Latest developer news about openai, summarized in Vietnamese by AI.
OpenAI đang công bố các đánh giá sơ bộ về khả năng an ninh mạng cho hệ thống Astra và đề ra các biện pháp tăng cường bảo vệ, kiểm soát an toàn.
Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách các công nghệ AI như OpenAI đang ứng phó với thách thức bảo mật mới, giúp bạn cập nhật kiến thức về các biện pháp an ninh tiên tiến và cách bảo vệ hệ thống của mình trước những rủi ro từ công nghệ mới.
ChatGPT, chatbot AI nổi tiếng cho phép người dùng trò chuyện với nhiều nhân vật và chủ đề, đang gặp sự cố kết nối trên toàn thế giới.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các hệ thống AI như ChatGPT hoạt động và gặp phải vấn đề kỹ thuật, giúp họ dự đoán và giải quyết các rủi ro trong thiết kế hệ thống phân tán và độ ổn định của dịch vụ cloud hiệu quả hơn.
Ngành AI đang đối mặt nguy cơ vỡ bong bóng khi chi phí đầu tư (hàng trăm tỷ USD) vượt xa doanh thu (chỉ ~110 tỷ USD trong 12 tháng qua), khiến lợi nhuận ngày càng khó đạt được do chi phí hạ tầng tăng cao. Bài viết phân tích rủi ro tài chính của OpenAI, Anthropic, các hyperscaler và vốn mạo hiểm trong bối cảnh ngành này ưu tiên lý thuyết thay vì doanh thu thực tế.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về những rủi ro tài chính và thực tế kinh tế của ngành AI hiện nay, giúp họ tránh bị lừa bởi hype về công nghệ mà không biết đến chi phí thực sự và khả năng sinh lời trong tương lai.
Adobe ra mắt plugin ChatGPT tích hợp hơn 70 công cụ, từ Photoshop đến Firefly, nhưng khẳng định không thay thế các ứng dụng chính thức.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tích hợp công nghệ AI vào các công cụ thiết kế và xử lý hình ảnh, giúp tối ưu hóa việc tự động hóa thiết kế UI/UX, xử lý ảnh và tạo nội dung từ văn bản—chính những kỹ năng liên quan đến phát triển phần mềm tương tác.
Tác giả đã chạy mô hình GPT-5.6 bên trong Claude Code để kiểm tra tích hợp, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kết hợp các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ vào hệ thống lập trình tự động.
Để hiểu cách các AI hiện đại như Claude Code tích hợp và tối ưu hóa mã nguồn, giúp bạn tiết kiệm thời gian debug, tạo ra giải pháp hiệu quả hơn bằng cách phân tích logic và đề xuất giải pháp tự động hóa.
Microsoft tuyên bố các mô hình AI tự phát triển của họ đạt hiệu suất tương đương với đối thủ trên các tác vụ Excel và lập trình, vừa giảm chi phí vừa tận dụng dữ liệu doanh nghiệp khổng lồ để nâng cao sản phẩm.
Những thông tin về Microsoft tích hợp AI nội bộ như thế nào sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách công nghệ AI được ứng dụng trong doanh nghiệp để tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý dữ liệu và lập trình.
Bài viết hướng dẫn lựa chọn mô hình dành cho nhà phát triển, so sánh ba phiên bản GPT-5.6 (Luna, Terra, Sol) dựa trên các pattern routing sau khi giá thay đổi vào tháng 7/2026.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chọn và tối ưu hóa mô hình AI phát triển dành riêng cho các nền tảng blockchain như Luna, Terra, hoặc Solana, dựa trên các thay đổi giá trị tháng 7 năm 2026, giúp tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất dự án.
Bài viết cho rằng ngành AI đang là một bong bóng không bền vững, dựa trên tài trợ vòng tròn, quảng cáo thổi phồng và nhu cầu ảo. Tác giả lập luận rằng AI tạo sinh khác biệt hoàn toàn so với bong bóng Dot Com vì GPU không có giá trị tồn dư, nhu cầu LLM chủ yếu được tạo ra và trợ cấp, trong khi OpenAI/Anthropic đang tiêu tốn hàng trăm tỷ USD mà không có lộ trình sinh lời.
