LLM-Generated GraphQL Mocks Arrive at Airbnb and Expedia, While the Spec Lags Behind

Are LLMs still surprisingly bad at some simple tasks?

Năm ngoái tác giả đã thực hiện thí nghiệm kiểm tra khả năng của các modern LLMs trong việc …

Encore for Rust

Encore đang mở rộng framework của mình sang ngôn ngữ Rust, với phiên bản beta sắp ra mắt. Framework này sử dụng model application và runtime agents để phát triển ứng dụng, tập trung vào việc đơn giản hóa quá trình xây dựng hệ thống phức tạp. Việc hỗ trợ Rust cho phép Encore tận dụng ưu điểm về hiệu năng và an toàn bộ nhớ của ngôn ngữ này. Đây là cơ hội cho các lập trình viên muốn xây dựng ứng dụng với hiệu năng cao mà vẫn giữ được sự phát triển nhanh chóng nhờ vào mô hình của Encore.

Lập trình viên nên đọc bài này để biết cách ứng dụng mô hình Encore vào ngôn ngữ Rust sắp ra bản beta.

**Data-Driven vs Event-Driven Architecture: How to Pick the Right One**

Data-driven architecture tập trung vào nguồn dữ liệu chung (database, data warehouse) mà …

Saving another 100TB of RAM with math (and Rust)

Cloudflare đã giảm thành công việc sử dụng RAM lên đến 100TB cho dịch vụ dựa trên Pingora …

Concurrency Control: Arbitration vs. Serialization

Concurrency control trong hệ thống phân tạp tồn tại hai hình thức khác nhau và hầu hết lỗi …

We now auto-approve and merge 15% of PRs

Để giải quyết vấn đề hiệu suất làm việc, công ty đã triển khai hệ thống auto-approve và …

MapStruct — Nothing Falls Through

Bối cảnh là strict object mapping với MapStruct trên JDK 25, đảm bảo mỗi khi dữ liệu …

How to talk about "AI" without adding to the anthropomorphization

Bối cảnh: Các tác giả Emily M. Bender và Nanna Inie trong bài viết cho Tech Policy Press phản đối cách gọi "AI" (Artificial Intelligence) như thể nó có ý thức hoặc khả năng ngôn ngữ. Nguyên nhân kỹ thuật: Thuật ngữ "AI" hiện tại che giấu sự thật kỹ thuật - các mô hình ngôn ngữ lớn chỉ là công cụ thống kê dự đoán từ tiếp theo dựa trên dữ liệu huấn luyện. Hệ quả: Cách gọi anthropomorphization này khiến công chúng hiểu sai, tạo kỳ vọng không thực tế và giảm trách nhiệm của nhà phát triển. Điều đáng học: Chúng ta cần dùng ngôn ngữ chính xác như "stochastic parrots" (vẹt ngẫu nhiên) để mô tả bản chất thực của các hệ thống AI và nhấn mạnh yếu tố dữ liệu đào tạo.

Bài này giúp lập trình viên nhận thức và tránh cách nói nhân hóa AI khi thảo luận về công nghệ này.