Genie 4

Build with Gemini 4 Argon – Fast-Track API Crash Course

Google just released Gemini 4 Argon which is its most capable model designed specifically for complex reasoning, advanced coding, math, and science. To help you get building right away, we just publis

Colorfigures

Colorfigures là một AI skill có khả năng tạo ra hình ảnh 3D isometric của các đồ vật hàng ngày với nét v tay (hand-inked) tương tự truyện tranh. Công nghệ này sử dụng machine learning để phân tích mô tả và biến đổi thành hình ảnh 3D chi tiết với các nút bấm có thể tương tác được. Điểm đặc biệt là người dùng có thể xoay 360 độ sản phẩm để xem cấu trúc bên trong, điều mà các công nghệ 3D truyền thống khó thực hiện. Colorfigures mở ra hướng mới cho việc minh họa kỹ thuật và giáo dục tương tác, có thể ứng dụng trong lĩnh vực sản phẩm và thiết kế.

Colorfigures giúp lập trình viên khám phá ứng dụng AI trong thiết kế đồ họa tương tác và tạo trải nghiệm đồ họa 3D công nghệ cao.

Ghost in the Shell: Can a Log File Hijack an AI?

This week's Hacktoberfest theme is Ghost in the Machine. Unfortunately, I don't have enough time to... Tagged with ai, security, halloween, promptengineering.

After a week with a Googlebook, I can't shake the feeling I'm using an Android tablet disguised as a laptop

Asus Googlebook 14 được trang bị phần cứng ấn tượng nhưng hệ điều hành Googlebook OS hiện còn nhiều khiếm khuyết. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc Google chưa tối ưu hóa hoàn toàn môi trường desktop cho Android, dẫn đến nhiều hạn chế khi sử dụng như không hỗ trợ đa nhiệm hiệu quả và thiếu các ứng dụng desktop chuyên nghiệp. Hệ quả là trải nghiệm người dùng bị giảm sút, tạo cảm giác như đang sử dụng một Android tablet được ngụy trang thành laptop. Điều đáng học là các nhà sản phẩm cần cân nhắc kỹ giữa trải nghiệm phần cứng và phần mềm trước khi ra mắt sản phẩm, nếu không sẽ gây thất vọng cho người dùng dù có cấu hình mạnh mẽ.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ hạn chế của hệ điều hành Googlebook khi chạy trên phần cứng mạnh như Asus Googlebook 14.

Building a Speaker Arena With Kilo, Jev, and Enkrypt

How I used GPT models to build a playable conference world, then combined specialized models, guardrails and red-teaming to power and secure it.

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 trả lời một câu hỏi tương đối đơn giản, nhưng tất cả đều trả sai. Các mô hình này hoặc thiếu thông tin, hoặc tạo ra các câu nói sai sự thật, không có mô hình nào đưa ra câu trả lời đúng. Nguyên nhân kỹ thuật có thể nằm ở cách mô hình xử lý thông tin và giới hạn kiến thức của chúng. Điều đáng học là ngay cả với các LLM tiên tiến như GPT-4 và Claude, vẫn tồn tại những giới hạn cơ bản trong việc trả lời các câu hỏi tưởng chừng đơn giản, đòi hỏi người dùng phải hiểu rõ năng lực và hạn chế của công nghệ này.

Bài viết tiết lộ những hạn chế đáng ngạc nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ngay cả với các tác vụ tưởng chừng đơn giản, giúp lập trình viên có cái nhìn thực tế hơn khi ứng dụng chúng.

Microservices and GenAI in 2026: my Dear Architects conversation

Chris Richardson trong buổi trò chuyện Dear Architects với Luca Mezzalira giải thích tại sao nhiều doanh nghiệp vẫn xây dựng hệ thống big ball of mud. Nguyên nhân kỹ thuật là distributed monolith hiện ra qua dấu hiệu như quá nhiều dịch vụ mỗi nhà phát triển, phát hành lockstep và không có tăng tốc độ, cùng với khung dark energy và dark matter để xác định ranh giới dịch vụ. Khi sử dụng GenAI coding agents, các yếu tố cơ bản như phản hồi nhanh, kiểm thử tự động và kết nối lỏng lẻo trở nên quan trọng hơn vì cần có bảo vệ và vòng phản hồi nhanh để tránh tạo mã chết hoặc tài liệu ảo; đồng thời ông nghi ngại về hiện đại hóa di sản nhanh bằng AI, khuyến nghị dùng Strangler Fig thay vì viết lại toàn bộ, và nêu lo ngại về mệt mỏi từ lập trình đôi với AI, tác động của GenAI đến mô hình kinh doanh mã nguồn mở và khả năng phát triển theo spec trở lại mô hình waterfall. Điều đáng học là các kiến trúc sư nên tập trung vào cơ sở vững chắc (feedback nhanh, kiểm thử tự động, coupling lỏng) trước khi áp dụng AI, và cân nhắc cách tiếp cận Strangler Fig để thay đổi hệ thống cũ thay vì viết lại toàn bộ. Bài học còn nhắc nhở việc giám sát mệt mỏi từ lập trình đôi với AI và đánh giá tác động của GenAI đến kinh doanh mã nguồn mở để tránh quyết định dựa trên xu hướng mà không có căn cứ thực tiễn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ cách kết hợp Microservices và GenAI trong tương lai, tránh các cạm bẫy kiến trúc phân mòn và tận dụng AI một cách hiệu quả.

The death of web development education

Bối cảnh giáo dục web development đang đối mặt với nguy cơ bị mai một do tốc độ phát triển chóng mặt của công nghệ. Nguyên nhân kỹ thuật chính là sự bùng nổ của các framework mới như React, Vue, và Angular cùng với các hệ thống build tool như Webpack và Vite, khiến kiến thức trở nên lạc chỉ sau 1-2 năm. Hệ quả là sinh viên tốt nghiệp thường thiếu kinh nghiệm thực tế với công nghệ đang được sử dụng trong ngành, tạo ra khoảng cách lớn giữa lý thuyết và thực hành. Điều đáng học là cần thiết lập lộ trình học tập tập trung vào nguyên tắc nền tảng thay vì chỉ bám theo trend công nghệ mới nhất.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được những thách thức hiện tại trong giáo dục phát triển web và cách thức ứng phó để không bị tụt hậu.