Những lập trình viên muốn tránh rơi vào "sự mê hoặc của công nghệ" và hiểu rõ về rủi ro tài chính, kỹ thuật cũng như thực tế thị trường khi xây dựng dự án AI lớn nên đọc bài này để tránh đầu tư vào những "bong bóng" không có cơ sở thực tế.
OpenAI đã mở rộng quyền truy cập không giới hạn vào các cuộc trò chuyện văn bản ChatGPT cho người dùng miễn phí, đồng thời bổ sung nút "Think" mới giúp xử lý các truy vấn phức tạp.
Lập trình viên nên đọc bài này vì công nghệ mới này có thể giúp tối ưu hóa cách giải quyết vấn đề phức tạp, tự động hóa các yêu cầu kỹ thuật chi tiết, và tiết kiệm thời gian khi cần phân tích hoặc soạn thảo mã với các yêu cầu đa dạng.
Bài viết hướng dẫn xây dựng một agent gọi công cụ (tool-calling agent) bằng Python từ đầu, không sử dụng framework, tích hợp API của OpenAI, gọi các API công cộng (Nominatim, Open-Meteo), xác thực tham số bằng JSON Schema, trả về payload gọn nhẹ và xử lý lỗi API khéo léo. Quá trình debug được thực hiện thông qua transcript ghi lại mọi tương tác, hỗ trợ logging tới Weights & Biases Weave, và có chế độ preflight verify để kiểm tra lớp Python trước khi tiêu tốn token API.
Những lập trình viên muốn xây dựng các hệ thống tự động hóa công cụ hiệu quả từ cơ bản, tránh rơi vào nhầm lẫn giữa các framework cao cấp mà không hiểu rõ cơ sở logic, nên đọc để học cách thiết kế và debug một agent từ đầu, từ việc xử lý yêu cầu API đến kiểm tra và log chi tiết.
Tổng giám đốc Microsoft Satya Nadella cảnh báo rằng các công ty AI không thể vừa dự đoán mất việc hàng loạt vừa đòi quyền kiểm soát hạ tầng vô hạn, nhấn mạnh nhu cầu xây dựng một hệ sinh thái AI phân tán thay vì tập trung vào vài mô hình thống trị. Microsoft ủng hộ xu hướng này bằng cách tung ra các mô hình AI giá rẻ và cân nhắc lưu trữ DeepSeek, nhằm cạnh tranh với OpenAI và Anthropic trước các đợt IPO sắp tới.
Những lập trình viên muốn xây dựng tương lai công nghệ bền vững và cạnh tranh trong thị trường AI đang phát triển nên đọc bài này để hiểu cách cân bằng lợi ích kinh tế với trách nhiệm xã hội, tránh rủi ro về tập trung quyền lực và tìm kiếm giải pháp công bằng trong cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo.
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.
Amazon Bedrock vừa bổ sung tính năng Web Search, cho phép các mô hình GPT của OpenAI truy cập dữ liệu trực tuyến để nâng cao độ chính xác và cập nhật thông tin.
Lập trình viên cần đọc để khám phá cách tích hợp công nghệ tìm kiếm web vào các mô hình AI GPT của OpenAI thông qua AWS Bedrock, giúp nâng cao khả năng xử lý thông tin thực tế và mở rộng ứng dụng AI của họ với dữ liệu đa dạng từ internet.
Các plugin giáo dục mới cho ChatGPT Work và Codex hỗ trợ giáo viên, giảng viên và sinh viên từ cấp 2 đến đại học trong việc học tập, giảng dạy, nghiên cứu và phát triển.
Lập trình viên nên đọc bài này vì nó giới thiệu cách sử dụng ChatGPT và Codex không chỉ là công cụ hỗ trợ viết mã mà còn là công cụ giáo dục tiên tiến giúp học tập, nghiên cứu và phát triển kỹ năng lập trình hiệu quả hơn thông qua các plugin mới dành cho giáo viên và sinh viên.
OpenAI cho biết phiên bản GPT-5.6 Sol đã giảm chi phí vận hành và lượng tokens tiêu thụ nhờ tối ưu hóa các kernel, quá trình suy luận (inference), API AI cũng như hệ thống harness của Codex nhằm đẩy nhanh quy trình gọi công cụ (tool-calling).
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất của các mô hình AI lớn thông qua kiến trúc kernel mới, giúp giảm thiểu chi phí serving và tăng tốc độ xử lý công việc liên quan đến các API AI và agent.
OpenAI vừa giảm giá GPT 5.6 Luna xuống 80%, đưa chi phí trả lời AI có độ trễ thấp xuống dưới nửa xu (bao gồm cả chi phí AI và cơ sở dữ liệu). Giờ đây, yếu tố quyết định hiệu quả là ngữ cảnh được ghi chép rõ ràng, đánh giá nghiêm ngặt và khả năng phân tích nhanh.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng AI giá rẻ như GPT 5.6 Luna để tối ưu hóa phân tích dữ liệu, giảm chi phí và tăng hiệu suất cho các dự án công nghệ thông tin mà không cần lo về chi phí cao.
Phân tích chi phí sơ lược cho thấy suy luận (inference) AI thực sự sinh lời, với chi phí ước tính khoảng 1 USD cho mỗi triệu token đầu ra, thấp hơn nhiều so với mức giá 4,5 USD trở lên của các nhà cung cấp như OpenAI, qua đó đạt biên lợi nhuận gộp 70–80%. Suy luận AI có lợi nhuận, nhưng các phòng thí nghiệm AI như OpenAI và Anthropic sử dụng khoản lợi nhuận này để bù đắp chi phí đào tạo mô hình tốn kém.
Là người phát triển muốn tối ưu chi phí cho ứng dụng AI của mình, bài viết này giúp bạn hiểu rõ về lợi nhuận thực tế của quá trình inference AI, từ đó có thể xây dựng mô hình kinh doanh hiệu quả và tránh bỏ lỡ cơ hội tiết kiệm chi phí mà không phụ thuộc vào sự hỗ trợ từ các công ty lớn.
OpenAI ra mắt GPT-Live, thế hệ mới của mô hình giọng nói sử dụng kiến trúc full-duplex, cho phép nghe và nói đồng thời. GPT-Live hỗ trợ tương tác liên tục, xử lý ngắt lời tự nhiên và duy trì cuộc trò chuyện mượt mà, trong khi chuyển các truy vấn phức tạp cho GPT-5.5 xử lý nền. Hai phiên bản GPT-Live-1 (trả phí) và GPT-Live-1 mini (miễn phí) sẽ được triển khai toàn cầu trên iOS, Android và ChatGPT.com, vượt trội so với Advanced Voice Mode trên nhiều tiêu chuẩn. Tính năng an toàn bao gồm điều chỉnh đầu ra thời gian thực, hỗ trợ khủng hoảng, bảo vệ cho thanh thiếu niên và kiểm soát của phụ huynh, cùng kế hoạch cung cấp API sắp tới.
Để cập nhật kỹ năng giao tiếp và xử lý các tình huống tương tác thực tế, từ việc đối thoại tự nhiên với người dùng đến xử lý vấn đề phức tạp như tìm kiếm web hoặc lý luận khoa học, một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng hệ thống AI tương tác hiệu quả hơn.
OpenAI vừa hé lộ Astra, một mẫu AI chưa phát hành, sau khi phiên bản nội bộ giải quyết thành công 10 bài toán toán học và khoa học máy tính lý thuyết lâu nay.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI đang tiến bộ vượt bậc trong giải quyết vấn đề toán học phức tạp, giúp họ hiểu tiềm năng ứng dụng của các mô hình AI mạnh mẽ trong phát triển phần mềm, từ tối ưu hóa hệ thống đến giải quyết vấn đề khoa học máy tính mới.
