“This is not in my top ten list of worries”: What Sam Altman thinks about model distillation

Why DoorDash, Instacart, and Uber Eats Integrated LLMs Into Search Three Different Ways

Ba nền tảng giao đồ ăn DoorDash, Instacart và Uber Eats đều tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào chức năng tìm kiếm, nhưng theo ba cách khác biệt về mặt kỹ thuật và trải nghiệm người dùng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các nền tảng delivery sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tối ưu hóa giao diện tìm kiếm, từ đó học cách áp dụng các giải pháp riêng biệt nhưng hiệu quả trong việc xây dựng ứng dụng tương tác AI cho các dự án của riêng mình.

Someone Just Asked Who Governs Your AI. Your Org Chart Has No Answer.

Ba câu hỏi quản trị AI vừa đặt ra cho mọi lãnh đạo thiết kế đều xuất phát từ cùng một vị trí trống trong sơ đồ tổ chức, không phải lỗ hổng về thiết kế.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý và định hình quy trình AI không chỉ phụ thuộc vào kỹ thuật mà còn cần sự điều phối rõ ràng từ các bộ phận khác nhau, từ pháp lý đến quản lý rủi ro, để xây dựng hệ thống AI đáng tin cậy và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

1.6 Million Open AI Engineering Roles. I Watched Six Engineers Fail the Same Interview.

Tác giả quan sát sáu kỹ sư thất bại trong cùng một cuộc phỏng vấn cho 1,6 triệu vị trí kỹ sư AI đang thiếu hụt, khi họ không thể thể hiện kỹ năng xây dựng eval harness, phân loại lỗi (failure taxonomy) hay các yêu cầu kỹ thuật tương tự.

Nếu bạn đang tìm cách nâng cao kỹ năng thực hành và hiểu rõ cách đánh giá kỹ thuật trong công việc, bài viết này sẽ giúp bạn phân tích những lỗi cơ bản thường gặp trong quá trình phỏng vấn kỹ thuật, từ đó cải thiện khả năng ứng phó và tránh những sai lầm phổ biến trong các vị trí AI/ML.

Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture

Kimi Linear là kiến trúc chú ý (attention) mới được đề xuất trong bài báo arXiv 2510.26692, nhằm cải thiện khả năng biểu đạt (expressive) và hiệu quả (efficient) so với các mô hình chú ý truyền thống.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất AI/ML cho ứng dụng của mình nên đọc bài vì nó giới thiệu một kiến trúc chú ý (attention) hiệu quả hơn, giúp giảm chi phí tính toán và tăng hiệu suất mô hình mà vẫn giữ được độ biểu đạt cao.

We broke the OTel demo

Bản demo OpenTelemetry (OTel) vừa trải qua thay đổi cấu trúc lớn, khiến nhiều chức năng cũ không hoạt động, tên thuộc tính thay đổi và dashboard tùy chỉnh bị hỏng. Những điều chỉnh này là cần thiết nhưng gây bất tiện cho người dùng.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách OTel Demo đã cập nhật lại cơ chế triển khai mới, giúp tránh tình trạng lỗi do thay đổi cấu trúc không được thông báo đầy đủ, từ đó tối ưu hóa cách tích hợp và sử dụng OpenTelemetry trong dự án của mình.

Kimi K3 by Moonshot now available on Modal

Mô hình đa phương thức Kimi K3 của Moonshot, với 2,8 nghìn tỷ tham số, cùng công cụ DFlash speculator tùy chỉnh, đã được triển khai trên nền tảng Modal.

Là người phát triển muốn tối ưu hóa hiệu suất và tính năng AI cho ứng dụng của mình, bạn nên đọc bài này để hiểu cách Kimi K3 và DFlash Speculator của Moonshot có thể giúp cải thiện hiệu năng xử lý đa modal và dự đoán trong các ứng dụng AI hiện đại.

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.

OpenAI confirms ChatGPT is down worldwide

ChatGPT, chatbot AI nổi tiếng cho phép người dùng trò chuyện với nhiều nhân vật và chủ đề …