A Guide to Agent Skills in Spring AI

Why use ORMs if LLMs write code?

ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ …

Premium: How Much Money Does AI Need?

Bài viết chỉ ra khoản đầu tư khổng lồ của ngành AI đang trở nên không bền vững, với ví dụ như kế hoạch chi 750 tỷ USD của OpenAI cho hạ tầng compute đến năm 2030 hay khoản nợ ngoài bảng 1,65 nghìn tỷ USD từ các hyperscaler. Dự báo tổng nhu cầu vốn của các "ông lớn" như Meta, Google, Microsoft, NVIDIA... lên tới hàng trăm tỷ USD để duy trì sự phát triển của AI trong thập kỷ tới.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về chi phí đằng sau các mô hình AI lớn—từ việc quyết định liệu dự án của họ có thể bền vững hay phải cân nhắc về hiệu quả kinh tế trước khi triển khai.

This Week In Security: BugTraq, AI Hacks, And Being Dumb On Planes

Tuần này ghi nhận sự trở lại của danh sách thư tiết lộ lỗ hổng BugTraq sau nhiều năm ngừng hoạt động, cùng hàng loạt sự cố an ninh như cuộc tấn công Wi-Fi deauth trên chuyến bay Delta, vi phạm dữ liệu tại nhà cung cấp phần cứng Steam CEVA, ba lỗ hổng Zoom bị khai thác ("Zoomsday"), và một tác nhân AI dựa trên Claude vượt qua danh sách chờ hệ thống đặt phòng gym. Ngoài ra, chính phủ Mỹ cho phép doanh nghiệp tư nhân thực hiện hoạt động mạng, sự cố chuỗi cung ứng LiteLLM từ worm Trivy, và lỗ hổng tiêm lệnh chưa được xác thực trong bộ biến tần năng lượng mặt trời FIMER.

Lập trình viên nên đọc để cập nhật về các lỗ hổng mới, tấn công AI và các chiến thuật mới trong bảo mật mạng, từ đó nâng cao kiến thức phòng thủ và ứng phó với các mối đe dọa hiện đại trong công nghệ.

Routing and Failover for Microsoft.Extensions.AI

Phiên bản 10.9.0 của Microsoft.Extensions.AI giới thiệu bốn lớp IChatClient thử nghiệm mới cho routing và failover: RoutingChatClient, SemanticRoutingChatClient, FailoverChatClient và OrderedFailoverChatClient, đều có gắn thẻ [Experimental]. Tính năng bao gồm routing theo ngữ nghĩa, retry tự động, routing session cố định qua IDistributedCache, cùng các hạn chế như không hỗ trợ model cascading hay ensemble routing.

Lập trình viên cần đọc để khám phá cách tối ưu hóa và quản lý hệ thống AI với các chiến lược routing và failover tiên tiến, giúp cải thiện độ tin cậy và hiệu suất cho ứng dụng sử dụng Microsoft.Extensions.AI trong các trường hợp yêu cầu độ ổn định cao.

How Self-Attention Works in Large Language Models: Explained with Simple Examples

Cơ chế self-attention là đột phá giúp các mô hình ngôn ngữ lớn hiểu ngữ cảnh thông qua attention scores, Queries, Keys và Values.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cơ chế tự chú ý (self-attention) trong mô hình ngôn ngữ lớn, giúp xây dựng các giải pháp AI thông minh hơn bằng cách tối ưu hóa cách xử lý dữ liệu văn bản và cải thiện hiệu suất trong các ứng dụng tự động hóa.

Can ODC Consume Google’s Open Knowledge Format Natively?

ODC đã xây dựng thành công bộ tiêu thụ, lưu trữ tri thức và tác nhân gọi công cụ gốc cho định dạng Open Knowledge Format (OKF) của Google, sau đó tiến hành kiểm thử tích hợp.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tích hợp hiệu quả các định dạng mở của Google như Open Knowledge Format (OKF) vào ứng dụng của mình, giúp tối ưu hóa tính tương thích và mở rộng khả năng xử lý dữ liệu mở trong các dự án cloud hiện đại.

When Can LLMs Replace Humans in A/B Tests?

Các dự đoán từ LLM có thể thay thế kết quả con người trong A/B tests, nhưng chỉ dựa trên giả định chứ không phải thiết kế sẵn. Khi áp dụng trên bộ dữ liệu Upworthy, việc hiệu chỉnh đầu ra LLM theo dữ liệu người thật đã khôi phục hiệu ứng điều trị, nhưng chỉ với phương pháp cụ thể. Những điều kiện giúp điều này hoạt động không thể xác minh cho các thử nghiệm mới và càng kém thuyết phục khi phương pháp mới khác xa các thử nghiệm trước. Lợi ích tiềm năng càng lớn thì độ tin cậy càng thấp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể thay thế phân tích A/B test truyền thống bằng cách dự đoán kết quả người dùng, nhưng chỉ khi áp dụng với các điều kiện cụ thể và giới hạn, giúp họ đánh giá rủi ro khi tự động hóa quá trình này trong dự án.

OpenJDK JDK 28 Early-Access Builds

Bản build 11 của OpenJDK JDK 28 Early-Access đã phát hành cho Linux (AArch64/x64), macOS (AArch64) và Windows (x64) theo giấy phép GPLv2 kèm Classpath Exception. Các tính năng có thể thay đổi trước khi phát hành chính thức, và bản build này chưa bao gồm các bản vá bảo mật đầy đủ.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng Java hoặc nghiên cứu về JDK mới nhất, đọc bài này để cập nhật sớm về tính năng mới, thay đổi trong phiên bản Early-Access JDK 28, giúp tối ưu hóa hiệu suất và tương thích cho dự án của bạn trước khi nó chính thức ra mắt.