OpenAI chia sẻ kinh nghiệm triển khai các mô hình AI có thời gian hoạt động dài hạn, chỉ ra những rủi ro an toàn mới, các thất bại đã quan sát được và các biện pháp bảo vệ cải tiến thông qua quá trình triển khai lặp đi lặp lại.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách quản lý rủi ro và tính đồng bộ trong việc triển khai mô hình AI có thời hạn dài, từ đó cải thiện thiết kế an toàn và tránh các lỗi nghiêm trọng trong ứng dụng AI của riêng họ.
Bài viết giới thiệu một mô hình ứng dụng LLM kết hợp giữa các giai đoạn workflow có cấu trúc và hành vi agent tự động. Trong nghiên cứu trường hợp điều chỉnh siêu tham số, hệ thống chia thành ba giai đoạn: LLM có cấu trúc cho các tác vụ đã biết (chuẩn bị thí nghiệm và tóm tắt báo cáo), cùng agent tự động cho giai đoạn khám phá (lựa chọn mô hình). Agent sử dụng công cụ scikit-learn để chạy thí nghiệm thích ứng, hỗ trợ gọi công cụ song song. Mô hình nhấn mạnh việc đặt agent chỉ ở những giai đoạn cần tính tự chủ thay vì toàn bộ ứng dụng.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa quy trình phát triển ứng dụng bằng cách phân biệt rõ ràng giữa các giai đoạn cần độ tự động hóa cao (như chọn mô hình) và những giai đoạn có thể được xử lý theo quy trình cố định, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả khi ứng dụng phức tạp.
OpenAI vừa ra mắt GPT-Live, phiên bản voice model full-duplex cho ChatGPT có khả năng nghe và nói cùng lúc, hỗ trợ hội thoại tự nhiên. Tính năng mới bao gồm dịch thuật thời gian thực, điều chỉnh mức độ suy luận, thẻ trực quan và ủy quyền nền cho GPT-5.5.
Những người lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách OpenAI tích hợp AI âm thanh vào giao diện người dùng, giúp phát triển các ứng dụng tương tác tự nhiên hơn, từ đó có thể ứng dụng vào các dự án tương tác âm thanh, chatbot hoặc hệ thống hỗ trợ khách hàng thông minh.
Thị trường Relay (gray market) cung cấp giải pháp B2B giá rẻ, có cấu trúc cho người bán lại token tại Trung Quốc đại lục, giúp họ truy cập các dịch vụ AI như OpenAI, Anthropic hay Google.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty và cá nhân trong thị trường gray-market (đen) vận hành hệ thống relay—công cụ quan trọng cho việc tiếp cận và phân phối dịch vụ AI lớn như OpenAI và Anthropic mà nhiều người vẫn chưa biết đến.
Cuộc so sánh giữa ChatGPT Work và Claude Cowork cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa hai trợ lý AI, với kết quả bất ngờ khi người dùng đánh giá cao khả năng của Claude Cowork hơn.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình AI hiện đại như ChatGPT và Claude không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là những đối thủ cạnh tranh trong thế giới lập trình, giúp bạn đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất công việc của mình trong tương lai.
OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI tùy chỉnh Jalapeño nhằm cạnh tranh với Nvidia Blackwell và Google TPU, nhắm vào workloads inference. Chip này đã được thử nghiệm với mô hình GPT-5.3-Codex-Spark và dự kiến triển khai vào cuối năm 2025, trong khi tình trạng thiếu hụt HBM đang ảnh hưởng đến biên lợi nhuận của Broadcom.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty lớn như OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI chuyên dụng, giúp tối ưu hóa hiệu suất cho các mô hình lớn như GPT-5.3, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu năng và chi phí của các ứng dụng AI trong tương lai.
Elastic và OpenAI hợp tác mở rộng nhằm tích hợp trí tuệ tiên tiến (frontier intelligence) vào dữ liệu phi cấu trúc doanh nghiệp, giúp các tổ chức xây dựng ứng dụng và tác nhân AI (AI agents) sẵn sàng sản xuất.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết hợp OpenAI và Elastic tạo ra công cụ xử lý dữ liệu phi cấu trúc hiệu quả, giúp phát triển các ứng dụng AI chuyên nghiệp và tự động hóa công việc doanh nghiệp một cách nhanh chóng và chính xác.
Dự luật lưỡng đảng "AI Kill Switch Act" yêu cầu các công ty AI hàng đầu tích hợp công tắc tắt khẩn cấp, cho phép Bộ An ninh Nội địa (DHS) buộc ngừng hoạt động mô hình AI "ngoại lai" sau vụ OpenAI hack thành công Hugging Face.
Bạn nên đọc để hiểu cách chính phủ Mỹ đang cố gắng cân bằng an ninh công nghệ với sự phát triển nhanh chóng của AI, từ đó giúp bạn dự đoán xu hướng quản lý công nghệ mới và ứng dụng kiến thức vào việc bảo vệ hệ thống hoặc phát triển sản phẩm an toàn hơn.
Hai cài đặt API đã cải thiện đáng kể hiệu suất của GPT-5.6 trên thước đo ARC-AGI-3, giúp tăng điểm số và hiệu quả bằng cách duy trì khả năng suy luận và kích hoạt chế độ nén.
Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa các cấu hình API đơn giản nhưng có thể nâng cao hiệu suất mô hình ngôn ngữ lớn, từ đó tiết kiệm chi phí và cải thiện khả năng giải quyết vấn đề phức tạp trong ứng dụng của riêng họ.
ChatGPT sắp đạt 1 tỷ người dùng hoạt động hàng tuần, tốc độ tăng trưởng nhanh chóng nhưng chậm 7 tháng so với mục tiêu của OpenAI.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách OpenAI và các công ty AI xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn, từ đó tìm hiểu về cơ sở hạ tầng, thuật toán và thách thức kỹ thuật đằng sau sự thành công nhanh chóng của ChatGPT, giúp bạn ứng dụng kiến thức này vào dự án của mình.
OpenAI, Anthropic và Cursor đều điều chỉnh giá theo thị trường Ấn Độ, nhưng chỉ hai hãng tập trung vào giá trị thực thay vì đơn thuần chuyển đổi tiền tệ.
Những thay đổi về giá cả của OpenAI, Anthropic và Cursor cho thị trường Ấn Độ cho thấy xu hướng mới trong cách cung cấp giá cho AI, giúp lập trình viên hiểu rõ cách tối ưu chi phí và lựa chọn công cụ phù hợp với nhu cầu thực tế của dự án.
Hơn 1.100 nhân viên từ OpenAI, Anthropic, Google và Meta đã ký vào bức thư "Pacing the Frontier", đề nghị chính phủ Mỹ cung cấp công cụ để kiểm soát tốc độ phát triển AI khi cần thiết.
Những lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu rõ về những thách thức về an toàn và kiểm soát của công nghệ AI đang phát triển nhanh chóng, giúp họ tham gia xây dựng các giải pháp phòng ngừa rủi ro từ những ứng dụng vượt trội.
AI Gateway đã bổ sung hỗ trợ chế độ WebSocket cho OpenAI Responses API, cho phép duy trì kết nối liên tục, tiếp tục phiên bằng previous_response_id và thực hiện các phiên thoại theo thời gian thực.
Lập trình viên muốn phát triển ứng dụng giao tiếp thời gian thực với AI hoặc tích hợp OpenAI API vào các hệ thống thực tế cần biết cách tối ưu hóa hiệu suất và tính liên tục của phản hồi bằng WebSocket để giảm thiểu gói dữ liệu và cải thiện trải nghiệm người dùng.
Fidji Simo, CEO phụ trách ứng dụng và là nhân viên cấp cao thứ hai của OpenAI, rời vị trí toàn thời gian do nghỉ dưỡng y tế kéo dài liên quan đến bệnh lý thần kinh miễn dịch tái phát, nhưng sẽ chuyển sang vai trò tư vấn bán thời gian. Việc Simo ra đi xảy ra vào thời điểm quan trọng khi OpenAI chuẩn bị IPO và cạnh tranh với Anthropic.
