3 Questions: Why infrastructure is entering a defining era

Dayjob: Tax – evaluating AI agents on 50 professional tax assignments

DAYJOB: Tax evaluates AI agents across 50 realistic tax environments, testing their ability to navigate messy records, exercise professional judgment, and deliver reliable tax work.

The Agentic Analytics Benchmark: ranking tables and labeling failures with Jev

Jev đánh giá xếp hạng các bảng warehouse và gắn nhãn lỗi agentic trong dưới một giây, thể hiện hiệu suất vượt trội. Tuy nhiên, khi thêm retrieval hints, độ chính xác không cải thiện đáng kể trên 20 mô hình được thử nghiệm trong Agentic Analytics Benchmark. Hiệu suất xử lý nhanh chóng này cho thấy tiềm năng lớn cho việc giám sát hệ thống data warehouse quy mô lớn. Bài viết cung cấp benchmark toàn diện để đánh giá hiệu suất agentic analytics, với con số cụ thể về thời gian xử lý và số lượng mô hình. Kết quả nghiên cứu hữu ích cho các developer đang xây dựng hệ thống agentic cần cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ chính xác.

Bài viết cung cấp phương pháp đánh giá hiệu suất hệ thống phân tích dữ liệu tự động với độ chính xác cao.

openai price cuts: What the AI Price War Means for Small Businesses

openai price cuts: What the AI Price War Means for Small Businesses If you’ve been searching “openai price cuts” this weekend, here’s the short version: OpenAI has been using steep discounts …

The platform approach to becoming Frontier

Microsoft đang thúc đẩy chiến lược "Frontier Transformation" trên nền tảng Copilot, Microsoft IQ và Agent 365, giúp các doanh nghiệp đạt hiệu quả vượt trội. Volkswagen đã triển khai Copilot cho hơn 330,000 nhân viên, trong khi Fujitsu sử dụng agent tự động hóa tới 75% phản hồi ban đầu cho hệ thống xử lý gần 300,000 yêu cầu mỗi năm. Công ty KOHLER cải thiện tốc độ phát hành code 25% và giảm lỗi 75% bằng GitHub Copilot, với hơn 3,000 agent được tạo ra. Docusign xử lý hơn một triệu tài liệu mỗi ngày với hiệu suất gấp 8 lần và chi phí AI thấp hơn 90%, trong khi Truist quản lý hơn 13,000 AI agent qua Agent 365.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách các doanh nghiệp lớn triển khai thành công AI và automation để nâng cao hiệu suất làm việc.

“I don’t use Astra every day”: OpenAI developer lead tells TNS why

OpenAI đã phát hành hơn 20 bản cập nhật tại DevDay, cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của công ty. Lead developer khu vực EMEA của OpenAI giải thích khi nào nên trả phí cho Astra và khi Sol đã đủ đáp ứng nhu cầu. Các dot luôn bật (always-on dots) đang thay đổi cách tương tác với AI, tạo ra trải nghiệm liền mạch hơn. Bài viết cung cấp phân tích sâu về lựa chọn công nghệ AI phù hợp với từng use-case cụ thể, giúp lập trình viên tối ưu chi phí hiệu quả.

Bài viết này cung cấp insight từ chuyên gia OpenAI về cách tối ưu hóa lựa chọn giữa Astra và Sol cho các dự án thực tế.

How MariaDB 11.8 became about 3× faster on some in-memory workloads, fixing a regression dating back to 10.5

MariaDB 11.8 đã sửa lỗi hiệu suất trong quản lý LRU của buffer pool InnoDB, lỗi này xuất hiện từ phiên bản 10.5. Đồng hồ tín hiệu "đang tiến trình evict" bắt đầu hoạt động quá sớm, gây ra chi phí mutex contention không cần thiết cho các workload in-memory. Trong một thử nghiệm của Mark Callaghan, phiên bản 11.8 tăng từ 20,326 lên 57,052 QPS, nhanh gấp khoảng 2.8 lần. Sửa lỗi này loại bỏ buf_pool.mutex khỏi LRU promotion khi truy cập page, không chỉ cho các workload in-memory. Validation độc lập trên máy khác cho thấy 11.8 tăng từ 17,925 lên 66,653 TPS, và trên cả hai host, phiên bản patch 11.8 vượt trội hơn 10.4.34 từ 7 đến 9%.

MariaDB 11.8 tăng hiệu suất đáng kể lên 3 lần cho các công việc trong bộ nhớ nhờ sửa lỗi LRU management.

I think we're cooked...

Tác giả nhận ra token dùng thử Qwen Cloud đã hết hạn sau khi đăng bài với tiêu đề "I think we're cooked..." - một sự kiện cho thấy việc phụ thuộc vào AI cloud services như Qwen Cloud có thể gây gián đoạn không lường trước. Nguyên nhân kỹ thuật là token xác thực chỉ có thời hạn sử dụng, vấn đề phổ biến với nhiều nền tảng AI cloud như Qwen, Claude hay Gemini. Hệ quả là người dùng có thể mất quyền truy cập vào tài nguyên AI đã thanh toán hoặc được cấp phép, khiến các dự án cá nhân hoặc công việc bị đình đột ngột. Điều đáng học là cần luôn có kế hoạch dự phòng, chẳng hạn lưu trữ kết quả hoặc sử dụng các local alternatives như Ollama, để không phụ thuộc hoàn toàn vào các cloud AI services có thời hạn token.

Bài viết chia sẻ thực tế về những thách thức và cơ hội trong sự nghiệp lập trình viên thời đại AI.

What I Actually Learn When I Build With AI

Tác giả đã dành nhiều đêm liền xây dựng dự án AI với nhiều tính năng hoạt động, nhưng sau đó nhận ra bài học lớn hơn. Nguyên nhân kỹ thuật là việc tập trung vào việc tích hợp các API AI mà bỏ qua kiến trúc nền tảng và xử lý lỗi. Hệ quả là dự án trở nên khó bảo trì và mở rộng khi lượng dữ liệu tăng. Điều đáng học là phải hiểu rõ hạn chế của các AI model như GPT-4 và Claude trước khi triển khai, cũng như thiết kế hệ thống có khả năng fallback khi các API gặp sự cố.

Bài viết này chia sẻ những bài học thực sự quý báu mà lập trình viên có thể nhận được khi xây dựng dự án với AI.