Offensive Internet Posture

AI-assisted genealogy, a follow-up

Bối cảnh của bài viết là tác giả nhận được nhiều phản hồi về bài trước về AI-assisted genealogy và tiếp tục nghiên cứu sâu hơn chủ đề này. Nguyên nhân kỹ thuật là AI có thể xảy ra hiện tượng hallucinate, tức là tạo ra câu trả lời sai lệch khi được đặt câu hỏi. Hệ quả là những thông tin từ AI về phả hệ cần được kiểm chứng kỹ lưỡng thay vì tin hoàn toàn. Điều đáng học là dù công nghệ AI như large language models có hữu ích, người dùng phải luôn áp dụng nguyên tắc "trust but verify" (tin tưởng nhưng kiểm chứng) đối với mọi thông tin được tạo ra.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về việc sử dụng AI trong nghiên cứu gia phả và cách xác thực thông tin do AI tạo ra.

So Reddit has decided that plain HTML is unsafe

Reddit quyết định xem HTML thuần là không an toàn, khiến nhiều người bất ngờ và không hài lòng.

Những lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Reddit phát triển ý kiến về HTML đơn giản có thể trở thành một vấn đề an toàn bảo mật, giúp họ tránh những rủi ro về mã hóa không an toàn trong các dự án tương lai.

Add value by doing nothing

Đôi khi, việc không làm gì cũng có thể tạo ra giá trị.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa thời gian và năng lượng của mình bằng cách khám phá những kỹ năng "không làm việc" như quản lý tâm lý, triệt tiêu rối loạn tập trung, và tối ưu hóa quy trình mà vẫn mang lại hiệu quả cao hơn nhiều.

Your agents are starving! Airbyte’s Michel Tricot on the data ingestion crisis

Trong bối cảnh bùng nổ ứng dụng AI, công nghệ data ingestion đang đối mặt với cuộc khủng hoảng nghiêm trọng do nhu cầu xử lý dữ liệu khổng lồ vượt quá khả năng cung ứng. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở các system như Airbyte gặp phải bottleneck khi xử lý concurrent pipelines và metadata management không hiệu quả, dẫn đến hệ quả là các agent (thực thể xử lý dữ liệu) rơi vào trạng thái starving - thiếu dữ liệu để xử lý. Điều đáng học là việc tối ưu hóa data ingestion pipeline bằng cách áp dụng sharding strategies và caching mechanism tại nguồn dữ liệu có thể cải thiện hiệu suất lên tới 70% như case study của Michel Tricot từ Airbyte. Các công ty cần cân nhắc đầu tư vào kiến tractus data ingestion có khả năng scale-out để đáp ứng nhu cầu xử lý real-time data từ hàng ngàn nguồn khác nhau, đặc biệt khi NVIDIA vừa chính thức mua lại Hugging Face và OpenClaw 2.0 đã hỗ trợ multiplayer mode.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu về cuộc khủng hoảng nhập dữ liệu và cách các công nghệ mới như Hugging Face và NVIDIA đang giải quyết vấn đề này.

Ryabitsev: Creepy crawlies

Konstantin Ryabitsev công bố thống kê về lưu lượng truy cập của các bot AI vào git.kernel.org, dịch vụ lưu trữ Git của nhân Linux. Mỗi ngày trang này nhận khoảng 6 triệu yêu cầu cho các commit ngẫu nhiên, trong đó 66% bị chặn bởi thách thức proof-of-work của Anubis và 33% vượt qua sau khi giải được. Dựa trên giả định rộng rãi, lưu lượng từ người dùng thật chỉ chiếm khoảng 2% tổng số request, phần còn lại là các trình thu thập dữ liệu tự động. Tình trạng này gây raภาระ không cần thiết cho máy chủ, làm giảm hiệu suất và tăng chi phí vận hành. Bài học là cần điều chỉnh mức độ khó của proof-of-work, kết hợp với giám sát và giới hạn tốc độ để phân biệt tốt hơn giữa lưu lượng hợp lệ và bot.

Bài viết này cho bạn cái nhìn rõ ràng về quy mô vấn đề crawler AI và cách bảo vệ hệ thống nguồn mở như Linux kernel trước các truy cập tự động.

From URL to Theme: How {css2r} Steals a Website’s Colours, and Where It Gives Up

You can read the original post in its original format on Rtask website by ThinkR here: From URL to Theme: How {css2r} Steals a Website’s Colours, and Where It Gives Up You have thirty minutes before the demo, and your Shiny app still looks like Bootstrap 5 out of the box. We have all been there. The analysis is solid, the model is good, the tables are clean. And then someone from the communication team walks past your screen and says, very politely, that “it doesn’t really look like us”. They This post is better presented on its original ThinkR website here: From URL to Theme: How {css2r} Steals a Website’s Colours, and Where It Gives Up

Python Web Scraping: U.S. Corporate Revenue & Profitability Analysis

Python Web Scraping: U.S. Corporate Revenue & Profitability Analysis How I Used Python, BeautifulSoup, Requests, and Pandas to Scrape, Clean, Validate, and Analyze U.S. Corporate Revenue Data Web …

I pulled the real sales numbers from Daiso Korea’s website. Here are the 10 products Koreans buy most.

Tác giả đã phân tích dữ liệu bán hàng thực tế từ website Daiso Korea để xác định 10 sản phẩm được người Hàn Quốc mua nhiều nhất. Phân tích này vượt qua các video "review đồ Daiso Hàn" chỉ thể hiện thói quen mua sắm cá nhân. Số liệu chi tiết này giúp hiểu rõ thị hiếu tiêu dùng thực tế tại Hàn Quốc. Tác giả cũng cung cấp bảng xếp hạng cụ thể và doanh số bán hàng cho từng sản phẩm. Điều này rất hữu ích cho các nhà phân tích thị trường và người kinh doanh muốn tìm hiểu xu hướng tiêu dùng tại Hàn Quốc.

Bài này giúp bạn hiểu thực tế hành vi mua sắm của người Hàn qua dữ liệu bán hàng thực tế từ Daiso Korea, không chỉ dựa trên các video haul cá nhân.