Composable canonicals: from tribal data knowledge to versioned artifact

Centralizing Pricing Logic: Stop Scattering Your Business Rules

Bài viết chỉ ra vấn đề khi logic định giá bị phân tán ở nhiều nơi (frontend, backend, job …

DumboDB: Does it Work?

DumboDB là sự kết hợp giữa MongoDB và Git, được thiết kế để tránh lỗi và đảm bảo hoạt động ổn định như mong đợi.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách DumboDB kết hợp MongoDB và Git để tự động phát hiện và khắc phục lỗi tái phát (regression) trong quá trình phát triển, giúp bảo đảm chất lượng mã và tránh những lỗi khó phát hiện trong môi trường sản xuất.

Node.js — Check out the New Node.js API Documentation Preview

Node.js là môi trường runtime JavaScript miễn phí, mã nguồn mở, đa nền tảng, cho phép lập …

1.6 Million Open AI Engineering Roles. I Watched Six Engineers Fail the Same Interview.

Tác giả quan sát sáu kỹ sư thất bại trong cùng một cuộc phỏng vấn cho 1,6 triệu vị trí kỹ sư AI đang thiếu hụt, khi họ không thể thể hiện kỹ năng xây dựng eval harness, phân loại lỗi (failure taxonomy) hay các yêu cầu kỹ thuật tương tự.

Nếu bạn đang tìm cách nâng cao kỹ năng thực hành và hiểu rõ cách đánh giá kỹ thuật trong công việc, bài viết này sẽ giúp bạn phân tích những lỗi cơ bản thường gặp trong quá trình phỏng vấn kỹ thuật, từ đó cải thiện khả năng ứng phó và tránh những sai lầm phổ biến trong các vị trí AI/ML.

Microsoft is racing to make OpenAI optional

Microsoft tuyên bố các mô hình AI tự phát triển của họ đạt hiệu suất tương đương với đối thủ trên các tác vụ Excel và lập trình, vừa giảm chi phí vừa tận dụng dữ liệu doanh nghiệp khổng lồ để nâng cao sản phẩm.

Những thông tin về Microsoft tích hợp AI nội bộ như thế nào sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách công nghệ AI được ứng dụng trong doanh nghiệp để tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý dữ liệu và lập trình.

Why DoorDash, Instacart, and Uber Eats Integrated LLMs Into Search Three Different Ways

Ba nền tảng giao đồ ăn DoorDash, Instacart và Uber Eats đều tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào chức năng tìm kiếm, nhưng theo ba cách khác biệt về mặt kỹ thuật và trải nghiệm người dùng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các nền tảng delivery sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tối ưu hóa giao diện tìm kiếm, từ đó học cách áp dụng các giải pháp riêng biệt nhưng hiệu quả trong việc xây dựng ứng dụng tương tác AI cho các dự án của riêng mình.

Tradeoffs in Every System

Mỗi quyết định kỹ thuật đều bao hàm sự đánh đổi (tradeoff), tức là tối ưu một thuộc tính …

Kimi K3 by Moonshot now available on Modal

Mô hình đa phương thức Kimi K3 của Moonshot, với 2,8 nghìn tỷ tham số, cùng công cụ DFlash speculator tùy chỉnh, đã được triển khai trên nền tảng Modal.

Là người phát triển muốn tối ưu hóa hiệu suất và tính năng AI cho ứng dụng của mình, bạn nên đọc bài này để hiểu cách Kimi K3 và DFlash Speculator của Moonshot có thể giúp cải thiện hiệu năng xử lý đa modal và dự đoán trong các ứng dụng AI hiện đại.