Watch the ICRA keynote and plenary talks

The Quiet Weight of Working in Tech in the AI Era

Trong môi trường tech thời AI, nhiều lập trình viên biểu hiện dấu hiệu stress qua nét mặt và thái độ làm việc nhanh gấp rút. Nguyên nhân đến từ áp lực phải liên tục cập nhật kiến thức AI và lo ngại bị thay thế bởi các công cụ như ChatGPT hay GitHub Copilot. Hệ quả là tình trạng kiệt sức tinh thần tăng cao, ảnh hưởng đến chất lượng công việc và sức khỏe lâu dài. Điều đáng học là cần thiết lập ranh giới lành mạnh giữa học hỏi công nghệ mới và bảo vệ sức khỏe bản thân, kết hợp thảo luận cởi mở trong team về áp lực nghề nghiệp.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận thức áp lực tinh thần khi làm việc trong thời đại AI và cách đối mặt với nó.

AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers

Bối cảnh của bài viết là cuộc tranh luận về AI thay thế lập trình viên trong ngành công …

A Gentle Introduction to Model Distillation

Model distillation phương pháp nén khả năng của mô hình teacher lớn vào một student nhỏ hơn, ban đầu qua training trên soft probability distributions và temperature scaling, nay cho LLMs chủ yếu qua synthetic data generation, feature matching hoặc logit matching. Mặc dù distillation đã trở thành tiêu chuẩn (ví dụ Llama 3.1 405B của Meta được cấp phép rõ ràng cho mục đích này), năm 2026 chứng kiến các tranh chấp lớn khi OpenAI cáo buộc DeepSeek, Anthicism cáo buộc Qwen (Alibaba) và báo cáo về việc truy cập tài khoản giả để khai thác Claude, cùng Google can thiệp các tấn công vào Gemini. Chưa có kiểm toán pháp y hay phán xét tòa án nào giải quyết được các cáo buộc này, và xung đột cơ bản giữa việc mô hình bị bộc lộ qua API và được bảo vệ khỏi sao chép vẫn chưa được giải quyết.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ thực trạng pháp lý và kỹ thuật của mô hình model distillation trong bối tranh tranh bản quyền công nghệ AI.

They really do think AI might kill everyone

Một nhà nghiên cứu tại Anthropic gần đây đã từ chức, gây lại lo ngại về nguy cơ AI gây …

How Humans and AI Agents Can Work Together: A Practical Guide to Agent-Based Project Management

Trong bối cảnh AI coding agents đang thay đổi cách phát triển phần mềm, bài viết hướng dẫn thực tế về quản lý dự án dựa trên agent. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ khả năng hỗ trợ của các công cụ như GitHub Copilot hay Cursor trong tự động hóa code và tối ưu hóa workflow. Hệ quả rõ rệt là tăng hiệu suất lập trình lên 35% và giảm 60% thời gian gỡ lỗi. Điều đáng học là cách kết hợp giữa kiểm soát của con người và sức mạnh AI để tạo ra quy trình phát triển hiệu quả nhất.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách hợp tác hiệu quả giữa con người và AI agent để tối ưu hóa quản lý dự án phát triển phần mềm.

From Autocomplete to Intelligence: How Language Became the Operating System of AI

Bối cảnh của bài viết khám phá quá trình từ dự đoán từ tiếp theo trở thành trí tuệ nhân tạo. Nguyên nhân kỹ thuật chính là sự ra đời của kiến trúc Transformers và việc tăng quy mô mô hình, cho phép LLM xử lý ngôn ngữ ở cấp độ cao hơn. Hệ quả là ngôn ngữ đã trở thành hệ điều hành cho AI, với các mô hình như GPT-4 cho thấy khả năng lập luận đáng kể. Điều đáng học là dù LLM có thể xử lý ngôn ngữ phức tạp, chúng vẫn còn những hạn chế trong việc hiểu hoàn toàn bối cảnh và đưa ra lập luận nhất quán.

Bài này giải thích cách ngôn ngữ trở thành hệ điều hành của AI qua việc khám phá sự tiến hóa từ dự đoán từ tiếp theo đến trí tuện thực sự.

GPT-6 Astra Benchmarks: 99.9% or 62.7%? The Full ARC-AGI-3 Story

GPT-6 Astra công bố điểm ARC-AGI-3 ấn tượng 99.9%, nhưng thực tế chỉ đạt 62.7% khi thử nghiệm công bằng hơn. Điểm số này cho thấy sự cải tiến so với Sol nhưng không đáng kể khi áp dụng chỉ số "no jump" để đo lường trí tuệ thực sự. Việc trả gấp 2.5 lần giá cho GPT-6 Astra chỉ có thể hợp lý nếu bạn cần xử lý các tác vụ AI phức tạp đòi hỏi hiệu suất vượt trội. Bài viết phân tích chi tiết sự khác biệt giữa hai con số này và giúp người dùng đưa ra quyết định đầu tư thông minh cho các giải pháp AI.

Bài viết giải thích rõ cách đánh giá hiệu suất của GPT-6 Astra qua các tiêu chí thực tế như ARC-AGI-3, giúp lập trình viên hiểu rõ sự khác biệt giữa hiệu năng tuyên bố và thực tế, từ đó đánh giá đúng giá trị của mô hình AI mới so với các giải pháp hiện tại.

The latest AI doomsayer is China’s intelligence boss

Trung Quốc đang tăng cường quản lý AI với mục tiêu nắm giữ "chủ quyền công nghệ". Bộ trưởng An ninh quốc gia Chen Wenqing bày tỏ lo ngại về rủi ro an ninh từ AI và thúc đẩy quy định chặt chẽ. Các chính sách mới yêu cầu các nền tảng lớn phải được cấp phép và chịu sự giám sát nghiêm ngặt. Điều này phản ánh xu hướng toàn cảnh về quản lý AI, với các quốc gia cân bằng giữa thúc đẩy đổi mới và kiểm soát rủi ro.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ xu hướng chính sách công nghệ và quản trị AI đang định hình tương lai ngành công nghiệp toàn cầu.