How I’m Learning AI, Coding, and Digital Skills Without Trying to Learn Everything at Once

System Design Explained: APIs, Databases, Caching, CDNs, Load Balancing & Production Infra

Bài viết giải thích thiết kế hệ thống từ đơn giản (máy chủ đơn) đến phức tạp (hàng triệu …

GLM-5.3 vs Kimi K3

GLM-5.3 và Kimi K3 là hai cách tiếp cận khác biệt trong việc tối ưu post-training cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), dù đều nằm ở nhóm tiên tiến nhất nhưng chúng nhắm đến các mục tiêu khác nhau.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách hai phương pháp scaling post-training (tăng cường sau huấn luyện) khác nhau—GLM-5.3 tập trung vào hiệu suất trên thiết bị cá nhân với kiến trúc đặc biệt, trong khi Kimi K3 hướng tới sự mở rộng toàn cầu thông qua kiến trúc mở và tích hợp AI vào các ứng dụng thực tế, giúp chọn lựa phương pháp phù hợp với dự án của mình.

Three Generations of Autoscaling — And Why Agentic Traffic Breaks All of Them

Tác nhân AI tự động tạo ra lưu lượng truy cập phá vỡ các giả định cốt lõi của cả hai mô hình scaling truyền thống: provisioning theo nhu cầu (đỉnh điểm có thể dự đoán) và serverless scaling phản ứng nhanh (phản hồi nền tảng kịp thời). Các đợt bùng phát lưu lượng từ agent diễn ra tức thì, thử lại không ngừng, tách rời chi phí khỏi số lượng request, và có thể tự khuếch đại thành vòng lặp mất kiểm soát. Giải pháp đề xuất gồm bốn lớp bảo vệ: scaling dựa trên hành vi (phát hiện tốc độ/lặp lại request thay vì ngưỡng CPU), cổng AI với bộ nhớ đệm ngữ nghĩa và điều tiết chi phí theo kết nối, hàng đợi bất đồng bộ với áp lực ngược qua HTTP 429, và kiểm soát đầu vào dựa trên token theo chi phí tính toán thay vì số lượng request. Vấn đề sâu xa là các biện pháp kiểm soát hạ tầng vẫn là "van phản ứng"; giải pháp thực sự nằm ở việc tích hợp thông minh ngay từ phía client, bao gồm ngân sách thử lại, bộ ngắt mạch và cơ chế backoff hợp tác trong chính agent.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các hệ thống AI tự động hóa (agentic) phá vỡ các quy mô truyền thống, từ đó thiết kế lại kiến trúc cho các ứng dụng có thể tự điều chỉnh và chịu đựng tải đột biến mà không phụ thuộc vào các mô hình mở rộng cơ sở hạ tầng đơn giản.

Full-Stack Developer Course for Future Tech Careers

Khóa học Full-Stack Developer trang bị kiến thức toàn diện về cả front-end lẫn back-end, giúp học viên phát triển sản phẩm công nghệ một cách linh hoạt, đáp ứng nhu cầu đa dạng của ngành.

Nếu bạn đang tìm kiếm cách phát triển kỹ năng đa ngành để xây dựng các dự án thực tế và có thể ứng dụng ngay trong công việc, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ về cách trở thành một nhà phát triển full-stack và mở rộng tầm nhìn cho sự nghiệp trong ngành công nghệ.

The Disappearing Senior: AI and Entry Level Jobs

AI code review đang là nút thắt thực sự và mọi người đều thừa nhận điều đó. Trong sơ đồ tổ chức, không có vị trí verifier hay bất kỳ khoản ngân sách nào dành cho việc này.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó cảnh báo về nguy cơ mất vị trí của những kỹ sư có kinh nghiệm trước sự phát triển nhanh chóng của AI, khi các công ty bỏ bỏ vai trò kiểm tra và đầu tư vào đội ngũ chuyên môn, khiến sự khác biệt giữa người mới và người giàu kinh nghiệm trở nên mờ nhạt.

Endless execution

DHH chia sẻ trải nghiệm đột phá khi làm việc với AI agents, coi đây là bước phát triển thú vị nhất trong hơn 40 năm sự nghiệp. Ông nhấn mạnh khả năng "endless execution" của AI agents—thực hiện ngay lập tức mọi ý tưởng hay thí nghiệm—và cảm nhận điều này gần như phép thuật hơn là công nghệ. Dù thừa nhận rủi ro tiềm ẩn, ông tập trung vào sự kỳ diệu của thời điểm hiện tại, gợi ý rằng AI agents hiện nay có thể đã đạt đến mức tương đương với khái niệm AGI.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách AI không chỉ là công cụ hiệu quả mà còn là một cách mới để tạo ra giá trị sáng tạo, giải quyết vấn đề nhanh chóng và thậm chí làm cho quá trình phát triển trở nên gần như "vô tận" như một phép thuật kỹ thuật số.

Silicon Valley sees AI as the solution – for everyone else

Thung lũng Silicon coi AI như "chìa khóa vạn năng" có thể giải quyết mọi vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu hay ung thư, nhưng thực tế, công nghệ này nhiều khả năng sẽ làm sâu sắc thêm bất bình đẳng giai cấp thay vì xóa bỏ.

Là một lập trình viên, bạn nên đọc bài này để hiểu cách AI không chỉ là công cụ giải quyết vấn đề mà còn có thể trở thành một công cụ phân biệt lớp xã hội, và cách bạn có thể ứng dụng kiến thức về đạo đức và tác động xã hội trong dự án của mình để tránh trở thành một phần của những hệ thống không công bằng.

(comic) If you're done, leave.

Truyện tranh về công việc, được tạo ra với tình yêu và rất nhiều cà phê.

Bài viết này là một cách đơn giản để bạn hiểu cách ứng xử trong môi trường làm việc nhóm, đặc biệt là khi cảm thấy mệt mỏi hay không muốn tiếp tục, giúp bạn tránh tình trạng căng thẳng và duy trì năng suất lâu dài.