Upcoming deprecation of selected GitHub Copilot models

FireUp4 Hot4 min13 h agoAI

NVIDIA Nemotron 3 Ultra: 10x cheaper than GPT-4o

NVIDIA vừa ra mắt Nemotron 3 Ultra, mô hình open weights với khả năng xử lý 1M token context, chi phí chỉ bằng 1/10 so với GPT-4o trên các benchmark agent. Sự chênh lệch giá này đến từ kiến trúc tối ưu và chiến lược cloud hosting của NVIDIA, cho phép người dùng tải weights, tự host và fine-tune hoàn toàn. Hệ quả là lập trình viên có thể triển khai Nemotron 3 Ultra với chi phí thấp đáng kể mà không phụ thuộc vào API trả phí của các dịch vụ đám mây. Bài này đáng đọc nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp LLM tiết kiệm chi phí, đặc biệt khi xây dựng các ứng dụng agent cần context window lớn.

NVIDIA Nemotron 3 Ultra mang đến lựa chọn AI mở với chi phí chỉ 1/10 GPT-4o, cho phép lập trình viên tự lưu trữ và tinh chỉnh mô hình.

#open-source #llm #gpt Source

The Next Web2 Hot4 min8 h agoAI

Coworker.ai launches OM2, an organizational memory layer promising to slash enterprise AI token burn by 9x

Coworker.ai vừa ra mắt OM2, một lớp bộ nhớ tổ chức nhằm tối ưu chi phí token cho AI doanh nghiệp. OM2 tính trước kiến thức công ty thành một đồ thị neural có nhận thức về quyền truy cập, cho phép truy xuất nhanh mà không cần gửi toàn bộ ngữ cảnh mỗi lần. Kết quả là lượng token tiêu thụ giảm xuống 1/9 (khoảng 9x tiết kiệm) và thời gian phản hồi tăng tốc 64%. Khi kết hợp với việc định tuyến truy vấn qua nhiều mô hình, tổng mức tiết kiệm có thể lên tới 51x token. Điều này cho thấy việc đầu tư vào bộ nhớ tổ chức được tính trước có thể giảm đáng kể chi phí tính toán và cải thiện trải nghiệm người dùng trong hệ thống AI doanh nghiệp.

OM2 giúp lập trình viên tiết kiệm tới 51 lần chi phí token AI và tăng tốc độ phản hồi tới 64%.

#ai #llm #mcp Source

GitHub Blog1 Hot3 min8 h agoAI

GitHub Copilot app for Beginners: Run several agents at once

Bài viết hướng dẫn người mới bắt đầu cách sử dụng tính năng chạy song song nhiều agents trong ứng dụng GitHub Copilot. Nó giải thích cách khởi tạo từng agent qua giao diện Copilot Chat và cấu hình chúng để thực hiện các tác vụ khác nhau đồng thời. Khi các agents hoạt động song song, thời gian chờ đợi kết quả giảm đáng kể và người dùng cảm thấy công cụ trở nên mạnh mẽ hơn. Tác giả cũng chia sẻ mẹo để tránh xung đột tài nguyên và tối ưu việc sử dụng bộ nhớ khi chạy nhiều agents cùng lúc. Từ đó, bài viết khuyên các lập trình viên nên thử nghiệm với số lượng agents phù hợp để trải nghiệm sự chuyển đổi từ cảm giác lo lắng sang cảm giác mạnh mẽ khi làm việc với Copilot.

Bài viết này giúp lập trình viên tận dụng sức mạnh đa tác vụ của GitHub Copilot để tăng hiệu suất công việc một cách đáng kể.

#github #ai-agent #vibe-coding Source

SitePoint1 Hot14 min8 h agoAI

From AI Prototype to Production: The Engineering Gaps Developers Often Miss

Khi chuyển tính năng AI từ mô hình thử nghiệm sang môi trường sản xuất, nhóm cần xem model như một thành phần không tin cậy, xác suất trong hệ thống phần mềm truyền thống. Những sai lầm thường gặp là coi model như là toàn bộ hệ thống, bỏ qua việc xác định hợp đồng sản phẩm hẹp, không xác thực đầu ra model như dữ liệu không tin cậy, và không quản lý phiên bản prompt hoặc dữ liệu đánh giá trước khi tinh chỉnh. Điều này dẫn đến lỗi logic nghiệp vụ, chi phí không được kiểm soát, rủi ro bảo mật như prompt injection, và sự cố khi nhà cung cấp dịch vụ AI gặp sự cố mà không có cơ chế timeout, retry hoặc fallback. Áp dụng danh sách kiểm tra готовness bao gồm phạm vi, kiến trúc, chất lượng, độ tin cậy, bảo mật và hoạt động; giữ các quy tắc kinh doanh xác định bên ngoài model, xác thực đầu ra, cấp quyền truy cập công cụ theo nguyên tắc ít đặc quyền nhất, và duy trì con người trong các quy trình có hậu quả cao. Sau khi triển khai dần dần, equipes nên giám sát chất lượng sau khi ra mắt, đo chi phí cho mỗi kết quả thành công thay vì chỉ giá token, và ghi lại ranh giới AI để duy trì tính traceability và dễ bảo trì.

