Agentforce Voice for Agent Script: Voice-Enabling Best Practices

DEV50 Hot10 min5 d agoAITop

Everyone's learning to prompt better. That's the wrong skill.

Công nghệ AI đang tạo ra áp lực lớn để mọi người cải thiện kỹ năng prompt engineering với …

SQL Authority84 Hot2 min7 d agoAI

AI Hallucinated a Table That Was Never There

Khi AI tạo ra một bảng không tồn tại trong database và viết truy vấn hoàn chỉnh cho bảng ảo này, hiện tượng AI hallucination đang xảy ra trong ứng dụng RAG. Nguyên nhân kỹ thuật là do layer retriever trong kiến trúc RAG không xác thực được thông tin trước khi tạo câu trả lời, dẫn đến mô hình language model tạo ra dữ liệu bịa đặt. Hệ quả nghiêm trọng là ứng dụng có thể trả về kết quả truy vấn dựa trên cấu trúc dữ liệu không tồn tại, gây sai lệch thông tin. Để ngăn chặn vấn đề này, lập trình viên nên implement thêm validation layer sau khi retriever và trước khi language model, sử dụng kỹ thuật query validation để đảm bảo truy vấn chỉ thực thi trên các schema đã được xác thực.

Bài này giúp lập trình viên hiểu và ngăn chặn hiện tượng AI tạo ra dữ liệu không tồn tại và truy vấn sai.

#backend #sql #prompt-engineering Source

OpenAI1 Hot8 min1 d agoAI

A model guide for the GPT‑6 family

Bối cảnh bài viết hướng dẫn các startup lựa chọn model GPT-6 phù hợp với nhu cầu của họ. Nguyên nhân kỹ thuật chính là việc tối ưu hóa reasoning effort và cải thiện prompts, skills để tăng hiệu suất của GPT-6 models. Hệ quả là hệ thống hoạt động hiệu quả hơn với chi phí tối ưu khi được phối hợp công cụ và chuẩn bị workflow cho production. Điều đáng học là cách tiếp cận có hệ thống để triển khai GPT-6, giúp tránh những sai lầm phổ biến khi triển khai AI production.

Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên tối ưu hóa việc triển khai các mô hình GPT-6 trong sản phẩm thực tế.

#llm #ai-agent #openai Source

Addy Osmani88 Hot15 min1 mo agoAI

Practical Loop Engineering

Bài viết bắt đầu bằng việc đặt ra mục tiêu của việc thiết kế vòng lặp trong hệ thống phần mềm hiệu suất cao. Nó phân tích nguyên nhân kỹ thuật khi các vòng lặp được viết mà không tính đến truy cập bộ nhớ, dự đoán nhánh và chi phí gọi hàm, dẫn đến sự suy giảm throughput lên tới hàng chục phần trăm trên các nền tảng như x86-64 hoặc ARM. Hệ quả là không chỉ lãng phí tài nguyên CPU mà còn làm tăng độ phức tạp bảo trì khi đội phát triển phải dựa vào giả định thay vì đo lường thực tế. Bài viết nhấn mạnh kỷ luật không ủy phán quyết định cho công cụ hoặc thư viện mà tự mình đo lường, profile và điều chỉnh dựa trên dữ liệu thực nghiệm. Điều đáng học là áp dụng quy trình lặp lại: định nghĩa mục tiêu, đo lường baseline, thay đổi một biến mỗi lần và xác nhận cải thiện trước khi tiếp tục, giúp vòng lặp trở thành một thành phần có thể dự đoán và mở rộng.

Bài viết giúp lập trình viên nắm vững kỹ thuật thiết kế vòng lặp hiệu quả và phát triển tư duy phản biện khi giải quyết vấn đề.

#github #ai-agent #prompt-engineering Source

Elevate104 Hot15 min1 mo agoAI

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh việc không ủy thác hoàn toàn quyết định cho các công cụ tự động mà phải duy trì sự kiểm soát và đánh giá chủ động.

Là người viết code hàng ngày, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng các vòng lặp hiệu quả và tránh những thói quen sai lầm như tự động hóa quyết định sai lầm, giúp code trở nên rõ ràng, bảo trì dễ dàng và hiệu suất cao hơn.

#github #ai-agent #prompt-engineering Source

Salesforce Engineering1 Hot7 min2 d agoAI

How Deterministic Controls Turn AI Output Into Reliable Prompt Templates

Bối cảnh: Các hệ thống AI ngày càng cần output đáng tin cậy hơn cho các ứng dụng quan trọng. Nguyên nhân kỹ thuật: Kiểm soát deterministic trong AI quản lý routing, grounding, record identity, structured output và human approval để đảm bảo tính nhất quán. Hệ quả: Các prompt template đáng tin cậy giúp giảm thiểu lỗi và tăng độ chính xác trong các tác vụ phức tạp. Điều đáng học: Triển khai các cơ chế kiểm soát deterministic có thể biến từ các output AI không ổn định thành các template phục vụ tái sử dụng hiệu quả.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách kiểm soát AI xác định để tạo template prompt đáng tin cậy.

#ai-agent #prompt-engineering #salesforce Source

DEV1 Hot7 min3 d agoAI

Confident Isn't Accurate: How AI Hallucinations Actually Work

Bối cảnh của bài viết khám phá hiện tượng AI hallucinations - các mô hình tạo sinh tạo ra thông tin không chính xác nhưng thể hiện sự tự tin. Nguyên nhân kỹ thuật bắt nguồn từ cơ chế dựa trên xác suất, nơi mô hình dự đoán từ tiếp theo dựa trên pattern trong dữ liệu huấn luyện mà không hiểu thực tế. Hệ quả là mô hình ChatGPT hay Gemini có thể tạo ra thông tin sai lệch một cách thuyết phục, gây nguy hiểm trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao. Điều đáng học là kỹ thuật để phát hiện hallucination như RAG (Retrieval-Augmented Generation) hay fine-tuning với dữ liệu chất lượng cao giúp giảm thiểu vấn đề này.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu bản chất và cách hoạt động của ảo giác AI để sử dụng và phát triển ứng dụng AI hiệu quả hơn.

#ai #security #llm Source

System Design Newsletter1 Hot29 min3 d agoAI

How to create a good LLM judge

Xây dựng một judge LLM chất lượng đòi hỏi sử dụng data labeling từ con người cùng các rubrics đánh giá rõ ràng. Phương pháp này kết hợp few-shot examples để định hướng model đánh giá chính xác hơn. Qua quá trình validation và test sets, nghiên cứu đạt độ chính xác lên đến 92% khi đánh giá chất lượng output của các LLM khác. Điều đáng học là cách tổ chức evaluation framework khoa học giúp đảm bảo tính nhất quán và tin cậy khi đánh giá AI models.

Bài này giúp bạn xây dựng một trình đánh giá LLM đáng tin cậy bằng các phương pháp thiết thực và hiệu quả.

#llm #prompt-engineering Source

Agentforce Voice for Agent Script: Voice-Enabling Best Practices

Recommended for you

Everyone's learning to prompt better. That's the wrong skill.

Bình luận

AI Hallucinated a Table That Was Never There

A model guide for the GPT‑6 family

Practical Loop Engineering

Practical Loop Engineering

How Deterministic Controls Turn AI Output Into Reliable Prompt Templates

Confident Isn't Accurate: How AI Hallucinations Actually Work

How to create a good LLM judge

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads