New release of LLM adds support for reasoning traces, OpenAI Responses, server-side tools, and smarter logging

GitHub agentic workflows and Renovate

Renovate là công cụ quét repository, phát hiện phiên bản package lỗi thời và tự động mở …

Velocity: Why the Best Software Architects Move the Slowest

Sử dụng LLM và AI agents giúp tăng tốc độ sản xuất phần mềm đáng kể, nhưng cũng kéo theo …

What Building AI Agents Inside a Production Startup Taught Me About the Future of the Web

Các cuộc thảo luận hiện nay về độ tin cậy của AI agents thường xem chúng như một nhóm đồng nhất, nhưng thực tế mỗi agent có đặc điểm và mức độ tin cậy khác nhau.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách các AI agent khác nhau trong thực tế startup—không chỉ là công nghệ đơn giản—có thể thay đổi cách bạn xây dựng ứng dụng, tối ưu hóa quy trình và tương tác với người dùng một cách hiệu quả hơn khi ứng dụng được đưa vào sản phẩm thực tế.

Why Your Agent Remembers Everything and Understands Nothing

Bài viết bàn về việc xây dựng lớp nhận diện mẫu (pattern recognition layer) để lưu trữ bộ nhớ trong môi trường sản xuất, nhằm giải quyết vấn đề các agent (tác nhân AI) ghi nhớ dữ liệu nhưng không hiểu được ngữ cảnh hay ý nghĩa sâu xa.

Những kiến thức về thiết kế lớp nhận diện mẫu cho bộ nhớ trong sản phẩm sẽ giúp bạn hiểu cách xây dựng hệ thống nhớ hiệu quả, tránh rủi ro về độ tin cậy và hiệu suất khi ứng dụng AI vào thực tế.

Django security releases issued: 6.0.8 and 5.2.17

Django vừa phát hành các bản vá bảo mật phiên bản 6.0.8 và 5.2.17 nhằm khắc phục các lỗ hổng bảo mật quan trọng. Người dùng nên cập nhật ngay để đảm bảo an toàn cho hệ thống.

Lập trình viên nên theo dõi các bản cập nhật bảo mật của Django như phiên bản 6.0.8 và 5.2.17 để tránh bị khai thác lỗ hổng mới, bảo vệ ứng dụng của mình khỏi các tấn công từ xa và đảm bảo hệ thống hoạt động an toàn trong môi trường sản xuất.

Amazon Bedrock launches Web Search for OpenAI GPT models

Amazon Bedrock vừa bổ sung tính năng Web Search, cho phép các mô hình GPT của OpenAI truy cập dữ liệu trực tuyến để nâng cao độ chính xác và cập nhật thông tin.

Lập trình viên cần đọc để khám phá cách tích hợp công nghệ tìm kiếm web vào các mô hình AI GPT của OpenAI thông qua AWS Bedrock, giúp nâng cao khả năng xử lý thông tin thực tế và mở rộng ứng dụng AI của họ với dữ liệu đa dạng từ internet.

How to Evaluate Voice Agents with LangSmith

Hướng dẫn đánh giá voice agents trên LangSmith thông qua các yếu tố: quá trình thực thi, kết quả đầu ra, trải nghiệm người gọi bằng cách sử dụng traces, evaluators, LLM judges và đánh giá thủ công.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI giao tiếp bằng giọng nói nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất của các bot giọng nói thông qua các công cụ tự động hóa và đánh giá đa chiều, từ hành động thực thi đến trải nghiệm người dùng.

New ways to learn and teach with ChatGPT Work and Codex

Các plugin giáo dục mới cho ChatGPT Work và Codex hỗ trợ giáo viên, giảng viên và sinh viên từ cấp 2 đến đại học trong việc học tập, giảng dạy, nghiên cứu và phát triển.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó giới thiệu cách sử dụng ChatGPT và Codex không chỉ là công cụ hỗ trợ viết mã mà còn là công cụ giáo dục tiên tiến giúp học tập, nghiên cứu và phát triển kỹ năng lập trình hiệu quả hơn thông qua các plugin mới dành cho giáo viên và sinh viên.