The AI Model Race Just Hit a New Gear: What’s Actually Worth Knowing in July 2026

Introducing Harness Agent DLC: New Capabilities for the AI Agent Development Lifecycle

Harness, công ty nền tảng cung cấp phần mềm AI, vừa mở rộng nền tảng của mình để bao phủ toàn bộ vòng đời phát triển AI Agent.

Lập trình viên phát triển AI nên đọc bài này vì nó giới thiệu Harness Agent DLC – công cụ tự động hóa và mở rộng quy trình phát triển các AI Agent, giúp tiết kiệm thời gian, giảm lỗi và tối ưu hóa hiệu suất từ giai đoạn thiết kế đến triển khai, đặc biệt quan trọng khi phát triển các hệ thống thông minh phức tạp.

Parsemoney: A Request-Translation Layer for LLM, and What It Actually Costs to Cache a Prompt

Parsemoney giới thiệu một lớp dịch request (Request-Translation Layer) cho LLM, giúp tối ưu chi phí khi cache prompt, đồng thời phân tích chi phí thực tế của việc lưu trữ prompt trong hệ thống.

Là người phát triển muốn tối ưu hóa chi phí và hiệu suất khi tích hợp các mô hình LLM vào ứng dụng, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách xây dựng một lớp dịch vụ hiệu quả và tính toán chi tiết về chi phí lưu trữ prompt.

5 LLM Quantization Techniques

Kỹ thuật lượng tử hóa (quantization) cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được giải thích trực quan qua 5 phương pháp chính.

Lập trình viên AI cần hiểu về quantization để tối ưu hóa hiệu suất mô hình LLM trong deployment, giảm chi phí tính toán và bảo vệ hiệu quả mô hình khi chuyển sang môi trường thực tế.

TRMNL Help Center

Tạo plugin tùy chỉnh mà không cần viết code.

Nếu bạn muốn tiết kiệm thời gian và công sức phát triển các tính năng đặc biệt cho ứng dụng mà không cần phải học lập trình, bài viết này sẽ hướng dẫn cách sử dụng các công cụ plugin tự động hóa mà không cần viết một dòng mã nào.

Using LLMs to Find and Prioritize Vulnerabilities Is No Easy Task

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay có tỷ lệ dương tính giả cao và không xem xét ngữ cảnh của các lần quét, khiến công việc của các chuyên gia bảo mật ứng dụng (AppSec) trở nên phức tạp hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay thường gây ra nhiều sai sót khi phát hiện và xếp hạng lỗ hổng, từ đó giúp họ nhận thức về những rủi ro thực tế khi tự tin sử dụng công cụ tự động mà không kiểm tra kỹ lưỡng.

Introducing the ChatGPT for small business program

OpenAI triển khai chương trình ChatGPT for Small Businesses nhằm hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ nâng cao kỹ năng AI, tự động hóa công việc và phát triển nhờ ChatGPT Work.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách ứng dụng AI như ChatGPT Work có thể tự động hóa các công việc lập trình, tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm và hỗ trợ phát triển ứng dụng nhỏ hiệu quả hơn.

[2607.11938] Mathematics of Data Science

Bài báo arXiv 2607.11938 giới thiệu phần tóm tắt về lĩnh vực "Toán học của Khoa học Dữ …