Bài này quan trọng vì nó cho thấy OpenAI đang đối mặt với những thay đổi cấp bách trong đội ngũ lãnh đạo, đặc biệt khi chuẩn bị cho IPO và cạnh tranh với Anthropic, giúp bạn hiểu rõ hơn về xu hướng cạnh tranh công nghệ và cách các công ty lớn quản lý sự thay đổi trong thời kỳ phát triển nhanh chóng.
Tác giả đã thử xây dựng "grammr", một công cụ kiểm tra ngữ pháp AI nhanh, mã nguồn mở, chỉ dành cho terminal, nhưng không thay thế hoàn toàn Grammarly.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp công cụ kiểm tra ngữ pháp AI vào môi trường phát triển terminal, giúp tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa hiệu suất viết code và viết văn bản chuyên nghiệp từ terminal một cách nhanh chóng.
Toàn bộ ngành AI đang phụ thuộc vào sự tồn tại của OpenAI, nhưng theo Ed Zitron, OpenAI không bền vững về tài chính khi phải đối mặt với khoản nợ $852 tỷ cho compute, doanh thu quảng cáo sụt giảm, các mối đe dọa pháp lý từ Apple và trì hoãn IPO. Ông cảnh báo sự sụp đổ của OpenAI sẽ gây ảnh hưởng dây chuyền tới các startup AI, nợ trung tâm dữ liệu và toàn bộ hệ sinh thái đầu tư công nghệ.
Bạn nên đọc bài này để hiểu rõ về những rủi ro tài chính và chiến lược dài hạn của OpenAI, từ đó đánh giá chính xác sự bền vững của thị trường AI hiện nay và tránh bị lôi kéo vào những hype không thực tế.
Việc chạy quy trình AI tiêu tốn chi phí ngay cả khi bạn không sử dụng, và nhiều người thường bỏ qua khía cạnh "hóa đơn" này khi triển khai AI.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và quản lý chi phí cho các công cụ AI như ChatGPT thông qua việc xây dựng pipeline tự động hóa, giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc trong quá trình phát triển.
OpenAI Presence là nền tảng agent AI doanh nghiệp đã được chứng minh, giúp các tổ chức triển khai các agent voice và chat đáng tin cậy cho quy trình khách hàng và nội bộ.
Một lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng các ứng dụng AI tích hợp với hệ thống hiện có bằng cách sử dụng OpenAI Presence, giúp tối ưu hóa giao tiếp tự động hóa cho cả khách hàng và nội bộ công ty.
Spring AI cung cấp Structured Output Converters giúp chuyển đổi phản hồi văn bản thuần túy từ mô hình chat thành các đối tượng Java có kiểu (như Java object, List<String>, Map) mà không cần viết thủ công parser JSON hay nhắc lại yêu cầu "hãy phản hồi dưới dạng JSON hợp lệ" trong mỗi prompt.
Là người phát triển Spring Boot, bạn nên đọc bài này để khám phá cách tự động chuyển đổi kết quả từ mô hình AI (chẳng hạn chatbot) thành các đối tượng Java chuẩn, tiết kiệm thời gian và tránh phải viết mã giải析 JSON thủ công.
Trên chuyến bay ở độ cao 38.000 feet, tác giả xem một bộ phim tài liệu về ngày tận thế giữa bầu không khí u ám của khoang máy bay.
Đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ lo ngại về tương lai từ thiện thành động lực tích cực trong công việc phát triển phần mềm, giúp bạn xây dựng giải pháp sáng tạo và khám phá cách ứng dụng triết lý "hoà bình cuối thế giới" trong mã code và tư duy.
OpenAI triển khai chương trình ChatGPT for Small Businesses nhằm hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ nâng cao kỹ năng AI, tự động hóa công việc và phát triển nhờ ChatGPT Work.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách ứng dụng AI như ChatGPT Work có thể tự động hóa các công việc lập trình, tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm và hỗ trợ phát triển ứng dụng nhỏ hiệu quả hơn.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.