Nhiều người dùng lo ngại về vấn đề quyền riêng tư khi các Large Language Models (LLMs) lưu trữ dữ liệu cá nhân. Tetsuya Wakita đã phát triển vault-mcp, một hệ thống mã nguồn mở giải quyết vấn đề này bằng cách lưu trữ ngữ cảnh AI cá nhân trong một Git repo thuộc sở hữu người dùng. Hệ thống này cung cấp ngữ cảnh cho bất kỳ LLM nào thông qua MCP (Model Context Protocol), đảm bảo dữ liệu cá nhân vẫn thuộc về người dùng dù trợ lý ảo thay đổi. Giải pháp này cho thấy chúng ta có thể tách biệt ngữ cảnh cá nhân khỏi mô hình AI, tạo ra một lớp ngữ cảnh cá nhân có thể di động và sở hữu độc lập. Đây là hướng đi quan trọng để giải quyết vấn đề quyền riêng tư khi sử dụng các trợ lý AI dựa trên LLM.
Vault-MCP cho phép bạn sở hữu và di chuyển bối cảnh cá nhân giữa các trợ lý AI khác nhau.
Quản lý fleet Kubernetes tại edge sử dụng Cluster API, GitOps, chính sách tập trung và khả năng quan sát để chuẩn hóa hoạt động giữa các trang từ xa một cách an toàn hơn.
Đọc bài này để hiểu cách quản lý cụm Kubernetes tại biên hiệu quả và an toàn hơn qua các công cụ Fleet management.
A modular Cloudflare Workers architecture separates edge features into deployable workers, using image optimization to explore per-tenant controls, CDN differences, staged releases, and testing.
Compare Red Hat OpenShift edge topologies, from single-node to two-node and 3-node compact clusters, to balance hardware footprint and high availability.
Abaco Systems vừa ra mắt VNX382, model SBC đầu tiên trong dòng VNX+, nhắm đến các ứng dụng quan trọng có hạn chế về SWaP. Sản phẩm này được trang bị Intel Core thế hệ thứ 11 và hỗ trợ Windows 10 IoT Enterprise. Với thiết kế nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ, VNX382 cung cấp hiệu năng cao trong khi giảm thiểu diện tích tiêu tốn và năng lượng sử dụng. Giải pháp này đặc biệt hữu ích cho các hệ thống defense, aerospace và industrial nơi yêu cầu độ tin cậy và hiệu năng tối ưu.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ VNX382 - SBC mới từ Abaco Systems với hiệu năng cao cho các ứng dụng trọng yếu có giới hạn SWaP.
MIT researchers created a computing platform that leverages the unique properties of squishy materials at the nanoscale to develop tiny devices that can process information, inspired by how the brain works. This could enable edge devices like biological or environmental sensors that are more adaptable and energy-efficient than traditional electronics.
Discover more about what's new at AWS with Ministral-3-3B-Instruct-2512 and Ministral-3-8B-Instruct-2512 models now available on Amazon SageMaker JumpStart
Note: This post has been translated from German by the author. Peeriot today launched the developer preview of Myrmic at RustConf 2026: an open, Rust- based runtime for building stateful software for machines, devices, and distributed physical systems. By bringing Linux-based edge systems and supported microcontrollers under one application model,…
Where should AI actually run? I started with a robotics question. It turned out not to be a robotics question at all. Imagine you have 100 robots in a warehouse. Each one needs very fast, local …
Bối cảnh: South Africa đang xem xét lại hạ tầng AI khi một petaflop tính toán giờ đủ chứa trong vỏ desktop 150mm. Nguyên nhân kỹ thuật: Công nghệ GPU tiên tiến như NVIDIA H100 và bộ nhớ HBM3 giúp đạt mật độ xử lý cực cao. Hệ quả: Điều này thay đổi cách tổ chức về điện năng, GPU và chủ quyền dữ liệu, giảm đáng kể nhu cầu không gian và chi phí vận hành. Điều đáng học: Các tổ chức ở thị trường mới nổi có thể xây dựng hệ thống AI mạnh mẽ với chi phí hợp lý mà không cần trung tâm dữ liệu quy mô lớn.
Bài viết giúp các tổ chức Nam Phi tái định hình cơ sở hạ tầng AI với công nghệ tính toán petaflop trên desktop tiết kiệm điện.
