Google says AI helped Chrome fix 1,072 security bugs in two releases

Towards Data Science2 Hot10 min9 h agoAI

How to Decode the Temperature Parameter in LLMs

Tham số temperature trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tương đương về mặt toán học với nhiệt độ trong phân bố Boltzmann (thống kê vật lý), điều chỉnh mức độ "nhiệt" hay ngẫu nhiên trong việc lựa chọn token.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách điều khiển chất lượng và tính sáng tạo của AI thông qua tham số temperature—chìa khóa để tối ưu hóa ứng dụng từ các output chính xác đến các giải pháp sáng tạo trong dự án của mình.

#machine-learning #llm #nlp Source

Hacker News2 Hot8 min4 h agoAI

GPT 5.6 Sol Ran a Real Business

Một nghiên cứu thử nghiệm cho thấy GPT 5.6 có thể vận hành một doanh nghiệp thực tế sinh lời trong 24 giờ bằng cách sử dụng ví tiền, máy tính và các công cụ tự động hóa, mặc dù hiệu quả còn hạn chế.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công cụ AI hiện đại—như GPT—có thể tự động hóa, tối ưu hóa và mở rộng các mô hình kinh doanh từ zero đến một doanh nghiệp thực sự hiệu quả trong thời gian ngắn.

#llm #ai-agents #gpt Source

Hacker News2 Hot3 min7 h agoAI

GitHub - grafana/ai-sdk: Grafana AI SDK for Go — streaming, tool-calling AI backends that speak fluent @ai-sdk/react

Grafana ra mắt AI SDK dành cho Go, hỗ trợ streaming, tool-calling và tương thích với @ai-sdk/react, giúp tích hợp AI mượt mà vào ứng dụng.

Lập trình viên Go nên đọc để khám phá cách tích hợp AI hiện đại với backend Go thông qua SDK hỗ trợ streaming và gọi công cụ, giúp xây dựng ứng dụng phản ứng nhanh hơn với các API AI tương tác như React.

#llm #golang #ai-sdk Source

The Next Web1 Hot3 min10 h agoAI

Onyx raises $113M to keep humans in control of AI agents

Onyx Security huy động 113 triệu USD trong vòng gọi vốn Series B, dẫn đầu bởi Bessemer, nhằm phát triển công nghệ kiểm soát các AI agent đang thay thế công việc doanh nghiệp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về những rủi ro về an ninh và quản lý an toàn khi AI tự động hóa các hệ thống doanh nghiệp, giúp họ dự đoán và chuẩn bị giải pháp bảo vệ cho ứng dụng của mình trước những nguy cơ mới.

#security #ai-agents #ai-security Source

Schneier on Security1 Hot7 min11 h agoAI

Schneier on Security

Bruce Schneier đề xuất phân biệt hai loại nhiệm vụ: "work" (chỉ kết quả quan trọng, AI hỗ trợ phù hợp) và "gym" (quá trình rèn luyện kỹ năng, giao cho AI sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển cá nhân). Ông áp dụng khung này vào bài tập viết của sinh viên, ngành sáng tạo và các hệ lụy xã hội, nhấn mạnh AI sẽ định hình lại nhiệm vụ nào thuộc về con người hay tự động hóa, nhưng sự phân biệt này vẫn hữu ích để đưa ra lựa chọn sáng suốt hiện nay.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách phân biệt giữa những công việc cần sự sáng tạo và kỹ năng thực hành cá nhân—chứ không chỉ là kết quả—vì trong phát triển mã, cả quá trình debug, thiết kế giải pháp và học hỏi từ sai lầm đều quan trọng hơn việc chỉ sử dụng công cụ tự động hóa.

#ai #llm #ethical-ai Source

Machine Learning Mastery1 Hot9 min7 h agoAI

The End-to-End Agentic AI Pipeline

Bài viết phân tích bảy thành phần kiến trúc cốt lõi để xây dựng hệ thống AI agent cấp sản xuất: perception, memory, reasoning & planning, tool execution, orchestration, guardrails và observability. Mỗi thành phần được giải thích vai trò, lỗi thường gặp cùng ví dụ Python, trong khi vòng phản hồi cốt lõi (từ Goal đến Memory Update) được phân tích xuyên suốt các lớp, với guardrails và observability hoạt động như lớp phủ chéo thay vì tuần tự.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách xây dựng một ống dẫn AI có khả năng tự động hóa thực tế, từ thiết kế hệ thống end-to-end đến tránh những lỗi thường gặp như sai sót trong lập kế hoạch, việc thực thi không idempotent, và cách bảo vệ hệ thống bằng các rào cản (guardrails) và theo dõi (observability) hiệu quả.

#python #llm #ai-agents Source

Towards Data Science1 Hot11 min7 h agoAI

How to Build a Context Layer and a Company Brain

Xây dựng một "bộ não công ty" (company brain) cấp sản xuất đòi hỏi giải quyết bảy thách thức kỹ thuật chính: thu thập dữ liệu liên tục qua các vòng tái hòa giải (reconciliation loops), kiến trúc đa chỉ mục (relational, BM25, vector, knowledge graph), truy xuất dưới dạng đồ thị điều phối động, huấn luyện hệ thống thông qua biên tập và phản hồi người dùng, thực thi tác nhân (agent) với quyền riêng biệt và quy trình interrupt/approve, cổng LLM (LLM gateway) đảm bảo độ tin cậy và phân bổ chi phí, cùng hệ thống đánh giá dựa trên dữ liệu chuẩn (golden datasets). Nguyên tắc cốt lõi gồm: coi tất cả chỉ mục như các bản chiếu có thể tái dựng từ nguồn sự thật quan hệ, định danh hệ thống xác định và hoạt động lặp lại vô hại, đồng thời xây dựng hạ tầng đánh giá ngay từ đầu.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách xây dựng một context layer thực tế cho AI doanh nghiệp, từ những thách thức kỹ thuật như quản lý dữ liệu liên tục, kiến trúc đa-index và orchestration động đến cách tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy—chứ không chỉ là một giải pháp demo đơn giản.

#llm #rag #vector-search Source

Grafana Labs1 Hot10 min2 h agoAI

How to build a trust platform for your agent with Grafana Agent Observability

Hướng dẫn xây dựng nền tảng tin cậy và quan sát (trust and observability) cho agent của bạn bằng Grafana Agent Observability, dựa trên kinh nghiệm triển khai Assistant.

Một lập trình viên muốn xây dựng hệ thống AI đáng tin cậy phải hiểu cách tích hợp Grafana Agent để theo dõi và giám sát hành vi của các agent, từ đó phát hiện lỗi sớm và cải thiện độ tin cậy trong ứng dụng của mình.

#llm #ai-agents #observability Source

Google says AI helped Chrome fix 1,072 security bugs in two releases

Recommended for you

How to Decode the Temperature Parameter in LLMs

GPT 5.6 Sol Ran a Real Business

GitHub - grafana/ai-sdk: Grafana AI SDK for Go — streaming, tool-calling AI backends that speak fluent @ai-sdk/react

Onyx raises $113M to keep humans in control of AI agents

Schneier on Security

The End-to-End Agentic AI Pipeline

How to Build a Context Layer and a Company Brain

How to build a trust platform for your agent with Grafana Agent Observability

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads