Best HR software with predictive turnover analytics for 2026

How AI Is Transforming Global Hiring in 2026

AI đang thay đổi quy trình tuyển dụng toàn cầu vào năm 2026, trong đó hạ tầng kỹ thuật đóng vai trò quan trọng hơn bao giờ hết.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI không chỉ tự động hóa quá trình tuyển dụng mà còn tạo ra cơ hội mới cho các ứng viên như mình, từ việc tối ưu hóa CV đến phân tích dữ liệu nhân sự, giúp bạn chuẩn bị tốt hơn về kỹ năng và tư duy cho tương lai công nghệ.

Top Rippling alternatives for mid-market companies

12 HR platforms ranked for mid-market buyers looking beyond Rippling's IT-heavy bundle. Covers HiBob, Paylocity, Gusto, BambooHR, Deel, Workday, ADP, Paychex, Personio, Justworks, Paycom, and Remote with pricing, strengths, and reviewer complaints.

Fireflies launches Voice Agents for screening, sales and support calls

Fireflies says its voice agents have run 40,000 calls in 97 countries, including job screening. In the EU that is Annex III high risk, deferred to 2027.

TabFM adds predictive ML to BigQuery

TabFM in BigQuery uses in-context learning (ICL) to deliver highly accurate predictions on your tabular datasets via a single SQL statement.

Art and algorithms at Sotheby’s

Kelly Shen ’17

We Thought We Had Predicted the World Cup.

Bài viết dự đoán World Cup ban đầu xếp Tây Ban Nha và Argentina vào hai vị trí dẫn đầu, nhưng sau khi kiểm tra 500 dự đoán, kết quả cuối cùng không như mong đợi.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ về khả năng dự đoán sai của mô hình AI và cách ứng dụng kiến thức về thống kê, machine learning để xây dựng hệ thống dự báo chính xác hơn trong các dự án thực tế.

Technology in Retail: Types, Benefits, and Key Use Cases

Công nghệ bán lẻ bao gồm các loại hình, lợi ích và ứng dụng chính nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu hoạt động và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng các giải pháp công nghệ tự động hóa, tích hợp dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong hệ thống bán lẻ, từ đó thiết kế phần mềm hiệu quả hơn cho các giải pháp kinh doanh và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Why Large Language Models Fail at Tabular Prediction

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) gặp khó khăn trong dự đoán dữ liệu dạng bảng (tabular) do thiếu hiểu biết sâu về cấu trúc dữ liệu có cấu trúc, khả năng xử lý số hạn chế và xu hướng "ảo giác" (hallucination) khi sinh ra thông tin không có trong dữ liệu gốc.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu lý do tại sao mô hình ngôn ngữ lớn thường thất bại trong việc xử lý dữ liệu bảng (tabular data), giúp họ chọn lựa và tối ưu hóa các giải pháp phù hợp hơn cho các dự án phân tích dữ liệu thực tế.