LLMs belong in your backend

Memory safety for Postgres extensions in C/C++

ClickHouse phải giải quyết vấn đề memory safety khi viết extension cho Postgres bằng C/C++, do hai ngôn ngữ này không có bảo vệ tự động. Họ xử lý bằng cách thiết lập ranh giới rõ ràng giữa C và C++ code, cùng với việc sử dụng isolated helper processes. Giải pháp này giúp ngăn chặn buffer overflow và memory leak, đặc biệt quan trọng khi xử lý dữ liệu lớn. Lập trình viên nên đọc bài để hiểu cách ClickHouse quản lý memory giữa các ngôn ngữ khác nhau và áp dụng pattern này vào các dự án của mình.

Bài viết này giải quyết các thách thức về an toàn bộ nhớ khi kết hợp C và C++ cho Postgres extensions, từ ranh giới ngôn ngữ sạch sẽ đến các tiến trình trợ lý được cách ly.

Everyone's learning to prompt better. That's the wrong skill.

Công nghệ AI đang tạo ra áp lực lớn để mọi người cải thiện kỹ năng prompt engineering với …

Adding Temporal Reasoning to Graph-RAG: Tracking Fact Freshness and Staleness

Graph-RAG được mở rộng bằng lớp temporal reasoning để phân biệt thông tin mới và cũ. Cụ thể, triple subject-predicate-object được nâng cấp thành quadruple có timestamp, lưu trong temporal graph với recency weights tính toán qua exponential decay có half-life parameter có thể điều chỉnh. Bài hướng dẫn minh họa cách xếp hạng các thông tin mâu thuẫn (ai là CEO) tại thời điểm truy vấn cụ thể và tích hợp temporal graph vào pipeline retrieval Graph-RAG 3-tier deterministic hiện có. LLM chỉ nhận thông tin mới nhất, cải thiện đáng kể tính chính xác của Graph-RAG với công nghệ temporal graph.

Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên nâng cấp Graph-RAG bằng lớp lý luận thời gian để đảm bảo LLM chỉ sử dụng thông tin cập nhật nhất cho truy vấn của người dùng.

How LLMs Are Compressing Attacker MTTE, and What Defenders Need to Do About It

Bối cảnh của bài viết là các LLM đang làm giảm thời gian trung bình để thực hiện tấn công (MTTE). Nguyên nhân kỹ thuật là khả năng của các Large Language Models trong việc tự động hóa các công cụ tấn công như Mythos. Hệ quả là các nhà bảo mật phải đối mặt với thời gian phản ứng ngắn hơn đáng kể, đòi hỏi các chiến lược phòng thủ mới. Điều đáng học là các defender cần hiểu cách thức các LLM như Hugging Face có thể được sử dụng trong tấn công để phát triển các cơ chế bảo vệ phù hợp trước khi các công nghệ này trở nên phổ biến rộng rãi.

Bài viết giải thích cách LLMs đang nén thời gian phát hiện tấn công và điều phòng thủ cần thiết cho lập trình viên.

Apex Is Now Generally Available: Agentic Coding for Mobile and Web, Specialized in React

Apex đã chính thức ra mắt thị trường, cung cấp mô hình coding chuyên biệt cho React Native và Next.js. Công nghệ này được phát triển bởi Callstack với khả năng tự động hóa coding thông qua agentic approach. Benchmark cho thấy Apex xử lý code nhanh hơn 35% so với các phương pháp truyền thống. Bạn có thể tự host Apex hoặc sử dụng dịch vụ cloud với API pricing bắt đầu từ $0.002/token. Đáng học hỏi là cách Apex tối ưu hóa code generation cho từng framework cụ thể, giúp giảm 40% thời gian viết code cho lập trình viên React.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu về Apex - công cụ mã hóa tự động cho React Native và Next.js với các tùy chọn tự lưu trữ.

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 trả lời một câu hỏi tương đối đơn giản, nhưng tất cả đều trả sai. Các mô hình này hoặc thiếu thông tin, hoặc tạo ra các câu nói sai sự thật, không có mô hình nào đưa ra câu trả lời đúng. Nguyên nhân kỹ thuật có thể nằm ở cách mô hình xử lý thông tin và giới hạn kiến thức của chúng. Điều đáng học là ngay cả với các LLM tiên tiến như GPT-4 và Claude, vẫn tồn tại những giới hạn cơ bản trong việc trả lời các câu hỏi tưởng chừng đơn giản, đòi hỏi người dùng phải hiểu rõ năng lực và hạn chế của công nghệ này.

Bài viết tiết lộ những hạn chế đáng ngạc nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ngay cả với các tác vụ tưởng chừng đơn giản, giúp lập trình viên có cái nhìn thực tế hơn khi ứng dụng chúng.

TimescaleDB Course – PostgreSQL for Time-Series Data

Bối cảnh: Quản lý dataset lớn và phát triển nhanh chóng là kỹ năng quan trọng cho lập trình viên hiện đại, từ theo dõi log API, giám sát telemetry IoT đến xây dựng dashboard. Nguyên nhân kỹ thuật: Các giải pháp truyền thống như PostgreSQL gặp khó khăn với hiệu suất khi xử lý time-series data, dẫn đến TimescaleDB ra đời như extension PostgreSQL chuyên dụng. Hệ quả: TimescaleDB cho phép xử lý hàng tỷ điểm dữ liệu mỗi ngày với hiệu suất cao hơn 20 lần so với PostgreSQL thông thường, hỗ trợ time-range queries và continuous aggregates. Điều đáng học: Khóa học này sẽ trang bị kiến thức về hypertables, compression policies và API-specific optimizations cho use cases thực tế như IoT monitoring và analytics.

TimescaleDB cung cấp giải pháp tối ưu để xử lý hiệu quả dữ liệu chuỗi thời gian lớn với tốc độ cao.

AI Basics: Five Interview Questions, Answered

Bài viết giải đáp năm câu hỏi phỏng vấn AI cơ bản, trong đó có mô hình bốn tròn (four circles) định nghĩa AI. Tác giả giải thích khái niệm large language model (LLM) là mô hình neural network xử lý ngôn ngữ tự nhiên, được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ từ internet. Bài phân biệt rõ ràng giữa quá trình training (học) và inference (suy luận), chỉ ra training tốn kém nhiều tài nguyên hơn đáng kể. Điều đáng học là cách xác định knowledge cutoff - thời điểm dữ liệu dùng để training mô hình, ảnh hưởng trực tiếp đến độ cập nhật thông tin của AI.

Bài này giúp lập trình viên nắm vững kiến thức AI cơ bản để tự tin vượt qua phỏng vấn kỹ thuật.