How Compaction Works in Pi

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 …

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.

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.

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.

How to Set Up Cross-Region Inference for CoCo in APJ

Để triển khai CoCo inference đa vùng (cross-region) trong khu vực APJ (Sydney, Tokyo, Singapore), cần lưu ý các ràng buộc bảo mật khi dữ liệu di chuyển giữa các region.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách triển khai và tối ưu hóa mô hình AI của mình trên các khu vực miền Đông Á (APJ) bằng cách kết hợp các vùng miền khác, giúp cải thiện độ tin cậy và giảm chi phí khi triển khai dự án inference phân tán.

How to keep thinking

Năm 2026, khi làm việc với các AI agent, kỹ sư phần mềm phải chuyển đổi ngữ cảnh nhanh …

How I built a 500k-Domain Search Engine for Makers in a Weekend for $10

Anh xây dựng một công cụ tìm kiếm có khả năng quét 500.000 domain trong một tuần lễ chỉ với 10 đô-la, phục vụ cộng đồng người sáng tạo (makers).

Một lập trình viên nên đọc bài này để học cách xây dựng một hệ thống tìm kiếm hiệu quả từ scratch với ngân sách thấp trong thời gian ngắn, giúp hiểu rõ cách tối ưu hóa kiến trúc, sử dụng công cụ open-source và áp dụng các kỹ thuật cơ bản để tạo ra giải pháp thực tế ngay từ những dự án nhỏ.

Introducing the Conceptual Reasoning Index

Bộ chỉ số mới Conceptual Reasoning Index (CRI) đánh giá khả năng suy luận khái niệm của mô hình AI thông qua các nhiệm vụ khó kiểm chứng thực nghiệm như lập luận triết học và lý thuyết quyết định. Điểm số hàng đầu hiện nay là Opus 5 đạt 73.6/91, với xu hướng tăng tuyến tính kể từ cuối năm 2024, trong khi LMCA có thể đạt ngưỡng giới hạn trong khoảng một năm tới.

Lập trình viên nên đọc để hiểu cách AI hiện đại không chỉ dựa trên dữ liệu thực tế mà còn phát triển khả năng suy luận về nguyên lý trừu tượng—kỹ năng quan trọng trong thiết kế hệ thống thông minh, từ giải quyết vấn đề logic cho đến tối ưu hóa quyết định trong ứng dụng AI.