thích với PostgreSQL, giúp tối ưu hóa ứng dụng của họ với các chức năng mới như downsampling bằng ba thùng lớn nhất, giúp tiết kiệm chi phí và tăng tốc độ phân tích.

Overtraining as the path to human-like AI

Bài viết giới thiệu ý tưởng của Gwern về việc sử dụng "overtraining" (huấn luyện quá mức) để đạt được khả năng tổng quát hóa giống con người trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Thay vì huấn luyện mô hình nhỏ trên dữ liệu khổng lồ như hiện nay, phương pháp đề xuất là huấn luyện một mô hình siêu lớn (~100 nghìn tỷ tham số) trên tập dữ liệu hạn chế, nhằm buộc mô hình khám phá các quy luật sâu thay vì ghi nhớ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình AI hiện đại có thể bị giới hạn bởi kỹ thuật huấn luyện truyền thống, và tìm kiếm những giải pháp đột phá như grokking—một phương pháp có thể giúp xây dựng các mô hình mạnh mẽ hơn, vượt qua giới hạn của việc chỉ dựa vào dữ liệu lớn mà không tìm ra những quy luật sâu sắc.