PyTorch Conference North America Announces 2026 Keynotes – PyTorch

I Built a Tool-Calling Agent in Python. Here’s How I Debugged It

Bài viết hướng dẫn xây dựng một agent gọi công cụ (tool-calling agent) bằng Python từ đầu, không sử dụng framework, tích hợp API của OpenAI, gọi các API công cộng (Nominatim, Open-Meteo), xác thực tham số bằng JSON Schema, trả về payload gọn nhẹ và xử lý lỗi API khéo léo. Quá trình debug được thực hiện thông qua transcript ghi lại mọi tương tác, hỗ trợ logging tới Weights & Biases Weave, và có chế độ preflight verify để kiểm tra lớp Python trước khi tiêu tốn token API.

Những lập trình viên muốn xây dựng các hệ thống tự động hóa công cụ hiệu quả từ cơ bản, tránh rơi vào nhầm lẫn giữa các framework cao cấp mà không hiểu rõ cơ sở logic, nên đọc để học cách thiết kế và debug một agent từ đầu, từ việc xử lý yêu cầu API đến kiểm tra và log chi tiết.

jujutsu 0.44.0

Jujutsu (jj) phiên bản 0.44.0 vừa được phát hành, cải tiến VCS (hệ thống quản lý phiên bản) tương thích Git với giao diện đơn giản nhưng mạnh mẽ.

Là người phát triển muốn tối ưu hóa quản lý dự án với giao diện gọn nhẹ nhưng vẫn mạnh mẽ, jujutsu là lựa chọn thay thế thông minh so với Git, đặc biệt khi cần đơn giản hóa các thao tác phức tạp trong các dự án nhỏ hoặc nhóm nhỏ.

A startup that slashes AI agent bills just raised $35M. Anthropic is a backer.

Startup Sapiom huy động 35 triệu USD Series A nhằm cắt giảm chi phí vận hành AI agent, đôi khi tới 10 lần. Anthropic là nhà đầu tư ủng hộ, chính là đối tượng mà sản phẩm của Sapiom nhắm tới.

Là lập trình viên phát triển ứng dụng AI, bạn nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu chi phí vận hành các mô hình AI agent, giúp tiết kiệm chi phí mà vẫn duy trì hiệu suất cao trong dự án của mình.

Locking Pretrained Weights via Deep Low-Rank Residual Distillation

Các mô hình ngôn ngữ open-weight ngày càng cải thiện chất lượng nhờ chia sẻ trọng số, nhưng điều này cũng gây rủi ro bị khai thác trái phép. Phương pháp "Deep Low-Rank Residual Distillation" đề xuất khóa trọng số đã huấn luyện bằng cách phân rã thấp cấp sâu, vừa bảo vệ sở hữu trí tuệ vừa giữ được hiệu suất.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật của mô hình AI bằng cách giữ nguyên trọng số ban đầu của mô hình đã được huấn luyện (pretrained) trong quá trình đào tạo lại (fine-tuning) bằng cách sử dụng kỹ thuật low-rank residual distillation, giúp tiết kiệm tài nguyên và bảo vệ thông tin nhạy cảm.

Capptivo: Free open-source screen recorder & demo editor

Capptivo là công cụ ghi màn hình và chỉnh sửa demo miễn phí, mã nguồn mở dành cho macOS …

Welcome Rubyroid Labs!

Rubyroid Labs trở thành nhà ủng hộ của Ruby Alliance, cam kết đóng góp nguồn lực kỹ thuật để duy trì và cải thiện RubyGems.org, nền tảng quan trọng cung cấp hàng tỷ lượt tải gem mỗi năm.

Lập trình viên Ruby nên đọc bài này để hiểu rõ về sự hỗ trợ từ cộng đồng Ruby trong việc duy trì và nâng cấp RubyGems.org—a nền tảng quan trọng cho việc chia sẻ và quản lý các gem—và cách các tổ chức cộng đồng đóng góp vào hạ tầng Ruby mở rộng.

Python 3.14.7 and 3.13.15 are now available!

Python 3.14.7 và 3.13.15 đã phát hành với các bản sửa lỗi quan trọng.

Lập trình viên nên đọc để cập nhật các sửa lỗi quan trọng trong phiên bản mới nhất của Python (3.14.7 và 3.13.15), giúp bảo mật và ổn định ứng dụng của bạn được nâng cấp ngay từ nguồn gốc.

Training a Model on Google Colab, A Survival Guide

Vào epoch thứ 47/60, loss function cuối cùng đã giảm, nhưng trình duyệt đột ngột đóng băng, gián đoạn quá trình training.

Một lập trình viên nên đọc bài này để tránh thất bại khi chạy mô hình AI trên Colab vì không biết cách xử lý các tình huống bất ngờ như thời gian chạy dài, tài nguyên hạn chế hoặc lỗi không mong đợi trong quá trình huấn luyện.