Đang tải bảng tin…
Addy Osmani2 Hot0 bình luận4 phút đọc
More context, less understanding
Tóm tắt bởi AI
Việc chuyển ý định thành tài liệu (docs) và tệp AGENTS.md rất hữu ích, nhưng tích lũy quá nhiều ngữ cảnh gây ra lỗi mới. Bài viết chỉ ra rằng việc quá tải thông tin ảnh hưởng xấu đến cả con người lẫn các tác nhân AI — 18 mô hình LLM hàng đầu đều cho kết quả kém hơn khi đầu vào dài hơn, ngay cả trước khi đạt giới hạn cửa sổ ngữ cảnh, với hiệu suất giảm 14–85%. Giải pháp là kỹ thuật quản lý: tiết lộ thông tin phù hợp dần theo từng bước, ưu tiên tuyển chọn hơn là tích trữ, và đặt logic suy luận vào đúng vị trí hệ thống thay vì dồn tất cả cùng lúc.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa kiến thức dự án bằng cách phân đoạn thông tin chứ không phải tích lũy vô hạn, giúp cải thiện hiệu suất cả cho đội ngũ và các hệ thống AI trong tương lai.
Bạn nhớ được gì?
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
tối đa +17 điểm
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://addyosmani.com/blog/too-many-signs. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
The Next Web1 Hot2 phútAI
Reddit fights AI marketing spam with its own AI
Các thương hiệu đang sử dụng thủ thuật Generative Engine Optimisation (GEO) để nhồi nhét bài đăng và bình luận giả mạo trên Reddit nhằm thao túng các chatbot AI như ChatGPT hay Gemini quảng bá sản phẩm. Reddit chống lại bằng hệ thống phát hiện dựa trên LLM, loại bỏ 25.000 bài spam mỗi ngày trong Q1, giảm 20% lượt tiếp xúc spam so với năm ngoái, dù phần lớn vẫn do người kiểm duyệt xử lý.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công nghệ AI hiện đại như LLM được xây dựng và ứng dụng trong việc chống lại các chiến lược spam marketing phức tạp, từ đó tìm hiểu về kỹ thuật phát triển hệ thống nhận diện và phòng ngừa lừa đảo trong tương lai.
