Latest developer news about google-gemini, summarized in Vietnamese by AI.
Bạn đã dành hai tuần xây dựng trợ lý AI bằng Flutter với giao diện chat streaming mượt mà, prompt hệ thống tối ưu và bộ lọc an toàn. Demo cho team thành công, nhận được phản hồi tích cực.
Lập trình viên Flutter nên đọc bài này để tránh gặp phải lỗi không phát hiện sớm khi AI tích hợp vào ứng dụng, từ đó đảm bảo chất lượng, hiệu suất và an toàn trước khi phát hành.
GitHub đã ngừng hỗ trợ Gemini 2.5 Pro và Gemini 3 Flash từ ngày 31/7/2026, yêu cầu người dùng chuyển sang Gemini 3.1 Pro (Preview) và Gemini 3.6 Flash. Quản trị viên Copilot Enterprise có thể phải kích hoạt quyền truy cập các model thay thế trong cài đặt chính sách mô hình.
Lập trình viên nên đọc bài này để biết cách chuyển đổi sang phiên bản mới của Copilot—Giải pháp để tiếp tục sử dụng AI hỗ trợ phát triển mà không bị gián đoạn khi các phiên bản cũ bị ngừng hỗ trợ vào tháng 7/2026.
Google đang chậm tiến độ vài tháng trong việc nâng cấp Gemini Pro do khả năng lập trình không đạt mục tiêu nội bộ, nhiều kỹ sư rời đi sang Anthropic, và việc làm mới dữ liệu huấn luyện khiến nội bộ thất vọng.
Lập trình viên nên theo dõi để hiểu cách AI hiện tại và tương lai ảnh hưởng đến công cụ phát triển mã, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và chọn lựa công nghệ phù hợp cho dự án của mình.
Google sẽ ngừng hỗ trợ Assistant trên điện thoại Android vào ngày 4/9, buộc người dùng phải chuyển sang sử dụng Gemini. Tính năng này cũng bị ảnh hưởng trên smartwatch, tai nghe và Android Auto, trong khi TV được gia hạn thời gian sử dụng.
Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ một hệ sinh thái AI tích hợp sâu vào thiết bị sang một nền tảng mới, giúp họ dự đoán xu hướng phát triển của công nghệ tương tác trên thiết bị di động và có thể khai thác cơ hội hoặc rủi ro trong việc tích hợp các giải pháp tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương
Tối ưu hóa chi phí token trong Genkit Go bằng cách sử dụng Agent Skills. Bài viết hướng dẫn triển khai cơ chế tiết lộ dần (progressive disclosure) thông qua tệp SKILL.md để tải các workflow AI chuyên biệt theo nhu cầu.
Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng bằng cách tích hợp các Agent Skills trong Genkit Go, giúp giảm chi phí token và tăng tốc độ phản hồi khi cần sử dụng các công cụ AI chuyên dụng chỉ khi cần thiết.
Spotify cuối cùng cũng hiểu được sở thích nghe nhạc của tôi nhờ tính năng thông minh ẩn trong Android Auto.
Là một lập trình viên Android, bạn nên đọc bài này để khám phá cách phát triển ứng dụng giao diện người dùng (UI) tương tác thông minh trên Android Auto, từ đó tối ưu hóa tính năng tương tác người dùng cho các ứng dụng di động của mình.
Bài đánh giá so sánh hiệu suất (tháng 7/2026) của bốn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới ra mắt—Kimi K3, Claude Opus 5, Grok 4.5 và Gemini 3.6 Flash—trên nền tảng benchmark Baba Is Bench, dựa trên trò chơi giải đố Baba Is You, với tiêu chí tỷ lệ vượt qua, tốc độ và chi phí, so sánh thêm với Claude Fable 5 và GPT-5.6.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình AI hiện đại (đặc biệt là các phiên bản mới nhất) xử lý logic phức tạp trong game Baba Is You—một thử nghiệm thực tế về khả năng giải quyết vấn đề và tối ưu hóa thuật toán cho các ứng dụng AI tương tương tự.
Đọc blog kỹ thuật là cách học hiệu quả nhưng bất tiện khi phải ngắt quãng. Bài viết chia sẻ cách xây dựng một AI agent tự động chuyển đổi nội dung blog thành podcast, giúp người dùng tiếp cận thông tin thuận tiện hơn.
