AWS Lambda

Oracle is slashing its workforce as it automates with AI

Oracle đã cắt giảm 13% lực lượng lao động (khoảng 21.000 nhân viên) trong năm tài chính 2026, tiêu tốn 1,84 tỷ USD chi phí thôi việc, chủ yếu do tự động hóa bằng AI và tái cấu trúc chiến lược. Song song, hãng đầu tư mạnh 70 tỷ USD vào cơ sở hạ tầng cloud, ký hợp đồng lớn với OpenAI và Meta, đồng thời huy động 40 tỷ USD từ nợ và vốn mới.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách AI và cloud computing đang thay đổi mô hình công việc, từ đó cập nhật kiến thức về xu hướng công nghệ mới và cách ứng dụng chúng trong việc phát triển ứng dụng, tối ưu hóa hệ thống, và chuẩn bị cho tương lai của ngành IT.

Amazon SageMaker AI now supports serverless model customization for Gemma 4 models

Amazon SageMaker AI vừa bổ sung hỗ trợ tùy chỉnh serverless cho các model Gemma 4 E4B và 31B của Google DeepMind, cho phép fine-tuning có giám sát (SFT), tối ưu hóa ưu tiên trực tiếp (DPO) và fine-tuning tăng cường (RFT) mà không cần quản lý hạ tầng. Người dùng chỉ trả tiền theo lượt sử dụng và có thể triển khai qua SageMaker Studio hoặc SDK Python.

Lập trình viên AI nên đọc để khám phá cách tối ưu hóa chi phí và tăng hiệu quả khi huấn luyện các mô hình lớn như Gemma 4 trên AWS với các phương pháp fine-tuning tiên tiến mà không phải lo về quản lý hạ tầng.

Vercel Functions can now be up to 5GB in package size

Vercel Functions giờ đây hỗ trợ triển khai Node.js và Python với kích thước gói lên tới 5GB trên Fluid compute, tăng 20 lần so với giới hạn cũ 250MB. Tính năng này đang trong giai đoạn beta công khai, phục vụ các workload nặng như thư viện AI/dữ liệu Python, dependencies tự động hóa trình duyệt, xử lý hình ảnh/video hoặc các clients lớn. Dự án mới sẽ tự động kích hoạt, còn dự án cũ có thể opt-in qua biến môi trường VERCEL_SUPPORT_LARGE_FUNCTIONS=1.

Lập trình viên cần đọc để khám phá cách mở rộng khả năng triển khai các ứng dụng AI, xử lý dữ liệu lớn hoặc phụ thuộc lớn bằng Node.js/Python mà không bị giới hạn bởi dung lượng gói cài đặt, giúp tối ưu hiệu suất và mở rộng công việc của họ.

Run Codex in the cloud – DigitalOcean for Codex is now available

DigitalOcean giới thiệu plugin Codex Public Preview, cho phép nhà phát triển tạo Droplet (máy ảo đám mây) trực tiếp từ OpenAI Codex bằng ngôn ngữ tự nhiên. Plugin tự động cấu hình môi trường với Codex CLI, công cụ ngôn ngữ phổ biến, SSH keys và trả về liên kết truy cập, giúp quản lý dự án, cài đặt phụ thuộc, điều khiển máy ảo hay theo dõi tác vụ agent từ ứng dụng ChatGPT di động.

Là lập trình viên muốn tiết kiệm thời gian và công sức thiết lập môi trường phát triển trên cloud mà vẫn có thể sử dụng AI hỗ trợ như Codex mà không phải lo về cấu hình thủ công.

Improving the speed and energy-efficiency of AI agents

Các nhà nghiên cứu từ MIT và Microsoft đã phát triển Murakkab, một hệ thống tự động tối ưu hóa quy trình làm việc của AI agent bằng cách tự động lựa chọn mô hình, công cụ và cấu hình phần cứng dựa trên mô tả ngôn ngữ tự nhiên từ nhà phát triển, đồng thời điều chỉnh linh hoạt theo ưu tiên như chi phí hay tốc độ. Trong thử nghiệm, Murakkab tiết kiệm tới ~65% tài nguyên tính toán, ~73% năng lượng và trên 75% chi phí so với phương pháp truyền thống mà vẫn duy trì hiệu suất ổn định.

Lập trình viên nên đọc bài này vì Murakkab không chỉ tiết kiệm chi phí và năng lượng cho AI mà còn giúp họ thiết kế các hệ thống thông minh hiệu quả hơn bằng cách tự động tối ưu hóa các quyết định kỹ thuật từ đầu, cho phép họ tập trung vào logic kinh doanh thay vì chi tiết kỹ thuật phức tạp.

Cloudflare Workers: secrets and environments

A practical guide to managing configuration, secrets, and multiple deployment environments (staging, production) in Cloudflare Workers. Covers plain vars in wrangler.jsonc, encrypted secrets via Wrangler CLI, local development with .dev.vars, and per-environment secret scoping. Highlights a key gotcha: named environment blocks do not inherit top-level config, so bindings and triggers must be explicitly repeated in each environment block.

Prisma Compute vs Vercel Pricing

A line-by-line pricing comparison between Prisma Compute (in public beta) and Vercel Pro for hosting a TypeScript app. Using a 20M-request/month workload with 2 TB egress and one seat, Prisma Compute comes in at ~$98 vs Vercel's ~$236. The gap is explained by a 'work vs workflow' framing: both charge for compute, memory, CPU, and egress, but Vercel additionally charges for developer seats, edge requests, and deployment-related activity. Prisma is cheaper on CPU (half the price), memory (43% less), and egress (6x less), while Vercel is cheaper on raw request price. The post also notes that Vercel's workflow charges can surprise teams, citing a Reddit thread where a Next.js app jumped from under $100 to over $800 in a month. Prisma Compute is still in beta with no established free tier or ecosystem maturity.