Tôi xây dựng ứng dụng PediaPath khi mới 14 tuổi dù chưa ai có thể sử dụng nó ngay lập tức.
Vì sao nên đọc: Đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi những ý tưởng nhỏ nhưng ý nghĩa từ những trải nghiệm thực tế—chẳng hạn như tình cảm nhân đạo—thay thành dự án có giá trị thực sự, dù ban đầu chưa có người dùng.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://medium.com/@MokshaMuddana/i-built-an-app-at-14-even-though-no-one-can-use-it-yet-ac04b87b952d. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync Dev.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình với video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem khóa họcLuyện thuật toán chấm tự động 7 ngôn ngữ, chạy code ngay trên trình duyệt.
Roblox giới thiệu tính năng "Build" mới, cho phép người dùng tạo game cơ bản chỉ bằng một câu lệnh văn bản.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI có thể tự động hóa phần thiết kế cơ bản trong game, giúp tiết kiệm thời gian nghiên cứu và phát triển cho các dự án nhỏ hoặc prototyping.
AI cho doanh nghiệp B2B: chat đa kênh AI phản hồi, gom lead tiềm năng, phân loại khách hàng.
Sắp ra mắtTạo các AI agent tùy chỉnh không cần code trong Fleet, sau đó triển khai trực tiếp lên Slack chỉ bằng một cú click. Các agent có thể nhận diện tùy chỉnh, hoạt động trong kênh hoặc thread, giúp duy trì tiến độ công việc ngay tại nơi nhóm đã cộng tác.
Lập trình viên nên đọc bài này vì Fleet cung cấp cách triển khai các bot AI vào Slack một cách nhanh chóng mà không cần viết mã, giúp tiết kiệm thời gian phát triển và tập trung vào logic AI thay vì công việc kỹ thuật cơ bản.
Doctolib đã chuyển đổi từ phát triển sản phẩm AI đơn lẻ sang xây dựng một "nhà máy AI" (AI factory) trong hai năm qua. Họ thống nhất các nền tảng Data/ML/Engineering phân mảnh thành một nền tảng Data & AI duy nhất, chuyển từ vai trò hỗ trợ kỹ thuật sang nền tảng định hướng sản phẩm với quy trình khám phá có cấu trúc và OKRs. Họ cũng công nghiệp hóa chất lượng sản phẩm AI thông qua công cụ đánh giá chung và cổng GenAI, tạo ra các accelerator (mẫu agent) riêng cho Doctolib để rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường từ hàng quý xuống vài tuần. Ngoài ra, họ đạt tỷ lệ áp dụng gần 100% trợ lý lập trình AI trong khi tích hợp công cụ năng suất nội bộ với cơ sở hạ tầng AI hướng đến khách hàng. Bài học quan trọng là việc thống nhất nền tảng chủ yếu là thách thức tổ chức hơn là kỹ thuật, ưu tiên cho nhiều khách hàng nội bộ đòi hỏi cả khung quy trình và sự đánh giá chuyên biệt, và việc sắp xếp thứ tự đầu tư quan trọng ngang bằng với bản thân các khoản đầu tư.
Là người phát triển AI, bạn nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ sản phẩm AI đơn lẻ sang một hệ sinh thái sản xuất AI hiệu quả, từ đó rút ra kinh nghiệm về cách xây dựng và quản lý nền tảng dữ liệu-ML với quy mô lớn, tối ưu hóa thời gian phát triển và đảm bảo chất lượng sản phẩm.
Prosus ra mắt ToqanClaw, một nền tảng no-code giúp 5 triệu thương nhân xây dựng ứng dụng, bảng điều khiển và tự động hóa thông qua giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên, sử dụng AI nội bộ Toqan và ưu tiên bảo mật dữ liệu. Đồng thời, Prosus cũng tung ra rộng rãi Zapia, trợ lý AI tiêu dùng với 6 triệu người dùng, trong sự kiện Prosus Forward, nhấn mạnh sở hữu dữ liệu khách hàng là lợi thế cạnh tranh chủ chốt.
Nếu bạn là một lập trình viên muốn chuyển hướng sang giải pháp no-code hoặc tự động hóa kinh doanh, ToqanClaw của Prosus sẽ giúp bạn hiểu rõ cách xây dựng các ứng dụng, dashboard và tự động hóa thông qua AI mà không cần mã nguồn, đồng thời đánh giá tiềm năng của các công cụ tương tự trong tương lai.
Đăng ký tham gia buổi hội thảo ngày 30 tháng 7 về xây dựng hệ thống chăm sóc sức khỏe an toàn hơn thông qua kiến trúc, quản trị AI và quy trình phát triển, với sự góp mặt của chuyên gia từ Merck và thoughtbot.
Lập trình viên chuyên về y tế nên tham gia để hiểu cách áp dụng kiến trúc an toàn, quản lý AI và công cụ phát triển hiệu quả để xây dựng hệ thống y tế bảo mật, phù hợp với tiêu chuẩn an toàn dữ liệu và tuân thủ quy định nghiêm ngặt.
Raidium giới thiệu PACS viewer tích hợp AI tại Trung tâm Ung thư Moffitt, với mô hình Curia tự động đo khối u và giảm biến thiên đọc ảnh tới 3 lần.
Lập trình viên AI nên đọc để hiểu cách xây dựng một hệ thống tích hợp trí tuệ nhân tạo vào ứng dụng chẩn đoán hình ảnh y tế, từ đó tìm ra những giải pháp tiên tiến trong việc tự động hóa và tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu thực tế.
Việc kiểm thử ứng dụng y tế đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối, bởi sai sót nhỏ như liều thuốc hay kết quả xét nghiệm đều có thể gây hậu quả nghiêm trọng, khác biệt hoàn toàn so với các ứng dụng thông thường.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kiểm thử ứng dụng y tế phải đòi hỏi sự chú ý đặc biệt đến chính xác tính toán, bảo mật dữ liệu và quy trình xử lý dữ liệu sinh học, khác với các ứng dụng thông thường.
Giai đoạn "mơ mộng" với khả năng sinh mã AI tổng quát đã kết thúc, khi doanh nghiệp nhận ra nhu cầu kiểm soát chặt chẽ hơn quá trình phát triển phần mềm.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách WaveMaker không chỉ là công cụ tạo mã tự động mà còn giúp kiểm soát chất lượng, hiệu suất và tính bảo mật trong các dự án doanh nghiệp, tránh rủi ro từ mã sinh tự động không kiểm soát.