Secure File Upload System

No, We Can't Harden Node.js Against Prototype Pollution

Lỗ hổng prototype pollution không phải lỗi của Node.js hay thư viện, mà phụ thuộc vào cách …

ML Fundamentals Day 12/30: What Is Overfitting? (And How to Spot It)

Overfitting xảy ra khi mô hình học thuộc lòng dữ liệu huấn luyện thay vì nắm bắt được các pattern tổng quát, dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu mới.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách phân biệt và phòng tránh overfitting—lỗi thường gặp trong mô hình ML khiến nó học sai từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu thực tế, từ đó tối ưu hóa hiệu quả dự án và tránh thất bại trong các dự án AI thực tế.

AI Fundamentals: What is a Neuron?

Mạng nơ-ron nhân tạo được xây dựng từ các đơn vị tính toán đơn giản gọi là neuron. Mỗi neuron nhận đầu vào là các con số, thực hiện vài phép tính toán và trả về kết quả.

Nếu bạn đang học hoặc làm việc với các mô hình AI, bài này sẽ giúp bạn hiểu cơ bản về cấu trúc kiến trúc cơ bản của hệ thống học máy, từ đó hiểu rõ hơn về cách các thuật toán AI hoạt động và xây dựng mô hình hiệu quả hơn.

Building Memory That Can Change Its Mind (Part 1 of 4)

Bài viết mở đầu loạt bài 4 phần về thiết kế trợ lý nghiên cứu với bộ nhớ hoạt động giống con người hơn là ghi chép thụ động.

Những kiến thức về thiết kế hệ thống trí nhớ thông minh như trong bài giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng AI có khả năng tự điều chỉnh và học từ trải nghiệm, thay vì chỉ là bộ nhớ ghi lại dữ liệu tĩnh—điều này quan trọng để phát triển các ứng dụng thông minh, từ chatbot đến hệ thống hỗ trợ chuyên môn.

Product Experiment Counterfactual Methods for Estimating the Effects of AI Prompt Engineering

Hai tuần trước, team triển khai Prompt A toàn cầu 100% người dùng mà không có A/B testing hay nhóm kiểm soát. Bài viết đề cập đến phương pháp counterfactual (phản thực tế) nhằm ước tính tác động của Prompt A trong trường hợp không có dữ liệu so sánh trực tiếp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng đối照 ngược (counterfactual) trong AI để đánh giá hiệu quả của prompt mà họ triển khai trực tiếp trên toàn bộ thị trường mà không có kiểm soát, từ đó tránh rủi ro không biết tác động thực sự của thay đổi.

Okta Expands Identity Controls for AI Agents

Okta bổ sung các biện pháp kiểm soát nhận dạng cho AI agents, giải quyết thách thức quản lý truy cập khi chúng hoạt động trong hệ thống doanh nghiệp mà không có danh tính giống con người.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Okta đang giải quyết thách thức quản lý quyền truy cập mới nổi khi các bot AI hoạt động như người dùng thực trong môi trường doanh nghiệp mà không có danh tính riêng.

Onboarding Agent from Scratch. Part 5: From Chatbot to Agent

Giai đoạn 3 của Onboarding Agent buộc mô hình phải tuân theo hợp đồng, đảm bảo đầu ra luôn bao gồm {answer, source, confidence} nhờ forced tool use.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi một chatbot đơn giản thành một agent có khả năng thực thi tác vụ cụ thể với kết quả được định dạng rõ ràng, giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy trong ứng dụng tự động hóa.