Judge’s full ruling puts Google’s ad tech business under a monitor for six years

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 …

The AI labs keep sending two messages at once

The AI labs keep sending two messages at once Their reputation problem is a communications problem, and much of it was a choice By Ayham Aloulabi Ask the leaders of the major AI labs about their …

Google's Rust Style Guide

Bối cảnh: Google vừa công bố Rust Style Guide cho các dự án open-source. Nguyên nhân kỹ thuật: Rust đang ngày càng phổ biến trong hệ thống Google nhờ an toàn bộ nhớ (memory safety) và hiệu năng vượt trội. Hệ quả: Guide này chuẩn hóa coding style, yêu cầu avoid unsafe code khi có thể, và khuyến khích sử dụng idiomatic Rust như pattern matching và enums. Điều đáng học: Guide cung cấp quy tắc cụ thể cho naming convention (ví dụ: snake_case cho biến, UPPER_SNAKE_CASE cho constant) và cấu trúc project, giúp maintain codebase lớn.

Lập trình viên nên đọc Google’s Rust Style Guide để áp dụng các quy tắc chuẩn hóa từ các dự án Rust của Google, giúp code của họ trở nên rõ ràng, nhất quán và dễ duy trì hơn trong môi trường phát triển mở.

Google AI gets cagey when asked who won the 2020 elections

But the AI responses get more forthright when asked outside the US.

What’s next for DORA?

Google ngừng thực hiện khảo sát DORA, làm cho các leader kỹ thuật mất đi điểm tham chiếu độc lập khi AI khiến việc đo lường năng suất ngày càng khó khăn. DORA (DevOps Research and Assessment) từng cung cấp số liệu định lượng về hiệu suất nhóm DevOps với các chỉ số như deployment frequency và lead time for changes. Không còn báo cáo DORA, các công ty khó so sánh hiệu suất của mình với industry benchmarks. Điều này đặc biệt thách thức khi AI tools đang làm thay đổi cách chúng đo lường năng suất của developers. Bài viết phân tích các phương pháp thay thế và xu hướng mới trong đo lường hiệu suất nhóm kỹ thuật thời đại AI.

Bài viết này giải thích tương lai của DORA sau khi Google ngừng khảo sát, giúp lập trình viên hiểu cách đo lường năng suất trong thời đại AI.

Google Open-Sources AX a Kubernetes Style Orchestrator for Autonomous AI Agents

Google vừa open-source AX, một orchestrator theo phong cách Kubernetes để quản lý workloads cho autonomous AI agents. AX hoạt động trên runtime là Agent Substrate, coi agents như stateful actors. Nó tối ưu hóa hiệu suất tài nguyên, sử dụng kỹ thuật batching để giảm overhead từ 90% xuống chỉ còn 10% khi gọi API. Hệ thống này cho phép developers tạo agents có thể tự điều chỉnh và tái sử dụng code giữa nhiều agent instances. Điều đáng học là cách Google áp dụng kiến trúc distributed systems vào domain AI, cho thấy hướng đi mới cho AI orchestration.

Google AX giúp lập trình viên quản lý tác vụ tự động cho AI agent với hiệu suất tối ưu nhờ kiến trúc Kubernetes-style.

Google's C Binder Driver Removed With Rust Binder Ready For "Few Billion Devices"

Google đang loại bỏ driver C Binder của Android IPC, để tập trung hoàn toàn vào phiên bản Rust. Driver C Binder đã trở nên phức tạp và khó bảo trì qua thời gian, trong khi Rust Binder đã đạt được tính năng tương đương và thậm chí vượt trội trong một số bài kiểm tra hiệu năng. Greg Kroah-Hartman xác nhận phiên bản Rust đã ổn định và sẽ được triển khai trên "vài tỷ thiết bị" trong tương lai. Thay đổi này nằm trong pull request char/misc, cùng với các cập nhật driver IIO và sửa lỗi khác.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về sự chuyển đổi quan trọng từ Binder C sang Rust trong hệ điều hành Android và tác động đến tương lai lập trình hệ thống.

Gemini 4 Argon debuts with a unified 1M input/output token limit

Google vừa phát hành Gemini 4 Argon với giới hạn token input/output thống nhất là 1 triệu token. Mô hình này trở thành flagship mới của Google sau hai tuần giới hạn cho chuyên viên an ninh mạng. Giá API cho Gemini 4 Argon được định ở mức 2 USD cho triệu input token và 10 USD cho triệu output token. Điều này cho thấy xu hướng mở rộng khả năng xử lý token lớn với mức giá cạnh tranh. Lập trình viên nên cân nhắc mô hình này cho các ứng dụng cần xử lý lượng lớn dữ liệu text.

Lập trình viên nên đọc bài này vì Gemini 4 Argon giới thiệu giới hạn token đầu vào/đầu ra thống nhất lên đến 1 triệu, mang lại hiệu suất và tính linh hoạt mới cho các ứng dụng.