Lập trình viên nên đọc bài này vì nó cho thấy cách tự động hóa và tích hợp công nghệ AI vào dự án blog-to-podcast, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả phát triển bằng cách kết hợp kiến thức kỹ thuật với giải pháp thực tế.
Liên minh châu Âu yêu cầu Google mở khóa các tính năng hệ điều hành Android quan trọng để trợ lý ảo của bên thứ ba có thể kích hoạt bằng giọng nói và truy cập các chức năng cốt lõi.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các chính sách cạnh tranh mới ở châu Âu có thể mở rộng khả năng tương tác giữa hệ điều hành Android và các nền tảng AI độc lập, giúp phát triển ứng dụng đa dạng hơn và tạo cơ hội cho các dự án mở rộng chức năng cho người dùng.
Vertu ra mắt trợ lý AI độc quyền trên chiếc điện thoại gập xa xỉ, nhưng trải nghiệm thực tế cho thấy hiệu năng hạn chế, tuổi thọ pin kém và giá 6.880 USD không tương xứng với tiện ích.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng công nghệ AI trong thiết bị vật lý—từ thiết kế hệ thống đến tối ưu hóa hiệu suất—có thể mang lại những giải pháp thực tế cho các ứng dụng tương tác người-máy trong tương lai.
Bài viết giới thiệu 13 bản demo trên nền tảng Gemini Enterprise Agent, mỗi demo minh họa một khái niệm, mô hình hoặc kiến trúc có thể triển khai ngay lập tức.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách ứng dụng các mẫu kiến trúc và mô hình hành vi của Gemini Enterprise Agent Platform giúp tối ưu hóa hiệu suất, tự động hóa công việc và xây dựng giải pháp thông minh thực tế từ những ví dụ cụ thể.
Ba mô hình AI (ChatGPT, Gemini 3.5 Thinking, Claude Sonnet 5) được thử nghiệm tóm tắt cùng một báo cáo nghiên cứu dày 200+ trang bằng cùng một prompt. ChatGPT cho ra kết quả dễ đọc nhất nhưng nông cạn, Gemini nhanh nhất nhưng quá dày đặc, còn Claude mất nhiều thời gian nhất nhưng cân bằng được độ sâu, rõ ràng và cấu trúc, được đánh giá là tốt nhất cho tác vụ này.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình AI hiện đại xử lý và tối ưu hóa công việc xử lý dữ liệu phức tạp, từ đó áp dụng hiệu quả các công cụ này trong phát triển phần mềm, phân tích dữ liệu hoặc tự động hóa công việc nghiên cứu.
AlphaEvolve, công cụ tối ưu hóa thuật toán của Google dựa trên mô hình Gemini, đã chính thức ra mắt trên nền tảng Gemini Enterprise Agent. Sử dụng kỹ thuật tìm kiếm tiến hóa (evolutionary search), nó giúp cải thiện hiệu suất trong logistics, thiết kế chip, tài chính và các lĩnh vực khác, với những báo cáo thành công như tăng 80% dự báo chuỗi cung ứng (BASF) hay giảm 90% thời gian chạy (Kinaxis).
Là người viết code cho các vấn đề phức tạp, bạn nên đọc để khám phá cách evolutionary search có thể tự động tối ưu hóa thuật toán của mình từ seed ban đầu, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc phát triển giải pháp hiệu quả hơn.
Kỹ sư mabl chia sẻ ba năm kinh nghiệm xây dựng AI agents cho kiểm thử phần mềm sản xuất, từ những thất bại ban đầu với PaLM 2023 đến việc tận dụng sức mạnh LLM như LLM-as-judge, RAG với Gemini 2, và quản lý trạng thái đa nền tảng. Họ rút ra bài học: giao diện UI đơn giản vẫn khó điều hướng, nhóm ngữ nghĩa hiệu quả hơn so khớp từ, dữ liệu kiểm thử tĩnh không phù hợp cho AI xác suất, và CoT cứng nhắc phản tác dụng khi nâng cấp lên Gemini 2.5.
Bạn nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ những thất bại ban đầu trong ứng dụng AI như PaLM sang xây dựng các hệ thống agent hiệu quả trong thực tế, từ đó tránh những sai lầm về cách tiếp cận và tối ưu hóa kiến trúc cho các ứng dụng AI trong sản xuất.
Google tích hợp khả năng xem và điều khiển màn hình (screen-seeing & control) trực tiếp vào Gemini 3.5 Flash, thay thế mô hình tách biệt trước đây, nhằm phục vụ tự động hóa doanh nghiệp như kiểm thử phần mềm liên tục hay tác vụ trình duyệt đa bước. Tính năng này đi kèm các biện pháp an toàn tùy chọn như xác nhận người dùng trước hành động nhạy cảm hay dừng tự động khi phát hiện prompt injection, nhưng Google thừa nhận không có giải pháp bảo mật nào là hoàn hảo. Động thái này cạnh tranh trực tiếp với các sản phẩm tương tự của Anthropic (Claude Computer Use) và OpenAI, trong đó câu chuyện an toàn cho doanh nghiệp là điểm khác biệt chính.
Lập trình viên nên đọc để hiểu cách Gemini 3.5 Flash mở rộng khả năng tự động hóa công việc phát triển, từ kiểm thử liên tục đến điều khiển giao diện người dùng, giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu suất trong các dự án doanh nghiệp.
Tôi đã thử để ba AI (Claude, ChatGPT, Gemini) lập kế hoạch cho toàn bộ chuyến đi, nhưng kết quả không như mong đợi khi thứ hạng các địa điểm thay đổi đột ngột giữa chuyến.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI có thể tạo ra quyết định không chính xác hoặc không dự đoán được khi xử lý dữ liệu không đồng nhất, từ đó nâng cao kỹ năng kiểm soát và bảo mật dữ liệu trong các ứng dụng AI của riêng họ.
Trình duyệt mới có thể tự sinh toàn bộ website từ đầu, mang đến trải nghiệm độc đáo và ấn tượng hơn mong đợi.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tạo ra công cụ tự động hóa thiết kế website từ đầu, giúp hiểu về cách ứng dụng kiến trúc, logic và kỹ thuật để giải quyết vấn đề phức tạp trong thực tế.
Tìm hiểu cách tích hợp các model Gemini của Google vào ứng dụng Spring Boot thông qua Google GenAI Chat và Spring AI.
Lập trình viên muốn xây dựng ứng dụng thông minh với Spring Boot và tích hợp AI từ Google nên đọc để hiểu cách dễ dàng kết nối Gemini với dự án của mình bằng API, tiết kiệm thời gian và công sức trong việc phát triển.
Google giải thích triết lý đằng sau Android Skills—những đoạn ngữ cảnh ngắn (100–200 tokens) tiêm vào các tác nhân lập trình AI nhằm bổ sung kiến thức thiếu hụt trong các mô hình tiên tiến. Các skills chỉ được tạo khi mô hình không hiểu rõ các API thay đổi nhanh (như AGP 9, Navigation 3, Camera APIs, Perfetto SQL), và sẽ dần lỗi thời khi mô hình cải thiện. Người dùng nên ưu tiên tra cứu Android Knowledge Base trước khi cài đặt skill, đồng thời tránh các kho skill do AI tạo ra.
Đọc bài này để hiểu cách Google tối ưu hóa kiến thức cho AI trong phát triển Android, giúp bạn tránh rủi ro sử dụng các API cũ hoặc không chính xác, đồng thời biết cách sử dụng hiệu quả các Skills mới để tiết kiệm thời gian và công sức trong việc phát triển ứng dụng.
Tính năng Gemini tích hợp trong Google Maps cho phép tìm kiếm thông tin nhanh chóng bằng giọng nói, giúp người dùng tiết kiệm thời gian khi cần tra cứu địa điểm, giờ mở cửa hay đánh giá. Đáng ngạc nhiên là tính năng này ít được nhắc đến dù mang lại tiện ích đáng kể.
Nếu bạn muốn khám phá cách AI tích hợp vào các ứng dụng hàng đầu như Google Maps mang lại hiệu suất và tiện lợi mới cho công việc lập trình, từ việc tối ưu hóa API đến giải quyết vấn đề thực tế trong dự án.
Gemini Omni không chỉ là sản phẩm "hype" nhờ khả năng xử lý đa phương thức (audio, video, text) mà còn nổi bật nhờ cách nó suy luận xuyên suốt các định dạng này.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Gemini Omni không chỉ là công cụ tạo nội dung đa dạng mà còn là một công cụ lý luận toàn diện, giúp tối ưu hóa việc tích hợp và xử lý dữ liệu từ các nguồn khác nhau trong ứng dụng của bạn.
Gemini 3.6 Flash là mô hình chủ lực của Google dành cho nhà phát triển, tối ưu cho các tác vụ agentic, lập trình, lý luận tài liệu dài và xử lý đa phương thức.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Google tối ưu hóa Gemini 3.6 Flash như một công cụ mạnh mẽ hỗ trợ tự động hóa, giải quyết vấn đề phức tạp và tích hợp đa dạng công nghệ AI vào quá trình phát triển phần mềm hiệu quả hơn.
At Google Cloud, we propose an end-to-end mainframe modernization strategy that leverages the power of AI and the agility of the cloud.
Google Cloud Summit đầu tiên tại châu Phi thu hút các lãnh đạo hàng đầu khi việc áp dụng AI tại đây đang tăng tốc đáng kể.
Nếu bạn là lập trình viên muốn phát triển ứng dụng công nghệ AI trên thị trường rộng lớn và tiềm năng của châu Phi, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách Google Cloud hỗ trợ việc triển khai nhanh chóng và hiệu quả, từ đó tối ưu hóa khả năng cạnh tranh và mở rộng doanh nghiệp của bạn trong khu vực.
GM đang phát triển trợ lý AI riêng cho xe, dự kiến ra mắt cuối năm nay, tích hợp OnStar, dữ liệu telemetry và bảo trì dự đoán, vượt xa khả năng của Gemini vốn không truy cập được vào dữ liệu xe. Google vẫn cung cấp Gemini cho GM.
Lập trình viên nên đọc để hiểu cách AI tích hợp với hệ thống vật lý của ô tô, từ đó khám phá những ứng dụng mới về bảo trì dự đoán, dữ liệu thực tế thời gian thực và cách xây dựng hệ thống thông minh vượt trội hơn các giải pháp hiện có.
Oracle tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn Gemini của Google vào các ứng dụng Fusion và nền tảng NetSuite, củng cố quan hệ đối tác cloud. Cổ phiếu Oracle tăng tới 8% nhờ động thái này.
Những thay đổi mới này của Oracle thể hiện xu hướng hợp tác công nghệ lớn giữa các nhà cung cấp phần mềm truyền thống và AI hiện đại, giúp lập trình viên hiểu rõ cách tích hợp các mô hình AI tiên tiến vào hệ thống doanh nghiệp để nâng cao hiệu suất và tương thích với các nền tảng cloud mới.
Gemini Robotics 2 trang bị cho robot khả năng điều khiển toàn thân thông minh, độ khéo léo tinh tế và làm việc nhóm để thực hiện nhiều tác vụ phức tạp từ chân đến tay.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty tiên phong như Gemini Robotics đang áp dụng kiến thức về hệ thống điều khiển toàn thân (whole-body control) để nâng cao khả năng tự động hóa phức tạp, từ việc điều khiển cơ bắp đến việc hợp tác nhóm, giúp các giải pháp robot hóa tương lai trở nên thông minh và linh hoạt hơn.
Google DeepMind has broken up its Nobel-winning AlphaFold team, reassigning most authors to Gemini work as its stars leave for Anthropic.
DeepMind's award-winning AlphaFold team is no more.
With Agents CLI skills, you can go through the different phases of the entire agent lifecycle without ever leaving your coding agent.
Tuần này giới thiệu Claude Opus 5, Gemini 3.6 cùng bộ công cụ Agent mới, nâng cao khả năng xử lý tác vụ AI.
Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình AI hiện đại như Claude Opus 5 và Gemini 3.6 đang thay đổi cách tiếp cận phát triển ứng dụng thông minh, từ việc tối ưu hóa hiệu suất cho đến việc tích hợp các công cụ agent để tự động hóa quy trình công việc.
Bài viết đề xuất thay vì tin tưởng tuyệt đối vào điểm tin cậy (confidence score) của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nên đo lường trực tiếp độ chính xác (accuracy) của chúng thông qua các công cụ như bộ phân loại rủi ro vỡ nợ (Loan-default classifier).
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng và sử dụng các hệ thống đánh giá độ tin cậy của mô hình AI (như confidence score) không chỉ dựa trên sự tin tưởng mà là trên sự đo lường chính xác, tránh rủi ro từ các phản hồi giả tạo hoặc không đáng tin cậy.
Tác giả đã xây dựng lại một công cụ viết AI dựa trên các thành phần Plans, Units và Batch Jobs thay vì sinh nội dung một lần, nhằm khắc phục hạn chế của phương pháp cũ và giải quyết thách thức của quy trình AI bất đồng bộ.
Bài viết giúp bạn hiểu cách thiết kế lại công cụ AI theo mô hình quy hoạch, đơn vị tác vụ và công việc batch, giúp tối ưu hóa hiệu suất và quản lý công việc tự động hóa hiệu quả hơn so với cách đơn giản hóa một lần (one-shot).
Xây dựng hệ thống đặt trước thức ăn thông minh cho 65+ căng tin đại học bằng Python, FastAPI và Google Gemini nhằm giải quyết tình trạng xếp hàng dài.
Lập trình viên muốn phát triển hệ thống tự động hóa quản lý đặt trước đồ ăn cho sinh viên cao tuổi tại nhà hàng trường đại học nên tìm hiểu bài này để hiểu cách tối ưu hóa API với Python và FastAPI, kết hợp với Google Gemini để tạo ra giải pháp thông minh, tiết kiệm thời gian và chi phí cho cả nhà hàng và người dùng.
Tác giả xây dựng d.o.Gist Hub, một ứng dụng GitHub Gist dạng local-first bằng Jetpack Compose, Room, sync state và hỗ trợ tùy chọn từ Gemini, nhằm tối ưu tốc độ phát triển.
Lập trình viên muốn nhanh chóng xây dựng ứng dụng Android cá nhân với công cụ tích hợp AI của Google mà không cần phụ thuộc vào các công cụ bên ngoài hoặc kiến thức sâu về backend.
Bản cập nhật Gemini 3.5 Flash-Lite đã được triển khai hôm qua, với quy trình kiểm thử tự động diễn ra nhanh chóng từ buổi trưa đến chiều. Một tác nhân lập trình (coding agent) cũng đã đề xuất các bản sửa lỗi.
Là người viết code cho ứng dụng tương tác với động vật (hay bất kỳ hệ thống chuyên biệt nào), bài này giúp bạn hiểu cách thiết kế và tối ưu hóa các API, logic xử lý dữ liệu động vật một cách hiệu quả với công cụ AI hiện đại như Gemini 3.5, từ đó tiết kiệm thời gian và giảm lỗi.
Tác giả chia sẻ cách xây dựng một AI agent có khả năng gọi function (function calling) trong Node.js bằng Google Gemini, nhằm tích hợp giao diện hội thoại vào công cụ báo cáo nội bộ, cho phép người dùng truy vấn dữ liệu trực tiếp từ cơ sở dữ liệu.
Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách xây dựng một AI agent tích hợp gọi hàm (function calling) trong Node.js, giúp tự động hóa truy vấn dữ liệu trực tiếp từ cơ sở dữ liệu thay vì chỉ sử dụng kết quả văn bản từ mô hình AI, tiết kiệm thời gian và tăng độ chính xác cho ứng dụng của mình.
##Episode 18: The AI That Really Wanted to Go Home The thick border came back. Again. And this time, the title disappeared too. Not ideal. A note-taking app without a visible title feels a little …
Lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng trong Google Gemini trên Android 16 cho phép kẻ tấn công gửi tin nhắn SMS và WhatsApp từ xa mà không cần mở khóa màn hình.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách khai thác lỗ hổng bảo mật trên Android 16, từ đó có thể phát triển các giải pháp bảo vệ an toàn cho ứng dụng của mình trước các cuộc tấn công tương tự.
Voicify đã vượt qua thách thức về độ trễ và bảo mật để triển khai cuộc gọi AI mượt mà nhờ Gemini Enterprise.
Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách triển khai AI vào giao tiếp người dùng qua điện thoại, từ đó tìm hiểu về giải pháp xử lý độ trễ và bảo mật trong ứng dụng Voicify, giúp ứng dụng Gemini Enterprise hoạt động hiệu quả hơn trong thực tế.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.