We Pinned Our Model Version to Stay Safe. The Provider Deprecated It Anyway.

Medium3 Hot5 min2 d agoAI

LLM Discussions (02): Train-time Vs. Test-time Compute

Các nhà nghiên cứu phát hiện small models với kỹ thuật deep thinking vượt trội hơn frontier models trong nhiều tác vụ, bất chấp sự khác biệt về kích thước. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc tái phân bổ compute từ giai đoạn train sang test-time, cho phép mô hình nhỏ hơn suy nghĩ lâu hơn để giải quyết vấn đề. Hệ quả là các mô hình nhỏ chỉ cần 10% compute training của frontier models nhưng đạt hiệu suất cao hơn trong các bài toán phức tạp như MATH và GSM8K. Điều đáng học hỏi là chiến lược phân bổ tài nguyên này mở ra hướng đi mới để tối ưu hóa hiệu năng model mà không cần tăng kích thước mô hình. Các lập trình viên có thể áp dụng phương pháp prompt chaining và few-shot prompting để triển khai deep thinking hiệu quả trên các ứng dụng thực tế.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ cách tối ưu hóa hiệu năng giữa chi phí huấn luyện và sử dụng mô hình LLM.

#llm #prompt-engineering #mixture-of-experts Source

Addy Osmani88 Hot15 min25 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

Elevate104 Hot15 min1 mo agoAI

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh việc không ủy thác hoàn toàn quyết định cho các công cụ tự động mà phải duy trì sự kiểm soát và đánh giá chủ động.

Là người viết code hàng ngày, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng các vòng lặp hiệu quả và tránh những thói quen sai lầm như tự động hóa quyết định sai lầm, giúp code trở nên rõ ràng, bảo trì dễ dàng và hiệu suất cao hơn.

#github #ai-agent #prompt-engineering Source

Medium1 Hot9 min3 d agoAI

Four AI workflow patterns worth building — and two that will waste your time

Bối cảnh bài viết tập trung vào việc tối ưu hóa AI workflow cho lập trình viên. Nguyên nhân kỹ thuật chính là việc sử dụng inefficient chat window cho các tác vụ lặp lại 40 lần trở lên. Hệ quả là lãng phí thời gian và hiệu suất. Bài đề xuất 4 mẫu workflow hữu ích như RAG pipelines và agent-based architectures, đồng thời cảnh báo 2 mẫu kém hiệu quả. Điều đáng học là cách phân biệt giữa các pattern AI hiệu quả và những thiết kế gây lãng phí time.

Bài viết giúp nhận diện các mẫu workflow AI thực tế cần xây dựng và những công việc không đáng đầu tư thời gian.

#llm #ai-agent #automation Source

sean goedecke1 Hot4 min3 d agoAI

Tell agents the why, not just the how

Các AI agent ban đầu hoạt động như những "kẻ ngốc nhiệt tình", đòi hỏi phải hướng dẫn chi tiết từng bước. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở giới hạn của các Large Language Models (LLMs) chưa hiểu được ngữ cảnh tổng thể và logic đằng sau yêu cầu. Hệ quả là agent thực hiện các tác vụ một cách máy móc mà không có khả năng điều chỉnh khi gặp tình huống bất ngờ. Điều đáng học là việc cung cấp "why" (lý do) thay vì chỉ "how" (cách thức) giúp agent đưa ra quyết định linh hoạt hơn, giảm 70% lỗi không mong muốn theo nghiên cứu Anthropic. Các framework như LangChain đang tích hợp tri thức vào prompt để agent hiểu được mục tiêu cuối cùng thay vì chỉ thực thi lệnh theo khuôn mẫu.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách hướng dẫn AI agents thực hiện nhiệm vụ hiệu quả bằng cách cung cấp ngữ cảnh và mục tiêu thay vì chỉ ra lệnh từng bước.

#llm #ai-agent #prompt-engineering Source

Medium2 Hot14 min6 d agoAI

Your RAG Pipeline Isn’t Broken. Your Context Is.

RAG pipeline thường gặp vấn đề không phải do lỗi kỹ thuật mà do quản lý context kém. Nhiều engineer tập trung vào prompt engineering trong khi context engineering mới là yếu tố quyết định hiệu suất hệ thống. Các nghiên cứu chỉ ra rằng 80% lỗi RAG liên quan đến context window management và token efficiency. Khi context quá lớn hoặc không được tối ưu, mô hình AI như GPT-4 sẽ gặp khó khăn trong việc trích xuất thông tin chính xác. Bài viết này cung cấp giải pháp cụ thể để tối ưu context window, giúp RAG pipeline hoạt động hiệu quả mà không cần thay đổi mô hình nền.

Bài này giúp lập trình viên hiểu tại ngữ cảnh quan trọng hơn prompt engineering trong pipeline RAG.

#ai-agent #prompt-engineering #rag Source

Elevate9 Hot14 min22 d agoAI

Audit your Agent files

Trong môi trường phát triển hiện nay, các công cụ coding agent ngày càng được tích hợp vào quy trình, nhưng vẫn còn nhiều lỗ hổng trong khả năng tự kiểm tra và điều chỉnh. Nguyên nhân nằm ở việc cấu trúc agent files không được theo dõi chặt chẽ, dẫn đến việc các lệnh bị bỏ sót hoặc ghi đè. Khi không thực hiện audit định kỳ, các lỗi tiềm ẩn sẽ lan tỏa, gây giảm chất lượng đầu ra và tăng chi phí sửa lỗi. Vì vậy, việc áp dụng quy trình audit có thể giúp phát hiện sớm các sai lệch, tối ưu hoá workflow và nâng cao độ tin cậy của hệ thống. Do đó, người phát triển nên cân nhắc đọc bài gốc để nắm bắt các bước thực tiễn.

Hướng dẫn thực tế này giúp bạn kiểm tra và cải thiện hiệu suất của coding agent.

#ai-agent #prompt-engineering #claude-code Source

Think Like a Tester17 Hot5 min1 mo agoAI

How to Use AI With Your Brain – Think Like a Tester

Hướng dẫn dành cho tester về tư duy phản biện khi sử dụng công cụ AI, nhấn mạnh những sai lầm phổ biến như ảo tưởng sức mạnh (LLM không thực sự thông minh mà chỉ dự đoán dựa trên dữ liệu huấn luyện), đưa ra câu trả lời sai nhưng tự tin, phiên bản trả phí nghiên cứu kỹ hơn miễn phí, ảo giác (hallucination) tạo ra câu trả lời bịa nhưng thuyết phục, xu hướng đồng thuận vô điều kiện, văn bản/code dư thừa (workslop), và nguy cơ các tác nhân AI (AI agents) thực hiện hành động ngoài ý muốn. Lời khuyên chính là luôn xác minh đầu ra của AI thay vì tin tưởng mù quáng.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách phân biệt giữa sự hữu ích và rủi ro khi sử dụng AI—tránh bị lừa bởi những kết quả giả tạo, từ đó xây dựng mã và giải pháp kỹ thuật chính xác và hiệu quả hơn.

#llm #testing #ai-agent Source

We Pinned Our Model Version to Stay Safe. The Provider Deprecated It Anyway.

Recommended for you

Bình luận

LLM Discussions (02): Train-time Vs. Test-time Compute

Practical Loop Engineering

Practical Loop Engineering

Four AI workflow patterns worth building — and two that will waste your time

Tell agents the why, not just the how

Your RAG Pipeline Isn’t Broken. Your Context Is.

Audit your Agent files

How to Use AI With Your Brain – Think Like a Tester

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads