How Goldsky Serves Billions of Sub-10 ms Lookups from One Copy of the Chain

Moca Chain goes live as AI agents need a way to prove who they are

Moca Chain vừa ra mắt như một giải pháp blockchain cho digital identity, giải quyết vấn đề thiếu framework xác thực và ủy quyền trong hệ sinh thái AI agent. Theo CEO của Moca Network, các AI agent hiện đang thiếu cơ chế để chứng thực danh tính và quyền hành một cách đáng tin cậy. Công nghệ blockchain của Moca Chain được thiết kế để cung cấp một hệ thống phân cấp quyền tự nhiên, cho phép các tác nhân AI xác minh và chuyển giao nhiệm vụ một cách an toàn. Điều này quan trọng vì việc thiếu xác thực sẽ cản trở các ứng dụng AI phức tạp cần sự hợp tác giữa nhiều tác nhân có quyền hạn khác nhau. Bài viết cung cấp góc nhìn kỹ thuật về cách Moca Chain xử lý vấn đề identity management trong môi trường AI đa tác nhân.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Moca Chain giải quyết vấn đề thiếu khung tin cậy cho ủy quyền và thẩm quyền trong các tác nhân AI.

ClickHouse now writes Apache Iceberg tables to Microsoft OneLake

ClickHouse vừa tích hợp khả năng ghi trực tiếp vào Microsoft OneLake, dịch vụ data lake thống nhất trong Microsoft Fabric. Tính năng này cho phép ClickHouse ghi dữ liệu vào tables Apache Iceberg trên OneLake mà không cần middleware. Giải pháp sử dụng ClickHouse Iceberg table engine để hỗ trợ ghi dữ liệu vào Iceberg tables trong OneLake. Đây là bước hợp tác quan trọng giữa hai nền tảng dữ liệu lớn, giúp đơn giản hóa kiến trúc data pipeline và tăng tính linh hoạt cho người dùng làm việc với big data.

ClickHouse now writes Apache Iceberg tables to Microsoft OneLake mở ra khả năng tích hợp dữ liệu trực tiếp với Microsoft Fabric, giúp lập trình viên tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu đa nền tảng.

AI-to-AI Payments: Why Autonomous Agents May Need Their Own Economy

Bối cảnh AI đang phát triển vượt vai trò công cụ đơn thuần để trở thành các agent tự chủ, nhưng giao dịch giữa chúng hiện chưa có cơ chế riêng. Nguyên nhân kỹ thuật là các system hiện tại như blockchain và smart contract chưa tối ưu cho giao dịch AI-to-AI với tốc độ và chi phí hợp lý. Hệ quả là nhiều AI agent phải phụ thuộc vào cơ chế thanh toán của con người, hạn chế khả năng tự chủ và tự vận hành. Điều đáng học là nền tảng payment mới như OpenAI GPT-4 có thể tạo ra economy riêng cho AI, nơi các agent có thể trao đổi value trực tiếp mà không cần can thiệp của con người.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ xu hướng AI-to-AI payments và nền kinh tế tự trị cho các tác nhân AI trong tương lai.

Announcing On-Demand Compute: Instant compute for your most intensive workloads

ClickHouse On-Demand Compute cho phép mở rộng quy mô các query riêng lẻ bằng cách thêm worker, chạy các workload nặng không ảnh hưởng đến production, và sử dụng compute khi cần thiết. Công nghệ này sử dụng các node compute tạm thời để xử lý các tác vụ đòi hỏi tài nguyên cao. Hệ quả là người dùng không cần provisioning tài nguyên cố định mà chỉ trả tiền khi thực sự sử dụng, tiết kiệm chi phí lên đến 70%. Đáng học hỏi là cách ClickHouse tách biệt compute layer khỏi storage layer, cho phép linh hoạt mở rộng mà không ảnh hưởng đến dữ liệu. Giải pháp này đặc biệt hữu ích cho các analytics workload cần burst capacity ngắn hạn.

ClickHouse On-Demand Compute giúp mở rộng quy mô truy vấn và chạy tác vụ nặng mà không ảnh hưởng đến hệ thống sản xuất.

AI Can Recommend. But Who Should Be Allowed to Execute?

Hiện nay các hệ thống AI có thể sinh ra các đề xuất hành động trong nhiều lĩnh vực như tài chính, logistics và bảo mật. Tuy nhiên, bài báo SkyDog Nexus Whitepaper Series 14/48 – AI Trust and Execution Layer chỉ ra rằng rủi ro thực sự xuất hiện khi lớp tin cậy và thực thi của AI không có cơ chế xác thực nguồn gốc và kiểm soát chính sách giữa mô hình đề xuất và lớp thực thi. Khi thực thi được cho phép mà không có sự cho phép rõ ràng, các lỗi có thể lan rộng nhanh chóng, gây ra gián đoạn hoạt động, tổn thất tài chính hoặc nguy cơ an toàn. Tác giả đề xuất kiến trúc tách biệt: API đề xuất phải được cô lập khỏi điểm cuối thực thi, kèm bằng chứng thời gian chạy, kiểm soát truy cập dựa trên vai trò và nhật ký bất biến trước khi bất kỳ hành động nào do AI thực hiện được chấp nhận.

Bài này giải quyết câu hỏi cấp thiết về quyền thực thi quyết định của AI trong các hệ thống công nghệ hiện đại.

A Beginner's Guide To Distributed Systems

Bối cảnh: Hệ thống phân tán (distributed systems) ngày càng phổ biến trong các ứng dụng quy mô lớn như Netflix và Amazon. Nguyên nhân kỹ thuật: Các giải pháp như microservices, message queue (RabbitMQ/Kafka) và consensus algorithm (Raft/Paxos) được sử dụng để xử lý sự cố network partition và đảm bảo tính nhất quán dữ liệu. Hệ quả: Hiểu rõ nguyên lý hoạt động giúp tránh các vấn đề như race condition và bottleneck performance khi xây dựng hệ thống hàng triệu user. Điều đáng học: Các bài thực hành về CAP theorem và eventual consistency sẽ cung cấp nền tảng vững chắc để bạn thiết kế hệ thống phân tán hiệu quả.

Bài viết này cung cấp nền tảng kiến thức cơ bản về hệ thống phân phối giúp lập trình viên nắm bắt các nguyên tắc thiết kế và giải quyết vấn đề trong môi trường lập trình hiện đại.

My Bittensor Learning Journey: From a Beginner to Understanding Decentralized AI

My Bittensor Learning Journey: From a Beginner to Understanding Decentralized AI Introduction When I first heard the name Bittensor, I honestly did not understand what it meant. Terms like …

Daml Smart Contract Guide

Most blockchains are built around transparency: smart contracts, transactions, and state changes are visible to everyone. That works well in many cases, but it becomes a problem when organizations need to coordinate without exposing sensitive data. The Canton Network takes a different approach. It is designed for privacy, data sovereignty, and interoperability, allowing participants to share only the information required for a given transaction. Canton applications are commonly built with Daml, a strongly typed functional smart contract language centered on parties, authorization, contracts, and multi-party workflows. In this article, we’ll introduce Canton and Daml, compare Daml with Solidity, and build a small banking application. Along the way, we’ll see how privacy and authorization requirements influence smart contract architecture.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng ứng dụng blockchain bảo mật và có kiểm soát quyền riêng tư với Daml và Canton Network.