No agenda, no rush, no leaving San Francisco: Benchmark’s partners on investing in a frenzied market

From Strategic Intent to Outcomes an Empowered Team Can Own

From Strategic Intent to Outcomes an Empowered Team Can Own A team can be accountable only for outcomes it can measure, steer, and move. Most organizations say they want teams to own outcomes. Then …

AI Built My Prototype in Days. Making It a Real App Took 211 Pull Requests

AI Built My Prototype in Days. Making It a Real App Took 211 Pull Requests How a 20-year developer turned a tiresome birthday-club chore into a real app, in evenings and weekends, with AI agents on …

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.

GiveTrack: A Personal Generosity Tracker Built for the DEV Weekend Challenge

GiveTrack là một ứng dụng theo dõi sự hào phóng cá nhân được xây dựng cho challenge cuối tuần của DEV. Ứng dụng sử dụng React để xây dựng giao diện và tích hợp AI để phân tích dữ liệu đóng góp. Challenge yêu cầu các nhà phát triển tạo ra công cụ khuyến khích sự hào phóng trong cộng đồng, dẫn đến sự ra đời của GiveTrack. Với chức năng theo dõi và tổng hợp các đóng góp, ứng dụng giúp người dùng nhận ra tác động tích cực của mình. Đây là một ví dụ thực tế về cách các công nghệ hiện đại có thể được ứng dụng để giải quyết các vấn đề xã hội đơn giản nhưng hiệu quả.

Bài này giúp bạn thấy cách kết hợp React và AI để tạo công cụ theo dõi sự hào phóng cá nhân trong một dự án weekend challenge.

Paid traffic for SaaS validation: how to test product demand

Bối cảnh: SaaS businesses cần xác thực nhu cầu sản phẩm trước khi đầu tư lớn. Nguyên nhân kỹ thuật: Small paid traffic experiment cho phép tiếp cận nhóm khách hàng mục tiêu với ngân sách hạn chế, tập trung vào conversion metrics như CTR, CPA, và retention rate. Hệ quả: Phương pháp này giúp tiết kiệm tới 70% chi phí phát triển sản phẩm không phù hợp thị trường, đồng thời tăng tỷ lệ thành công khi đưa sản phẩm ra thị trường. Điều đáng học: Tập trung đo lường hành động cụ thể của người dùng thay vì chỉ số nhận thức, kết hợp thử nghiệm A/B với phân tích cohort để hiểu sâu nhu cầu thực tế.

Bài viết này hướng dẫn bạn cách thử nghiệm lưu lượng trả phí nhỏ để đo lường nhu cầu sản phẩm và tối ưu hóa chiến lược SaaS.

Canada joins Nvidia in backing Cohere’s record C$7bn Series E

The Toronto AI company targets C$7bn at a C$35.7bn valuation, with Canada, Nvidia and Schwarz Group among its backers.

Wabi, the AI agent that builds mini apps, now valued at $1.25B after latest round

On Thursday, AI app, Wabi, now describing itself as a "personal agent," said it has raised $55 million at a $1.25 billion valuation.

Cerebras Deploys Trillion-Parameter AI Models

Bối cảnh ngành AI đang đòi hỏi mô hình với hàng nghìn tỷ tham số (trillion-parameter), thách thức phần cứng hiện tại. Cerebras đã giải quyết bài toán này bằng cách ánh xạ các mô hình tiên tiến lên wafer WSE-3T với 1,2 triệu nhân xử lý. Kết quả cho phép hệ thống xử lý inference đạt tốc độ 1,000–2,000+ token mỗi giây, vượt xa các giải pháp truyền thống. Điều đáng học hỏi là cách Cerebras tối ưu hóa phần cứng chuyên dụng (ASIC) để đạt hiệu suất ấn tượng này, mở ra hướng đi mới cho AI quy mô lớn.

Bài viết này tiết lộ cách Cerebras triển khai mô hình AI với nghìn tỷ tham số, mở ra khả năng xử lý lý thuyết với tốc độ chưa từng có.