The CALM Platform Test

Our position on open-weights models

Dario Amodei, CEO của Anthropic, đã chia sẻ quan điểm của công ty về các mô hình open-weights (mô hình có trọng số mở).

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình AI lớn như OpenAI đang cân bằng giữa công khai và bảo mật trong phát triển công nghệ, giúp họ tìm hiểu xu hướng mới về quyền sở hữu dữ liệu và ứng dụng thực tế trong tương lai.

5 Architectural Patterns for Persistent Memory and State in AI Agents

Năm mô hình kiến trúc giải quyết vấn đề lưu trữ trạng thái (state) và bộ nhớ bền vững (persistent memory) cho các tác nhân AI (AI Agents) trong sản xuất, gồm: (1) Bộ đệm làm việc trong ngữ cảnh (In-Context Working Buffer) dùng cửa sổ trượt và tóm tắt cho ngữ cảnh ngắn hạn; (2) Điểm kiểm tra thực thi (Execution Checkpointing) lưu trạng thái workflow vào cơ sở dữ liệu như PostgreSQL để khôi phục sau lỗi; (3) Bộ nhớ ngữ nghĩa (Semantic Memory) lưu trữ sự kiện xuyên phiên bằng vector stores kèm theo cơ chế giải quyết xung đột; (4) Nhật ký sự kiện theo trình tự (Episodic Event Logs) ghi lại hành động của tác nhân nhằm học từ thất bại; (5) Phân tách đa phạm vi (Multi-Scope Segregation) cô lập bộ nhớ theo định danh người dùng để tuân thủ quyền riêng tư đa người thuê. Các thách thức sản xuất bao gồm đảm bảo tính lặp lại (idempotency) cho tác vụ phụ, vô hiệu hóa sự kiện cũ, rủi ro tiêm nhiễm prompt qua bộ nhớ ngữ nghĩa, và quản lý dung lượng lưu trữ thông qua chính sách TTL (thời gian sống) và cắt tỉa.

Một lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống có thể quản lý trạng thái bền vững cho các ứng dụng AI sản phẩm, tránh rủi ro về lỗi tái hiện, bảo mật và hiệu suất khi chuyển từ mô hình stateless sang stateful.

Explore what's next in agentic operations: Introducing AI Week

Tuần lễ AI đầu tiên giới thiệu những cải tiến mới trong AI cho observability và ngược lại, đồng thời cung cấp cơ hội trải nghiệm trực tiếp các công cụ AI mới nhất.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách AI đang thay đổi cách theo dõi, giám sát và tối ưu hóa các hệ thống tự động hóa, giúp bạn hiểu rõ hơn về công cụ mới nhất và cách áp dụng chúng vào dự án của mình.

Why I Build Software Like I’m Going to Maintain It for 10 Years

Tôi xây dựng phần mềm như thể mình sẽ bảo trì nó trong 10 năm vì càng lớn tuổi, tôi càng …

I Stopped Building the Onboarding Fix. Now I Keep Score.

Tôi đã ngừng tự xây dựng giải pháp onboarding API và chuyển sang theo dõi, đánh giá hiệu quả của các giải pháp hiện có. Thay vì can thiệp trực tiếp, tác giả tập trung đo lường và tối ưu hóa quy trình onboarding thông qua các chỉ số.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ việc tự giải quyết vấn đề kỹ thuật đơn lẻ sang chiến lược hệ thống hóa, tiết kiệm thời gian và tránh rắc rối tái phát trong dự án lớn.

Shadow AI agents are multiplying. Here's how to find and secure them.

Các AI agent "shadow" (không được quản lý bởi IT) đang lan rộng trong doanh nghiệp mà không bị phát hiện, tiềm ẩn rủi ro bảo mật. Nudge Security đề xuất cách doanh nghiệp tìm kiếm, đánh giá và kiểm soát chúng trước khi các quyền hạn không quản lý được và hành động tự động gây ra nguy cơ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách bảo vệ hệ thống của doanh nghiệp trước các AI shadow agents hoạt động độc lập mà không được kiểm soát, có thể gây rủi ro về quyền riêng tư, an ninh và hiệu suất công việc.

All Your GUCs in a Row: gin_fuzzy_search_limit

Tham số gin_fuzzy_search_limit của PostgreSQL buộc các truy vấn sử dụng chỉ mục GIN trả về ngẫu nhiên một tập con kết quả thay vì toàn bộ dữ liệu, gây nguy hiểm khi GIN hỗ trợ nhiều kiểu dữ liệu (jsonb, array, hstore, trigram) mà người dùng mong đợi kết quả đầy đủ. Khuyến nghị tắt tham số này (đặt = 0) và tối ưu selectivity, lọc dữ liệu rõ ràng hoặc dùng chỉ mục RUM cho các trường hợp xếp hạng kết quả.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh gặp lỗi khi sử dụng GIN trong các trường hợp không mong đợi—như tìm kiếm fuzzy hay JSONB—vì gin_fuzzy_search_limit có thể khiến kết quả bị trộn lẫn, sai lệch hoặc không chính xác mà không báo hiệu, ảnh hưởng nghiêm trọng đến tính chính xác của các query quan trọng.