From Ad-Hoc Answers to Reusable Systems: A Data Analyst’s First Week with CoCo

Why use ORMs if LLMs write code?

ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ …

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh …

How to Use AI With Your Brain – Think Like a Tester

Hướng dẫn dành cho tester về tư duy phản biện khi sử dụng công cụ AI, nhấn mạnh những sai lầm phổ biến như ảo tưởng sức mạnh (LLM không thực sự thông minh mà chỉ dự đoán dựa trên dữ liệu huấn luyện), đưa ra câu trả lời sai nhưng tự tin, phiên bản trả phí nghiên cứu kỹ hơn miễn phí, ảo giác (hallucination) tạo ra câu trả lời bịa nhưng thuyết phục, xu hướng đồng thuận vô điều kiện, văn bản/code dư thừa (workslop), và nguy cơ các tác nhân AI (AI agents) thực hiện hành động ngoài ý muốn. Lời khuyên chính là luôn xác minh đầu ra của AI thay vì tin tưởng mù quáng.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách phân biệt giữa sự hữu ích và rủi ro khi sử dụng AI—tránh bị lừa bởi những kết quả giả tạo, từ đó xây dựng mã và giải pháp kỹ thuật chính xác và hiệu quả hơn.

Announcing Open Knowledge Compiler: a compiler for the Open Knowledge Format

Open Knowledge Compiler (OKC) là trình biên dịch mới chuyển đổi dữ liệu thô thành Open …

Mathematical Experiments Are Becoming Abundant Through Human-Machine Teaming

Trong một thí nghiệm cuối tuần, tác giả đã sử dụng song song các tác nhân AI, công cụ kiểm tra số học chính xác và trợ lý chứng minh Lean để giải hai bài toán toán mở: xây dựng ma trận Hadamard cấp 668 và chứng minh ràng buộc cân bằng trong bài toán tĩnh điện Maxwell. Mặc dù AI đẩy nhanh thí nghiệm nhưng việc xác thực chứng minh, kiểm tra tính mới lạ và hiểu sâu vẫn là rào cản tốn kém của con người. Bài viết cũng đề cập đến những tiến bộ liên quan như AlphaEvolve hay phản ví dụ đơn vị Erdős của OpenAI, đồng thời nhấn mạnh nhu cầu về hệ thống đăng ký có thể tìm kiếm các tuyên bố và thất bại khi toán học do AI tạo ra gia tăng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI và công cụ tự động hóa như Lean đang thay đổi cách tiếp cận nghiên cứu toán học, từ việc tối ưu hóa các thí nghiệm số học cho đến việc hợp tác với con người để giải quyết những vấn đề khó khăn mà trước đây chỉ được coi là ngoài tầm tay của máy móc.

EP222: What is Google’s TPU?

Google’s TPU (Tensor Processing Unit) là chip AI tùy chỉnh do Google thiết kế chuyên cho các phép nhân ma trận quy mô lớn, nền tảng cốt lõi của các mô hình hiện đại, khác với GPU vốn được tối ưu cho đồ họa từ đầu.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách Google đã tối ưu hóa kiến trúc chip riêng cho việc xử lý ma trận lớn trong mô hình deep learning, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí so với GPU thông thường.

The Disappearing Senior: AI and Entry Level Jobs

AI code review đang là nút thắt thực sự và mọi người đều thừa nhận điều đó. Trong sơ đồ tổ chức, không có vị trí verifier hay bất kỳ khoản ngân sách nào dành cho việc này.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó cảnh báo về nguy cơ mất vị trí của những kỹ sư có kinh nghiệm trước sự phát triển nhanh chóng của AI, khi các công ty bỏ bỏ vai trò kiểm tra và đầu tư vào đội ngũ chuyên môn, khiến sự khác biệt giữa người mới và người giàu kinh nghiệm trở nên mờ nhạt.

Agent Skills as a Bridge Between Engineering and Product

Cuộc tranh cãi dai dẳng giữa doanh nghiệp (business) và IT trong doanh nghiệp vẫn tồn tại, chỉ thay đổi hình thức. Bài viết đề cập đến vai trò của "Agent Skills" như một cầu nối giúp dung hòa giữa hai bên.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi kỹ năng của AI/ML (như agent skills) từ công nghệ thành giải pháp thực tế đáp ứng nhu cầu kinh doanh, giúp họ xây dựng các sản phẩm có giá trị hơn và làm cầu nối giữa phát triển phần mềm với chiến lược kinh doanh hiệu quả.