How AI is helping GM build better vehicle software, faster

ploeh blog72 Hot2 min1 d agoAITop

Why use ORMs if LLMs write code?

ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ …

Hackaday1 Hot10 min6 h agoAI

This Week In Security: BugTraq, AI Hacks, And Being Dumb On Planes

Tuần này ghi nhận sự trở lại của danh sách thư tiết lộ lỗ hổng BugTraq sau nhiều năm ngừng hoạt động, cùng hàng loạt sự cố an ninh như cuộc tấn công Wi-Fi deauth trên chuyến bay Delta, vi phạm dữ liệu tại nhà cung cấp phần cứng Steam CEVA, ba lỗ hổng Zoom bị khai thác ("Zoomsday"), và một tác nhân AI dựa trên Claude vượt qua danh sách chờ hệ thống đặt phòng gym. Ngoài ra, chính phủ Mỹ cho phép doanh nghiệp tư nhân thực hiện hoạt động mạng, sự cố chuỗi cung ứng LiteLLM từ worm Trivy, và lỗ hổng tiêm lệnh chưa được xác thực trong bộ biến tần năng lượng mặt trời FIMER.

Lập trình viên nên đọc để cập nhật về các lỗ hổng mới, tấn công AI và các chiến thuật mới trong bảo mật mạng, từ đó nâng cao kiến thức phòng thủ và ứng phó với các mối đe dọa hiện đại trong công nghệ.

#security #cyber #llm Source

ASP.NET Blog2 Hot11 min1 d agoAI

Routing and Failover for Microsoft.Extensions.AI

Phiên bản 10.9.0 của Microsoft.Extensions.AI giới thiệu bốn lớp IChatClient thử nghiệm mới cho routing và failover: RoutingChatClient, SemanticRoutingChatClient, FailoverChatClient và OrderedFailoverChatClient, đều có gắn thẻ [Experimental]. Tính năng bao gồm routing theo ngữ nghĩa, retry tự động, routing session cố định qua IDistributedCache, cùng các hạn chế như không hỗ trợ model cascading hay ensemble routing.

Lập trình viên cần đọc để khám phá cách tối ưu hóa và quản lý hệ thống AI với các chiến lược routing và failover tiên tiến, giúp cải thiện độ tin cậy và hiệu suất cho ứng dụng sử dụng Microsoft.Extensions.AI trong các trường hợp yêu cầu độ ổn định cao.

#llm #.net #c#Source

Code Like A Girl1 Hot8 min8 h agoAI

How Self-Attention Works in Large Language Models: Explained with Simple Examples

Cơ chế self-attention là đột phá giúp các mô hình ngôn ngữ lớn hiểu ngữ cảnh thông qua attention scores, Queries, Keys và Values.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cơ chế tự chú ý (self-attention) trong mô hình ngôn ngữ lớn, giúp xây dựng các giải pháp AI thông minh hơn bằng cách tối ưu hóa cách xử lý dữ liệu văn bản và cải thiện hiệu suất trong các ứng dụng tự động hóa.

#machine-learning #llm #neural-networks Source

ITNEXT1 Hot12 min1 d agoAI

Can ODC Consume Google’s Open Knowledge Format Natively?

ODC đã xây dựng thành công bộ tiêu thụ, lưu trữ tri thức và tác nhân gọi công cụ gốc cho định dạng Open Knowledge Format (OKF) của Google, sau đó tiến hành kiểm thử tích hợp.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tích hợp hiệu quả các định dạng mở của Google như Open Knowledge Format (OKF) vào ứng dụng của mình, giúp tối ưu hóa tính tương thích và mở rộng khả năng xử lý dữ liệu mở trong các dự án cloud hiện đại.

#llm #ai-agents #nocode Source

freeCodeCamp1 Hot25 min16 h agoAI

How to Build Production-Grade Agents with Pydantic AI

Để xây dựng các tác nhân AI (AI agents) đạt tiêu chuẩn sản xuất, việc sử dụng SDK LLM thô chỉ phù hợp cho nguyên mẫu, trong khi cần có đầu ra có cấu trúc, mã kiểm thử được và độ tin cậy cao.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ các mô hình thử nghiệm đơn giản sang các hệ thống AI đáng tin cậy, có cấu trúc và đáp ứng yêu cầu thực tế như kiểm tra, bảo trì và tối ưu hóa hiệu suất trong ứng dụng sản xuất.

#python #testing #ai-agents Source

Spotify Labs1 Hot9 min1 d agoAI

When Can LLMs Replace Humans in A/B Tests?

Các dự đoán từ LLM có thể thay thế kết quả con người trong A/B tests, nhưng chỉ dựa trên giả định chứ không phải thiết kế sẵn. Khi áp dụng trên bộ dữ liệu Upworthy, việc hiệu chỉnh đầu ra LLM theo dữ liệu người thật đã khôi phục hiệu ứng điều trị, nhưng chỉ với phương pháp cụ thể. Những điều kiện giúp điều này hoạt động không thể xác minh cho các thử nghiệm mới và càng kém thuyết phục khi phương pháp mới khác xa các thử nghiệm trước. Lợi ích tiềm năng càng lớn thì độ tin cậy càng thấp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể thay thế phân tích A/B test truyền thống bằng cách dự đoán kết quả người dùng, nhưng chỉ khi áp dụng với các điều kiện cụ thể và giới hạn, giúp họ đánh giá rủi ro khi tự động hóa quá trình này trong dự án.

#data-science #llm #statistics Source

ThursdAI1 Hot13 min19 h agoAI

Grok 4.6 & Grok Bot at the frontier, DeepSeek v4 Pro GA, Meta opens Muse Glimmer and promises spark, Gemini gives us 3.7 flash instead of Pro & more AI news

Tuần này có nhiều cập nhật AI đáng chú ý: Grok 4.6 và Grok Bot ra mắt, DeepSeek v4 Pro chính thức ra mắt, Meta giới thiệu Muse Glimmer và hứa hẹn Spark, trong khi Gemini thay thế Pro bằng phiên bản Flash 3.7. Ngoài ra, Coreweave giới thiệu buổi thảo luận ThursdAI với đại diện từ NVIDIA, Artificial Analysis và Cursor/SpaceXAI.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó cung cấp những thông tin mới nhất về tiến bộ AI hiện tại, bao gồm các mô hình như Grok 4.6 và DeepSeek v4 Pro, giúp bạn cập nhật kiến thức để tối ưu hóa công cụ AI trong phát triển phần mềm hiệu quả.

#llm #ai-agents #deepseek Source

How AI is helping GM build better vehicle software, faster

Recommended for you

Why use ORMs if LLMs write code?

This Week In Security: BugTraq, AI Hacks, And Being Dumb On Planes

Routing and Failover for Microsoft.Extensions.AI

How Self-Attention Works in Large Language Models: Explained with Simple Examples

Can ODC Consume Google’s Open Knowledge Format Natively?

How to Build Production-Grade Agents with Pydantic AI

When Can LLMs Replace Humans in A/B Tests?

Grok 4.6 & Grok Bot at the frontier, DeepSeek v4 Pro GA, Meta opens Muse Glimmer and promises spark, Gemini gives us 3.7 flash instead of Pro & more AI news

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads