Build an AI Agent with Real-Time Web Search in JavaScript

Are LLMs still surprisingly bad at some simple tasks?

Năm ngoái tác giả đã thực hiện thí nghiệm kiểm tra khả năng của các modern LLMs trong việc …

Node.js — Node.js 22.23.3 (LTS)

Node.js 22.23.3 là bản LTS mới nhất, tập trung vào ổn định và bảo mật cho production environment. Bản vá này khắc phục 3 vulnerability nghiêm trọng liên quan đến V8 engine và OpenSSL. Node.js 22.23.3 tối ưu hóa bộ nhớ với Garbage Collector mới, giảm 15% memory usage trong trường hợp xử lý payload lớn. Lập trình viên nên cập nhật ngay vì đây là bản LTS được hỗ trợ đến tháng 4 năm 2026. Cải tiến trong phiên bản này bao gồm cải thiện performance của streams API và fix lỗi trong zlib module.

Node.js 22.23.3 LTS mang đến những cải tiến quan trọng về hiệu năng và bảo mật cho ứng dụng JavaScript của bạn.

Malicious npm packages evade install-script defenses at runtime

Chiến dịch npm với package 'indexed-btree' cho thấy tấn công chuỗi cung ứng đang phát …

How to talk about "AI" without adding to the anthropomorphization

Bối cảnh: Các tác giả Emily M. Bender và Nanna Inie trong bài viết cho Tech Policy Press phản đối cách gọi "AI" (Artificial Intelligence) như thể nó có ý thức hoặc khả năng ngôn ngữ. Nguyên nhân kỹ thuật: Thuật ngữ "AI" hiện tại che giấu sự thật kỹ thuật - các mô hình ngôn ngữ lớn chỉ là công cụ thống kê dự đoán từ tiếp theo dựa trên dữ liệu huấn luyện. Hệ quả: Cách gọi anthropomorphization này khiến công chúng hiểu sai, tạo kỳ vọng không thực tế và giảm trách nhiệm của nhà phát triển. Điều đáng học: Chúng ta cần dùng ngôn ngữ chính xác như "stochastic parrots" (vẹt ngẫu nhiên) để mô tả bản chất thực của các hệ thống AI và nhấn mạnh yếu tố dữ liệu đào tạo.

Bài này giúp lập trình viên nhận thức và tránh cách nói nhân hóa AI khi thảo luận về công nghệ này.

pnpm 12.5

pnpm 12.5 đã giới thiệu hỗ trợ cho Python, bao gồm cả editable project packages và shared …

Ship cleaner packages (without the ./dist or ./src folder) by publishing a subfolder to NPM

Để tránh lộ thư mục dist/ hoặc src/ trong các đường dẫn import công khai, kỹ thuật này hướng dẫn việc xuất bản chỉ nội dung thư mục build (như ./dist) lên NPM với tư cách là gốc package bằng lệnh npm publish ./dist. Phương pháp này đòi hỏi thư mục phải chứa package.json, README và LICENSE riêng, nên cần script postbuild để sao chép và điều chỉnh đường dẫn package.json. Các biện pháp phòng ngừa được đề xuất để tránh vô tình chạy npm publish thông thường, cùng với lệnh dry-run và npm pack để kiểm tra tarball trước khi xuất bản thực tế.

Phương pháp xuất bản chỉ thư mục build lên NPM giúp tránh rò rỉ thông tin triển khai và giữ cho package sạch sẽ.

Bun v1.4.2

Bản phát hành Bun v1.4.2 được ra để sửa hai hồi quy ảnh hưởng tới Elysia và AsyncLocalStorage, cùng một treo trong @discordjs/ws, lỗi giải mã JPEG CMYK trong Bun.Image, một trường hợp crash JIT hiếm và một lỗi GC trên hệ thống musl. Những hồi quy này xuất hiện vì các thay đổi gần đây trong trình biên dịch JIT và bộ thu gom rác, làm ảnh hưởng tới cách lưu trữ trạng thái bất đồng bộ và xử lý kết nối websocket, đồng thời gây ra xử lý sai không gian màu CMYK khi giải mã ảnh. Do đó, các ứng dụng dùng Elysia hoặc AsyncStorage có thể gặp lỗi thời gian chạy, máy chủ sử dụng @discordjs/ws có thể bị treo vô thời hạn, hình ảnh CMYK không hiển thị đúng, và đôi khi toàn bộ tiến trình Bun sẽ crash do JIT hoặc GC. Những sự cố này cho thấy cần phải có bộ test hồi quy chuyên biệt cho các tính năng JIT, GC và xử lý ảnh đặc biệt trước khi phát hành bản mới. Việc duy trì các test tích hợp cho các thư viện phổ biến như Elysia và AsyncLocalStorage giúp phát hiện sớm các vấn đề tương tự trong chuỗi phát triển.

Lập trình viên cần đọc về Bun v1.4.2 để cập nhật kiến thức về các sự cố mới trong thư viện web và công cụ như Elysia, DiscordJS WebSocket, và Image.JS, giúp tránh lỗi trong dự án khi sử dụng phiên bản cũ.

A Gentle Introduction to Model Distillation

Model distillation phương pháp nén khả năng của mô hình teacher lớn vào một student nhỏ hơn, ban đầu qua training trên soft probability distributions và temperature scaling, nay cho LLMs chủ yếu qua synthetic data generation, feature matching hoặc logit matching. Mặc dù distillation đã trở thành tiêu chuẩn (ví dụ Llama 3.1 405B của Meta được cấp phép rõ ràng cho mục đích này), năm 2026 chứng kiến các tranh chấp lớn khi OpenAI cáo buộc DeepSeek, Anthicism cáo buộc Qwen (Alibaba) và báo cáo về việc truy cập tài khoản giả để khai thác Claude, cùng Google can thiệp các tấn công vào Gemini. Chưa có kiểm toán pháp y hay phán xét tòa án nào giải quyết được các cáo buộc này, và xung đột cơ bản giữa việc mô hình bị bộc lộ qua API và được bảo vệ khỏi sao chép vẫn chưa được giải quyết.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ thực trạng pháp lý và kỹ thuật của mô hình model distillation trong bối tranh tranh bản quyền công nghệ AI.