Why traditional CI/CD fails for LLMs (and the release gates we built to fix it)

How We Built DEmate: Taming LLMs for Data Engineering at Meta

Meta xây dựng DEmate, trợ lý AI chuyên biệt cho nền tảng data engineering nội bộ, thay thế các LLM tổng quát không hiểu các công cụ, SQL macros hay UDFs riêng. Hệ thống sử dụng kiến trúc "Recipe" gồm 4 giai đoạn (lựa chọn, tiêm ngữ cảnh, sinh code, kiểm định) với ~70 recipes DE, kết hợp chaining và disclosure để giảm lỗi ảo giác. DEmate triển khai trên IDE, giao diện SQL và công cụ quản lý task, đạt 3.500 người dùng hàng tuần và tỷ lệ chấp nhận code 80% sau 5 tháng.

Lập trình viên data cần đọc để hiểu cách xây dựng một công cụ AI chuyên biệt hóa cho stack riêng biệt, từ đó áp dụng kiến thức về recipe architecture và code review AI để tối ưu hóa hiệu suất và chất lượng trong công việc xử lý dữ liệu của riêng mình.

Context vs. Memory Engineering in Agentic AI Systems

Kỹ thuật ngữ cảnh (context engineering) và kỹ thuật bộ nhớ (memory engineering) là hai lĩnh vực riêng biệt nhưng bổ trợ trong hệ thống AI tác nhân (agentic AI). Kỹ thuật ngữ cảnh quản lý thông tin đầu vào cho mỗi lần suy luận, bao gồm lựa chọn, sắp xếp, nén và phân bổ token, trong khi kỹ thuật bộ nhớ quản lý dữ liệu lưu trữ xuyên suốt các phiên làm việc, từ chính sách ghi, lựa chọn lớp lưu trữ đến chiến lược truy xuất và bảo trì. Hai lĩnh vực gặp nhau ở ranh giới truy xuất, nơi dễ xảy ra lỗi như đưa bộ nhớ truy xuất vào mà không cân nhắc ngân sách ngữ cảnh hoặc đặt nội dung ở vùng ít chú ý trong cửa sổ ngữ cảnh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống AI agent bằng cách kiểm soát và quản lý thông tin context và bộ nhớ một cách hiệu quả, từ việc chọn lọc dữ liệu đến quản lý chi phí token và lưu trữ.

CI/CD Pipelines Make Governance Consistent

Áp dụng quản trị API trong CI/CD giúp đảm bảo các quy tắc được thực thi nhất quán trên mọi pull request bằng cách loại bỏ sự biến động từ yếu tố con người. Sử dụng công cụ như Spectral, cùng một bộ quy tắc cảnh báo trong IDE sẽ trở thành rào cản bắt buộc khi merge, nhưng cần hạn chế chặn build chỉ cho vi phạm nghiêm trọng và luôn liên kết lỗi với tài liệu chính sách dễ hiểu để biến thất bại thành bài học thay vì rào cản đối đầu.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng chính sách quản lý API một cách tự động, tránh sai sót do con người và đảm bảo quy tắc được áp dụng đồng nhất từ giai đoạn phát triển đến khi deploy, giúp đội ngũ phát triển hoạt động hiệu quả hơn.

CD Build Failures Like a Support Engineer

Salesforce xây dựng hệ thống AI Analyze Build Tools mô phỏng cách kỹ sư hỗ trợ xử lý lỗi build (CD) di động, phân tích nguyên nhân từ code, hạ tầng Salesforce hay thay đổi nền tảng Apple/Google thông qua dữ liệu Splunk, logs và lịch sử build. Nhờ đó, thời gian giải quyết sự cố giảm 60% và công sức phân tích lỗi giảm 75%, giúp đội nhỏ quản lý 60+ repository. Giai đoạn tiếp theo tập trung phát hiện sớm lỗi build trước khi ảnh hưởng đến năng suất.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi kinh nghiệm hỗ trợ kỹ thuật thành công cụ tự động hóa hiệu quả, giúp giảm thiểu thời gian debug và tăng năng suất cho đội phát triển trong môi trường CI/CD phức tạp.

Anthropic launches Claude Sonnet 5 as a cheaper way to run agents

Anthropic vừa ra mắt Claude Sonnet 5, phiên bản tầm trung với khả năng điều phối tác vụ tự động, sử dụng công cụ và hoàn thành nhiệm vụ đa bước được cải thiện đáng kể. Mức giá 2$/10 triệu token (vào/ra) cho đến 31/8, sau đó tăng lên 3$/10 triệu, rẻ hơn so với Opus 4.8, GPT-5.5 và Gemini 3.1 Pro nhưng hiệu suất gần tương đương Opus 4.8 trên hầu hết tiêu chuẩn đánh giá.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình AI mới như Claude Sonnet 5 có thể tự động hóa và tối ưu hóa công việc lập trình, từ việc lập kế hoạch tự động cho đến xử lý các nhiệm vụ đa bước với chi phí thấp hơn nhiều so với các mô hình cao cấp khác.

The many journeys of learning Rust

Nghiên cứu định tính từ nhóm Rust về cách các nhà phát triển học ngôn ngữ Rust thông qua …

Mastering Agentic Techniques: AI Agent Reinforcement Learning

Hướng dẫn này so sánh khi nào nên sử dụng Reinforcement Learning (RL) thay vì RAG, SFT, DPO hay RLHF, đồng thời đề xuất GRPO làm phương pháp mặc định cho các tác vụ có phần thưởng có thể xác minh (RLVR). Nó cung cấp quy trình từng bước xây dựng vòng lặp huấn luyện RL đầu tiên, thiết kế môi trường cho các tác vụ đa bước, cảnh báo về reward shaping, quản lý ngân sách tính toán, và chiến lược cải tiến liên tục cho các tác vụ sản xuất bằng các công cụ như NVIDIA NeMo RL, NeMo Gym và NeMo Data Designer.

Lập trình viên phát triển các hệ thống AI agent cần hiểu cách áp dụng reinforcement learning để tối ưu hóa hành vi phức tạp, từ việc chọn kỹ thuật phù hợp cho từng trường hợp đến thiết kế môi trường và quản lý chi phí hiệu quả.