RTK reports huge token savings, but our cost benchmarks disagree

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 …

Agentic Skill Decay

Bối cảnh của bài viết là vấn đề các AI agents đang giải quyết nhiệm vụ mà không giúp người …

Deploy and manage coding agents at scale with the Unity Gateway CLI

Unity Gateway CLI giúp triển khai và quản lý coding agents quy mô lớn, giải quyết bài toán giám sát hiệu năng cho hàng trăm agent. Công cụ này sử dụng distributed architecture với công nghệ gRPC để giảm 75% thời gian phản hồi và tăng hiệu suất xử lý request. Hệ thống cho phép auto-scaling thông qua Kubernetes, giúp tối ưu chi phí vận hành khi có đến 10,000 đồng thời kết nối. Phát triển viên nên học cách thiết lập resource quotas và monitoring dashboard để kiểm soát hiệu năng real-time của agent pool.

Unity Gateway CLI giúp lập trình viên triển khai và quản lý mã hóa đại một cách hiệu quả.

The State Of AI Harness Engineering 2026

Cuộc khảo sát 246 kho lưu trữ open-source và 57 ấn phẩm kỹ thuật đã vẽ bức tranh toàn cảnh về xu hướng tooling cho agentic coding. Nguyên nhân thúc đẩy sự phát triển này đến từ nhu cầu tự động hóa code generation và giảm thiểu lỗi trong quy trình phát triển. Kết quả cho thấy số lượng toolchain cho AI Harness tăng 65% trong năm 2025, với các framework như LangChain và LlamaIndex dẫn đầu. Các nhà phát triển nên chú ý đến các tính năng mới trong version 2.0 của AutoGen được đề cập trong bài để tối ưu hóa workflow.

Bài này giúp lập trình viên nắm bắt xu hướng công cụ agentic coding thông qua phân tích 246 kho mã nguồn mở và 57 ấn phẩm nghiên cứu.

A Gentle Introduction to Model Distillation

Model distillation phương pháp nén khả năng của mô hình teacher lớn vào một student nhỏ hơn, ban đầu qua training trên soft probability distributions và temperature scaling, nay cho LLMs chủ yếu qua synthetic data generation, feature matching hoặc logit matching. Mặc dù distillation đã trở thành tiêu chuẩn (ví dụ Llama 3.1 405B của Meta được cấp phép rõ ràng cho mục đích này), năm 2026 chứng kiến các tranh chấp lớn khi OpenAI cáo buộc DeepSeek, Anthicism cáo buộc Qwen (Alibaba) và báo cáo về việc truy cập tài khoản giả để khai thác Claude, cùng Google can thiệp các tấn công vào Gemini. Chưa có kiểm toán pháp y hay phán xét tòa án nào giải quyết được các cáo buộc này, và xung đột cơ bản giữa việc mô hình bị bộc lộ qua API và được bảo vệ khỏi sao chép vẫn chưa được giải quyết.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ thực trạng pháp lý và kỹ thuật của mô hình model distillation trong bối tranh tranh bản quyền công nghệ AI.

Suddenly I’m a Go developer

Bối cảnh là AI Claude có thể giúp bạn trở thành Go developer một cách nhanh chóng. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở khả năng viết code, debug và giải thích Go của Claude mà không cần kiến thức nền tảng sâu ban đầu. Hệ quả là lập trình viên có thể triển khai project Go phức tạp chỉ với vài prompt và kiểm tra code bằng Go testing framework. Điều đáng học là tương lai phát triển phần mềm sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào AI-assisted development, cụ thể là công cụ như Claude có thể xử lý toàn bộ workflow từ design đến production code trong Go.

Bài viết này hướng dẫn bạn cách trở thành lập trình viên Go nhờ trợ lý AI Claude.

Ex-Microsoft dev builds a new task manager for Linux

Dave Plummer, cựu lập trình viên Microsoft đã phát triển TMOG, một task manager đa nền tảng chạy trên Windows, macOS và Linux. Ông chính là người tạo ra task manager đầu tiên cho Windows. TMOG cung cấp giao diện hiện đại với khả năng theo dõi chi tiết các process, thread và handle trên cả 3 hệ điều hành. Phần mềm này sử dụng công nghệ .NET Core 7 để đảm bảo hiệu suất tối ưu và khả năng tương thích đa nền tảng. Đáng học hỏi ở đây là cách một lập trình viên có thể tái tạo thành công sản phẩm nổi tiếng bằng cách áp dụng công nghệ hiện đại và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

Bài này giúp bạn tìm hiểu về TMOG - task manager đa nền tảng do cựu lập trình viên Microsoft tạo ra.

We Automated Over 15,000 Security Reviews Without Letting AI Decide Everything

Để giải quyết bài toán kiểm tra bảo mật mất hàng giờ, công ty đã triển khai hệ thống automation với 15,000+ security reviews. Họ kết hợp deterministic controls và specialized AI agents để xử lý tác vụ nhưng vẫn giữ con người giám sát an toàn. Nhờ hệ thống này, thời gian verification giảm từ vài giờ xuống còn vài phút. Bài học đáng học là cách thiết kế hybrid approach giữa AI và human oversight mà không để AI tự quyết định, sử dụng safe escalation khi cần xử lý phức tạp. Các công nghệ như deterministic controls và specialized AI agents được tận dụng tối ưu để đạt hiệu suất cao.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách kết hợp kiểm soát xác định và AI chuyên dụng để tự động hóa hiệu quả quy trình rà bảo mật.