Hệ thống điện mặt trời ban công sử dụng các plug-in PV (quang điện) cho căn hộ, giúp giảm hóa đơn tiền điện. Đồng thời, các quy định mới UL 3700 đang giải quyết những rủi ro về dây điện ngầm và an toàn lưới điện.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về cách tích hợp hệ thống năng lượng mặt trời nhỏ gọn vào các không gian hạn chế, giúp phát triển ứng dụng hoặc giải pháp IoT thông minh cho các nhà ở đô thị, từ đó tối ưu hóa hiệu suất năng lượng và an toàn cho 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://spectrum.ieee.org/plug-in-solar-power. 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 rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trìnhHơn 600 bài FREE, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — chạy ngay trên trình duyệt.

Microsoft giới thiệu OmniVec, nền tảng nhúng (embedding) mã nguồn mở dành cho các ứng dụng AI trên Azure.
Lập trình viên phát triển ứng dụng AI trên Azure sẽ tìm hiểu OmniVec để tối ưu hóa hiệu suất xử lý vector hóa, tiết kiệm chi phí và mở rộng khả năng tích hợp với các mô hình AI hiện đại.
AI cho doanh nghiệp B2B: chat đa kênh AI phản hồi, gom lead tiềm năng, phân loại khách hàng.
Sắp ra mắtHầu hết mọi người không mong muốn thêm tính năng AI trong cuộc sống, trái ngược với quan điểm của các nhà lãnh đạo AI.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế giao diện AI thân thiện với người dùng, tránh tạo ra những tính năng tự động hóa không cần thiết mà vẫn mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người dùng thực tế.
AI không thực sự "quên" mà chỉ hết dung lượng lưu trữ ngữ cảnh (context windows). Bài viết giải thích cách hoạt động của context windows và chia sẻ cách tác giả tối ưu hóa chatbot để xử lý chúng hiệu quả.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý context window trong AI, giúp tối ưu hóa hiệu suất và tránh tình trạng mất dữ liệu khi xử lý cuộc trò chuyện dài mà không biết cách lưu trữ hoặc cắt gọn thông tin hiệu quả.
Bài viết giới thiệu những tiến bộ mới trong robotics thông qua ba chủ đề chính: phẫu thuật nội soi bằng robot, di chuyển bốn chân của robot, và robot Atlas tham gia World Cup.
Những tiến bộ mới trong robot học như bò bò bốn chân hoặc phẫu thuật robot mỏng manh sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về tương lai của công nghệ tự động hóa, từ ứng dụng y tế đến giải pháp di chuyển thông minh, giúp nâng cao kỹ năng phân tích và ứng dụng trong công việc.

Token là đơn vị tính phí cơ bản của LLM chứ không phải từ ngữ — mỗi token tương đương khoảng 4 ký tự hoặc 3/4 từ. Các nhà cung cấp sử dụng bộ token hóa khác nhau khiến cùng một văn bản có thể tốn chi phí gấp nhiều lần trên nền tảng này so với nền tảng khác. Cửa sổ ngữ cảnh (context windows) của các mô hình tiên tiến năm 2026 đạt 1 triệu token trở lên, nhưng việc nhồi nhét dữ liệu vào sẽ đẩy chi phí tăng vọt. Một ví dụ thực tế cho thấy gửi 30 tài liệu dưới dạng một prompt duy nhất tốn 47 USD, trong khi chuyển sang phương pháp truy xuất từ cơ sở dữ liệu vector giảm chi phí tới 96%. Bài học quan trọng: hãy đếm token trước mỗi lần gọi API, triển khai ghi log chi phí từ sớm và nhớ rằng chi phí theo yêu cầu sẽ nhân lên chóng mặt khi mở rộng quy mô.
Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị bạc bẽo khi tính toán chi phí API của các mô hình ngôn ngữ lớn, đặc biệt khi xử lý dữ liệu lớn và tối ưu hóa chi phí mà không biết cách kiểm soát số lượng token và cách xử lý window ngữ cảnh.
Tích hợp API Responses thống nhất của OpenAI vào ứng dụng ASP.NET Core để xây dựng các tính năng AI như chatbot, tạo nội dung và tóm tắt văn bản, đơn giản hóa quá trình phát triển AI.
Lập trình viên ASP.NET Core nên đọc bài này vì nó cung cấp hướng dẫn thực tế để tích hợp API phản hồi thống nhất của OpenAI vào ứng dụng của mình, giúp nhanh chóng xây dựng các tính năng AI như chatbot, tạo nội dung hoặc tổng hợp thông tin mà không cần phải học nhiều về kiến trúc backend phức tạp.
Bài viết chia sẻ kinh nghiệm xây dựng ChessGPT (mô hình Transformer chỉ dùng decoder) từ đầu, qua đó rút ra những bài học hữu ích về kiến trúc và triển khai mô hình ngôn ngữ.
Lập trình viên muốn xây dựng mô hình AI từ scratch như ChessGPT nên đọc để hiểu rõ cách thiết kế và triển khai kiến trúc decoder-only transformer—kỹ thuật cơ bản giúp tối ưu hóa hiệu suất và khả năng ứng dụng cho các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp.
HamGPT là chatbot AI dành riêng cho người nghiệp dư vô tuyến (ham radio), tích hợp dữ liệu từ FCC và báo cáo lan truyền sóng, yêu cầu đăng ký callsign và vị trí. Nó cung cấp thông tin về băng tần tối ưu, repeater lân cận, nhưng hiện hạn chế chi tiết hơn ChatGPT và không truy cập tài liệu tĩnh. Tương lai có thể xử lý file log ADIF hoặc chấm điểm contest.
Là người yêu thích truyền hình viễn thông, một lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng ứng dụng AI chuyên dụng, kết hợp dữ liệu thực tế và quy định hành nghề để tạo ra giải pháp hỗ trợ cụ thể cho cộng đồng radio nghiệp dư.