Introducing Gemini 3.8 Live and 3.8 Live Extended Thinking

Learn Vector Databases for Beginners – Embeddings, Similarity Search & ChromaDB

A vector database stores data as lists of numbers called embeddings, which lets it search by meaning instead of matching exact keywords. It's the piece behind a lot of recommendation systems, RAG apps

Google Developers Blog

An empirical analysis of coding agent distraction from legacy inline TODOs, quantifying the overhead in tokens, execution steps, and developer wait time.

Gemini 4 Carbon: Google’s New AI Takes the #1 Spot, But You Can’t Use It Yet

Gemini 4 Carbon: Google’s New AI Takes the #1 Spot, But You Can’t Use It Yet Just two weeks after Gemini 4 Argon, Google announced Gemini 4 Carbon on October 28, 2026, calling it its strongest …

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.

I learned Godot by letting LLMs guide me, not code for me

Vibe coding is faster, but where's the fun in that?

How to build an agent skill optimizer with AlphaEvolve and Harbor

Use AlphaEvolve and Harbor to evolve a coding agent's skill, score each version on real tasks, and check the winner on tasks it never saw.

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.

What Google’s Harness² shows about improving an AI agent

What Google’s Harness² shows about improving an AI agent The gains came from scripts and skills, not the prompt. And letting the model rewrite its harness blindly made it worse. Harness² is a …