Bài hướng dẫn này cung cấp lộ trình thiết thực giúp lập trình viên khắc phục khoảng cách kỹ thuật khi triển khai AI từ prototype sang production.

#llm #architecture #rag Source

Kilo Blog127 Hot3 min14 d agoAI

All roads lead to metered pricing

Kỷ nguyên của mô hình trợ giá cao và định giá đăng ký cố định đang kết thúc. Cursor vừa thông báo sẽ áp dụng giá tự động dựa trên mô hình mà mỗi yêu cầu được định tuyến đến.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu xu hướng chuyển đổi sang mô định giá theo mức sử dụng, ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí và cách sử dụng các công cụ AI.

#github #anthropic Source

Addy Osmani88 Hot15 min11 d agoAI

Practical Loop Engineering

Bài viết bắt đầu bằng việc đặt ra mục tiêu của việc thiết kế vòng lặp trong hệ thống phần mềm hiệu suất cao. Nó phân tích nguyên nhân kỹ thuật khi các vòng lặp được viết mà không tính đến truy cập bộ nhớ, dự đoán nhánh và chi phí gọi hàm, dẫn đến sự suy giảm throughput lên tới hàng chục phần trăm trên các nền tảng như x86-64 hoặc ARM. Hệ quả là không chỉ lãng phí tài nguyên CPU mà còn làm tăng độ phức tạp bảo trì khi đội phát triển phải dựa vào giả định thay vì đo lường thực tế. Bài viết nhấn mạnh kỷ luật không ủy phán quyết định cho công cụ hoặc thư viện mà tự mình đo lường, profile và điều chỉnh dựa trên dữ liệu thực nghiệm. Điều đáng học là áp dụng quy trình lặp lại: định nghĩa mục tiêu, đo lường baseline, thay đổi một biến mỗi lần và xác nhận cải thiện trước khi tiếp tục, giúp vòng lặp trở thành một thành phần có thể dự đoán và mở rộng.

Bài viết giúp lập trình viên nắm vững kỹ thuật thiết kế vòng lặp hiệu quả và phát triển tư duy phản biện khi giải quyết vấn đề.

#github #ai-agent #prompt-engineering Source

Machine Learning Mastery1 Hot8 min11 h agoAI

Single-Agent vs. Multi-Agent Systems: When the Complexity Is Worth It

Bài viết so sánh kiến trúc AI đơn agent và đa agent, giải thích rằng hệ thống agentic hoạt động qua vòng lặp hành động – quan sát – quyết định, khác với việc chỉ dùng prompt LLM thuần túy. Với một agent đơn, latency, chi phí và việc debug được giữ ở mức thấp, đủ xử lý hầu hết các nhiệm vụ thực tế. Khi chuyển sang đa agent, sẽ phải trả “thuế phức tạp”: latency tăng theo bội số, chi phí mở rộng, lỗi lan truyền và việc orchestrate trở nên khó khăn, chỉ đáng trả khi thỏa mãn một trong bốn điều kiện – workflow đối đầu/bình luận, bộ công cụ quá khác nhau để gộp, nhiệm vụ có thể chạy song song hoặc các bước cần persona và guardrails cực kỳ khác nhau. Do đó, tác giả khuyên nên bắt đầu bằng một agent đơn và chỉ mở rộng sang đa agent khi thấy lỗi thực tế chứng minh rằng sự đơn giản hiện tại không đủ. Kết luận là trả giá cho độ phức tạp chỉ khi có bằng chứng rõ ràng về lợi thế song song, đối đầu hoặc nhu cầu tách biệt công cụ và chính sách.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách phân biệt giữa hệ thống AI đơn (Single-Agent) và đa (Multi-Agent) khi quyết định khi nào nên nâng cấp độ phức tạp để tối ưu hóa công việc, tránh lãng phí tài nguyên khi chỉ cần đơn giản hóa.

#career #llm #ai-agent Source

swizec.com145 Hot6 min19 d agoAI

Stop burning tokens on code review

Tác giả chia sẻ cách xây dựng hệ thống giúp con người và AI triển khai sản phẩm nhanh chóng nhưng an toàn bằng cách sử dụng custom linters.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa quá trình code review bằng cách sử dụng các công cụ linter cá nhân, giúp giảm thiểu việc tiêu thụ token (vốn AI) không cần thiết và tăng hiệu suất phát triển an toàn.

#architecture #ai-coding #claude Source

Upcoming deprecation of selected GitHub Copilot models

Recommended for you

Bình luận

NVIDIA Nemotron 3 Ultra: 10x cheaper than GPT-4o

Coworker.ai launches OM2, an organizational memory layer promising to slash enterprise AI token burn by 9x

GitHub Copilot app for Beginners: Run several agents at once

From AI Prototype to Production: The Engineering Gaps Developers Often Miss

All roads lead to metered pricing

Practical Loop Engineering

Single-Agent vs. Multi-Agent Systems: When the Complexity Is Worth It

Stop burning tokens on code review

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads