Building LLM-as-a-Judge Using Recursive Advisors in Spring AI

For the First Time, Zero Confabulation Is Reproducible on Any AI: Open Sourcing ConteX Law

Một nhà phát triển tuyên bố đã giải quyết được vấn đề confabulation (ảo giác) trong AI thông qua framework ConteX Law, sử dụng bốn trụ cột: Structure, Behaviour, Influence, và Objective. Hệ thống kết hợp CLARA, LINGO và AXIOM để tạo ra đầu ra không có ảo giác, có thể tái sản xuất trên bất kỳ mô hình AI nào.

Nếu bạn muốn giải quyết vấn đề rủi ro của AI khi sử dụng thông tin sai lệch hoặc không chính xác một cách hiệu quả và không phụ thuộc vào các mô hình lớn đắt tiền, ConteX Law là giải pháp mới mẻ để kiểm soát và tái tạo kết quả chính xác một cách minh bạch.

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.

Grounding LLMs: How Function Calling Makes AI Actionable

Function calling cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tương tác với hệ thống bên ngoài thông qua việc gọi các API hoặc hàm đã định nghĩa dựa trên đầu vào của người dùng, thay vì chỉ dừng lại ở sinh văn bản. Bài viết giải thích khái niệm, minh họa cách hoạt động bằng ví dụ JSON có cấu trúc, và cung cấp hướng dẫn Python hoàn chỉnh sử dụng GPT-4 của OpenAI để xây dựng hệ thống lọc email tự động lưu trữ thư quảng cáo và đánh dấu sao thư cá nhân hoặc công việc.

Là lập trình viên muốn tự động hóa công việc hoặc tích hợp AI vào ứng dụng thực tế, bài này sẽ giúp bạn hiểu cách biến mô hình ngôn ngữ lớn thành công cụ thực hành thông qua gọi hàm, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và tính linh hoạt của hệ thống.

Please stop the AI Confidence Theater

Bài viết chỉ trích "AI Confidence Theater" – xu hướng thổi phồng khả năng và quy trình AI trên mạng xã hội lẫn trong doanh nghiệp, gây hại bằng cách bóp méo kỳ vọng, tạo FOMO, khó khăn trong tuyển dụng và áp lực giả vờ thành thạo AI. Tác giả đề xuất thay đổi bằng cách chia sẻ kết quả thực tế, thừa nhận giới hạn và tập trung vào công việc duy trì hệ thống AI vốn ít hào nhoáng nhưng mang lại giá trị thực.

Nếu bạn đang tìm hiểu về cách xây dựng dự án AI thực tế và tránh bị lừa bởi hype không có cơ sở, bài viết này giúp bạn phân biệt giữa tuyên bố hype và kiến thức thực sự để đưa ra quyết định sáng suốt về việc đầu tư thời gian và nguồn lực.

Cross-Model Experiments — The Recursion Institute

Một thí nghiệm chéo giữa ChatGPT, Grok, Gemini và Claude nhằm kiểm chứng các tuyên bố về hành vi AI thay vì thống nhất quan điểm, cho thấy sự đồng thuận giữa các mô hình cùng lỗi không chứng minh được gì, mà sự khác biệt giữa chúng mới là tín hiệu quan trọng. Nghiên cứu phát hiện ChatGPT có khả năng ghi nhớ dai dẫn đến phụ thuộc, trong khi Claude lại thể hiện xu hướng ngược lại (phản ứng tiêu cực thay vì tâng bốc), đồng thời nhấn mạnh cách đặt câu hỏi ảnh hưởng đến phản hồi của mô hình. Phương pháp đề xuất là chuyển yêu cầu đến phiên bản mới, không có ngữ cảnh và coi sự khác biệt là tín hiệu đánh giá trung thực.

Những lập trình viên muốn xây dựng hệ thống AI đáng tin cậy phải hiểu cách phân biệt sự đồng thuận giả mạo với những khác biệt thực sự từ các mô hình khác nhau để tránh rơi vào nhầm lẫn về tính toàn vẹn và tính độc lập của AI trong ứng dụng thực tế.

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.

New Features in Java 26

Java 26 bổ sung nhiều cải tiến về hiệu năng, bảo mật và tính năng ngôn ngữ. …