Vercel Sandbox routing lookups are now served from region-local data in all 19 compute regions, cutting global median latency from 62ms to 3.4ms and p99 latency from 549ms to 121ms.
Inference Is Everything in Machine Learning Machine learning is often described as the art of teaching computers to learn from data. Much of the attention goes toward training: collecting datasets …
Hiện nay trên toàn thế giới đã có 562 triệu camera giám sát được lắp đặt, và khoảng hai trong ba của chúng được xuất kèm phần tích phân tích sâu (deep‑learning analytics). Đây là bối cảnh cho thấy lượng dữ liệu video thực tế rất lớn và đang ngày càng được trang trí bằng khả năng xử lý AI. Lumana nhận thấy việc biến những luồng video hiện có thành dữ liệu có thể tìm kiếm và thông minh sẽ tạo ra nền tảng nhanh nhất để mở rộng AI vật lý (physical AI). Khi video được làm thông minh, các hệ thống có thể hiểu và tương tác với thế giới thực tế mà không cần xây dựng cảm biến mới. Điều này cho thấy việc tận dụng hạ tầng hiện có là chiến lược hiệu quả nhất để AI học đọc và phản ứng với môi trường vật lý.
Bài này giải thích tại sao video là bước đi tiên phong cho AI khi học đọc thế giới vật lý với tiềm năng mở rộng nhanh chóng.
We need to produce a summary in Vietnamese, 4-6 sentences, following the order: context, technical cause, consequence, lesson to learn. Must be natural, as if explaining to a developer whether to read the original article. Must include specific numbers and tech names if present. Must not use markdown, no opening cliché, no "Bài viết này..." etc. Must not have any Chinese/Japanese/Korean/Han characters. Must only use Vietnamese and Latin characters. Technical terms keep Latin names. Must not use any non-Latin characters (including diacritics? Vietnamese uses diacritics but those are Latin letters with diacritics, still Latin script; allowed). Must not include any Chinese characters. Must not use markdown formatting. Must be 4-6 sentences. Must mention specific numbers and tech names if present. The article mentions "eight-year restriction" and "gRPC". Also "Spectrum". Also "connect(socket)" handler. Also "full-duplex gRPC". Also "TCP". Also "Workers". Also maybe "Cloudflare Workers". Must include those. Must not use any opening cliché like "Dưới đây là tóm tắt..." Must not start with "Bài viết này..." Must not use markdown. Must be natural Vietnamese, 4-6 sentences.
We need to decide number of sentences: maybe 5 sentences.
Sentence 1: Context: Cloudflare Workers trước đây chỉ cho phép HTTP, hạn chế 8 năm. Include number "eight-year" maybe "tám năm". Must mention "tám năm". Must mention "HTTP". Must mention "Cloudflare Workers". Must mention "Spectrum". Must mention "connect(socket)" handler? Could mention "handler connect(socket)". Must mention "gRPC". Must mention "full-duplex". Must mention "inbound TCP". Must mention "Spectrum". Must mention "containers". Must mention "any la"? The snippet ends with "any la" incomplete but maybe "any language"? But we can mention "any language"? The article says "any la" maybe truncated. We'll just mention "any language"? But must keep Latin characters only. Use "any language"? That's English but Latin letters, okay. But we need to keep Vietnamese summary, can include English terms. It's okay.
We need to mention specific numbers: "tám năm". Also maybe "eight-year" is English but we can translate to "tám năm". The article says "eight-year restriction". So we can say "hạn chế kéo dài tám năm". That includes number "tám". Also maybe "full-duplex" is a term, keep as is. Also "gRPC". Also "Spectrum". Also "connect(socket)". Also "TCP". Also "Workers". Also maybe "containers". Also maybe "any la"? Not sure. We'll include "container" maybe "container". Use Latin.
We need to keep 4-6 sentences. Let's craft 5 sentences.
Sentence 1: Cloudflare Workers trước đây chỉ cho phép lưu lượng HTTP, và hạn chế này tồn tại tám năm. (Context + number)
Sentence 2: Khi triển khai handler connect(socket) qua Spectrum, họ mở kênh TCP cho Workers, cho phép kết nối inbound TCP. (Technical cause)
Sentence 3: Điều này cho phép các container chạy gRPC ở chế độ full‑duplex, và gRPC trở thành protocol đầu tiên được hỗ trợ trên top. (Consequence + specific tech names)
Sentence 4: Với khả năng này, các dịch vụ dựa trên TCP có thể di chuyển từ các môi trường truyền thống sang Workers mà không cần rewrite HTTP. (Lesson? Actually lesson to learn: maybe "Đây là bước quan trọng cho việc mở rộng mạng lưới." But we need lesson to learn: "Đây cho thấy việc mở rộng protocol có thể cải thiện hiệu năng.") Must be a lesson to learn.
Sentence 5: Vì vậy, nếu bạn đang cân nhắc triển khai gRPC trên Workers, bài viết gốc cung cấp chi tiết triển khai và lợi ích thực tiễn. (Lesson to learn? Actually we need to end with lesson to learn, maybe "Hãy cân nhắc dùng gRPC khi cần full‑duplex.") But we need to keep 4-6 sentences, and the order must be: context, technical cause, consequence, lesson to learn. That's 4 parts, but we can have extra sentence? The instruction: "theo trình tự: bối cảnh · nguyên nhân kỹ thuật · hệ quả · điều đáng học." That's four parts, but they said 4-6 sentences, so we can have 4-6 sentences covering those parts, maybe extra sentence for elaboration but still covering those parts. Probably we need exactly those four aspects, but can have extra sentence that still follows order? The order must be followed, but we can have extra sentence after lesson? Might break order. Safer to have exactly 4 sentences covering those four aspects, but they allow 4-6 sentences, so 4 is okay. But they said "4-6 câu". So 4 sentences is acceptable. But they also said "theo trình tự: bối cảnh · nguyên nhân kỹ thuật · hệ quả · điều đáng học." So we need to cover those four aspects in order. So we can have 4 sentences, each covering one aspect. That fits 4-6. Let's do 4 sentences.
Sentence 1: Cloudflare Workers trước đây chỉ cho phép HTTP và áp đặt hạn chế eight‑year, tức là hơn tám năm. (context + number)
Sentence 2: Với việc triển khai handler connect(socket) qua Spectrum, họ mở kênh TCP cho Workers, cho phép kết nối inbound TCP. (technical cause)
Sentence 3: Điều này cho phép các container chạy gRPC ở chế độ full‑duplex, và gRPC trở thành protocol đầu tiên được hỗ trợ trên top. (consequence)
Sentence 4: Vì vậy, nếu bạn đang cân nhắc
Foundation-model training and centralized AI services will remain in hyperscale regions, but inference, computer vision, and agentic workloads are moving closer to proprietary data and operations into private AI factories, sovereign clouds.........
In my regular research (behind a paywall), I have been saying for a while that I think the future of AI is not large language models (LLM), but small language models (SLM) run on local desktop computers or even mobile phones.
Đơn vị xử lý tác nhân (APU) là kiến trúc lõi của Akili, một trợ giảng hoạt động ngoại tuyến nhờ hệ thống phân cấp bộ nhớ, MMU, paging và block routing, ngay cả khi chạy trên phần cứng cũ.
Những kiến thức về kiến trúc APU—và cách ứng dụng nó trong hệ thống xử lý thông minh như Akili—là nền tảng quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng cho các ứng dụng AI offline, đặc biệt khi phải làm việc với hardware hạn chế hoặc tái sử dụng.
NVIDIA Holoscan là nền tảng phát triển ứng dụng AI thời gian thực tại biên (edge), phục vụ các lĩnh vực như hình ảnh y tế hay robot. HoloHub là kho lưu trữ đi kèm cung cấp tài nguyên hỗ trợ cho việc phát triển ứng dụng trên nền tảng này.
Một lập trình viên chuyên về AI và phần mềm thực tế thời gian thực nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp NVIDIA Holoscan vào dự án của mình bằng CLI và công cụ AI, giúp tối ưu hóa hiệu suất xử lý dữ liệu tại đám mây và thiết bị biên, đặc biệt khi cần xử lý các ứng dụng đòi hỏi tính thực tế cao như robotics hoặc y tế.
Robots need policies that can adapt to their sensors, environments, and tasks while running on onboard computing hardware. World models offer a foundation for…
Bài đăng trên blog của Liquid AI giới thiệu các checkpoint (LFM2.5 Q4_0) được tối ưu hóa thông qua kỹ thuật Quantization-Aware Distillation, giúp nâng cao hiệu suất mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong khi vẫn duy trì độ chính xác.
Lập trình viên AI đặc biệt quan tâm đến hiệu suất và tối ưu hóa mô hình phải đọc bài này để hiểu cách quantization-aware distillation giúp cải thiện tốc độ xử lý và tiết kiệm tài nguyên trong các ứng dụng thực tế.
Các agent AI doanh nghiệp đang đối mặt giới hạn độ trễ khi nhiều bước mạng, xử lý CPU và hạ tầng tập trung khiến thời gian phản hồi vượt 500ms.
Lập trình viên phát triển hệ thống AI doanh nghiệp nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa kiến trúc agent để giảm thời gian phản hồi mà không phụ thuộc vào việc tăng thêm máy chủ hay công suất tính toán, giúp cải thiện trải nghiệm thực tế cho ứng dụng.
Lenovo vừa bổ sung trình điều khiển watchdog mới có tên lenovo_se30g2_se60_wdt vào nhân Linux chính cho các máy tính AI biên ThinkEdge SE30 Gen2 và SE60, giúp khởi động lại hệ thống khi gặp sự cố. Driver này sẽ có trong phiên bản Linux 7.3 sắp tới.
Nếu bạn phát triển phần mềm cho các máy tính AI trên nền tảng Linux như ThinkEdge SE30G2/SE60, hiểu về driver mới này sẽ giúp bạn tối ưu hóa sự ổn định và quản lý hệ thống trong môi trường công nghiệp, đặc biệt là khi hệ thống không có màn hình.
VectorAI DB là cơ sở dữ liệu vector dành cho doanh nghiệp, hỗ trợ triển khai tại biên (edge) và tại chỗ (on-premises). Nó cho phép chạy các ứng dụng RAG và tìm kiếm ngữ nghĩa mà không phụ thuộc vào độ trễ đám mây, phí theo truy vấn hay lo ngại về lộ dữ liệu.
Lập trình viên phát triển ứng dụng AI cần tìm hiểu VectorAI DB để tối ưu hóa các giải pháp RAG và tìm kiếm nghĩa trên thiết bị máy tính hoặc máy chủ riêng, tránh phụ thuộc vào dịch vụ đám mây đắt tiền và bảo mật dữ liệu.
Cloudflare ra mắt Cache Response Rules, một công cụ quản lý bộ nhớ đệm hoạt động sau khi máy chủ gốc phản hồi nhưng trước khi dữ liệu được lưu vào cache của Cloudflare. Tính năng này bổ sung cho hệ thống Cache Rules hiện có.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và kiểm soát lưu lượng lưu trữ nội dung trên Cloudflare bằng cách áp dụng các quy tắc phản hồi sau khi nguồn phản hồi, giúp giảm chi phí và cải thiện trải nghiệm người dùng.
Giada DK320 là mini PC siêu nhỏ gọn tích hợp tối đa bộ vi xử lý Intel Core 5 315 (6 nhân) thuộc dòng Wildcat Lake, chuyên dụng cho digital signage và edge AI.
Lập trình viên nên đọc để khám phá cách tích hợp AI nhúng (Edge AI) vào hệ thống thiết bị như Giada DK320, giúp tối ưu hóa hiệu suất xử lý cho ứng dụng digital signage thông minh, từ đó mở rộng khả năng phát triển phần mềm cho các giải pháp IoT và xử lý dữ liệu trên thiết bị edge.
Báo cáo "Computing on the Fly" của CCC đề xuất thúc đẩy cơ sở hạ tầng drone phi quân sự tại Mỹ, hứa hẹn cải thiện chuỗi cung ứng (đặc biệt ở vùng nông thôn) và nâng cao hiệu quả nông nghiệp. Đến năm 2035, những lợi ích này có thể trở thành hiện thực thông qua các giải pháp kỹ thuật cụ thể được đề cập trong báo cáo.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách giải quyết thách thức kỹ thuật và tối ưu hóa hệ thống máy bay không người lái dân dụng, từ đó giúp phát triển các giải pháp AI và xử lý dữ liệu hiệu quả cho các ứng dụng thương mại như nông nghiệp, logistics và giám sát môi trường.
RAKwireless giới thiệu WisGate Connect Router RAK7392, thiết bị định tuyến cấp công nghiệp dựa trên Raspberry Pi CM4/CM5, tích hợp cổng 2.5GbE, khe cắm mini PCIe và hỗ trợ mở rộng WisBlock.
Nếu bạn đang tìm kiếm một router IoT công nghiệp mạnh mẽ với khả năng mở rộng cao như giao diện 2.5G Ethernet, slot mini PCIe và tích hợp WisBlock, đây là giải pháp lý tưởng để xây dựng hệ thống mạng edge thông minh, đặc biệt khi cần kết nối thiết bị IoT với tốc độ cao và độ ổn định cao.
AI không nhất thiết phải phụ thuộc vào kết nối internet. Các ứng dụng AI thông minh nhất đôi khi có thể chạy ngay trên thiết bị của người dùng nhờ các mô hình lightweight như TensorFlow Lite hay ONNX Runtime, giúp bảo mật dữ liệu tối đa mà không cần gửi lên cloud.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách triển khai các ứng dụng AI hiệu quả trên thiết bị cá nhân, tiết kiệm chi phí và bảo vệ quyền riêng tư mà không cần phụ thuộc vào hạ tầng cloud phức tạp.
Tác giả mất hai tháng để triển khai tích hợp qua screen-sharing bằng cách sử dụng giải pháp proxy egress-only, sau đó đã xây dựng lại toàn bộ hệ thống trên nền tảng Temporal nhằm đảm bảo khả năng chịu lỗi và cấu hình nóng thông qua kết nối Temporal duy nhất.
Nếu bạn đang làm việc với hệ thống cần kết nối đến các địa chỉ biên (edge) bị chặn (firewalled) mà không có cổng inbound, bài viết sẽ giúp bạn tìm hiểu cách xây dựng một proxy egress-only có thể tự động reload cấu hình thông qua một kết nối Temporal duy nhất, giải quyết vấn đề kết nối chặn và tối ưu hóa quy trình phát triển.
Công nghệ AI đang chuyển từ phân tích hoạt động bán lẻ sang tham gia trực tiếp vào chúng. Cisco cung cấp cơ sở hạ tầng AI giúp các nhà bán lẻ xây dựng cửa hàng thông minh, có khả năng quan sát, suy luận và phản hồi theo thời gian thực.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tích hợp vào hệ thống thương mại điện tử và vật lý, từ đó khám phá những cơ hội phát triển các giải pháp tự động hóa, phân tích dữ liệu thời gian thực và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng thông qua kiến trúc phần mềm tiên tiến.
Báo cáo mới của Computing Community Consortium (CCC) vạch ra tiềm năng rộng lớn của drone dân dụng trong quản lý sinh thái, chuỗi cung ứng, nông nghiệp và ghi lại những khoảnh khắc quan trọng vào năm 2035. Để đạt được điều này, báo cáo đề xuất 12 thách thức kỹ thuật then chốt cần vượt qua, bao gồm khả năng mở rộng lên hàng triệu drone.
Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu về những thách đố kỹ thuật tiên tiến trong việc mở rộng hạ tầng máy bay không người lái, giúp họ có thể thiết kế giải pháp phần mềm hiệu quả cho các ứng dụng dân sự trong tương lai gần.
Các cuộc tấn công DDoS hiện đại ngày càng tinh vi, vượt qua các biện pháp phòng thủ truyền thống. Giải pháp Cisco Secure DDoS Edge Protection sử dụng machine learning thời gian thực để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công DDoS phức tạp ngay tại lớp biên mạng.
Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách bảo mật mạng hiện đại phải đối phó với các tấn công DDoS tinh vi, từ đó có thể tích hợp kiến thức về bảo vệ hệ thống và thiết kế giải pháp chống lại các cuộc tấn công mới mẻ trong ứng dụng của mình.
Sân khấu Real World AI tại TechCrunch Disrupt 2026 sẽ tập trung vào sự giao thoa giữa thế giới kỹ thuật số và vật lý, với các chủ đề như robot, nhà máy tự động hóa và thậm chí là phục hồi các loài động vật đã tuyệt chủng.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI đang tự động hóa các quy trình sản xuất thực tế—từ robot hóa nhà máy đến hệ thống điều khiển vật lý—và cách này sẽ ảnh hưởng đến tương lai của công nghệ, công việc và thiết kế phần mềm tương tác với thế giới vật lý.
Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật về khả năng kết nối TCP inbound và gRPC trong Cloudflare Workers, mở rộng giới hạn từ HTTP chỉ sang đa giao thức đầy đủ.
