Advanced DAX in Power BI: Using CALCULATE() and IF() to Answer Business Questions

Hex Raises $100M

Announcing Hex 4.0, and Hex's $100m fundraise.

Cadence Launches Maestro AI Models for Chip and System Design

Cadence vừa ra mắt bộ mô hình AI Maestro chuyên ngành để hỗ trợ quy trình thiết kế chip và hệ thống. Các mô hình này được phát triển với kiến trúc transformer và được huấn luyện trên dữ liệu thiết kế bán dẫn khổng lồ. Bộ công cụ này giúp tăng tốc độ thiết kế lên đến 30% và giảm thiểu lỗi lên đến 25% so với phương pháp truyền thống. Giới kỹ thuật học được từ bài viết là việc ứng dụng AI domain-specific có thể giải quyết hiệu quả bài toán phức tạp trong ngành EDA.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách AI mô hình hóa Maestro của Cadence đang thay đổi quy trình thiết kế chip và hệ thống.

Building Reliable Data Analytics Agents: Lessons from the KDD Cup

Bối cảnh của KDD Cup 2026 đưa ra bài toán thiết kế các data analytics agents với công cụ hạn chế và trạng thái liên tục. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc quản lý stateful operations và xử lý dữ liệu lớn trên nền tảng constrained environments như LLMs. Hệ quả chính là hệ thống KGMON đạt được độ chính xác cao trong các tác vụ phân tích phức tạp với chi phí tính toán tối ưu. Bài viết cung cấp những bài học thực tế về cách tối ưu hóa prompt engineering và kết hợp với traditional ML để tăng độ tin cậy. Điều đáng học là việc thiết kế kiến trúc agent với khả năng khôi phục trạng thái và xử lý lỗi hiệu quả, cho thấy tầm quan trọng của fail-safe mechanisms trong hệ thống production.

Bài viết này chia sẻ bài thực tế từ KGMON tại KDD Cup 2026 về cách xây dựng tác nhân phân tích dữ liệu đáng tin cậy với công cụ hạn chế và trạng thái liên tục.

How to Detect Hidden Target Leakage in Public Datasets with Python and a Dependency Graph

Các tập dữ liệu công cộng như CDC dataset đôi khi chứa hidden target leakage khiến mô hình học máy đạt điểm số không thực tế. Tác giả đã phát hiện vấn đề khi mô hình dự đoán cột dữ liệu thứ sáu với R² lên đến 0.998 bất thường. Python cùng dependency graph là công cụ hữu hiệu để vạch ra mối quan hệ ẩn giữa các features và target variable. Bài viết hướng dẫn cách xây dựng dependency graph để phát hiện và loại bỏ leakage, giúp tránh overfitting trong production model.

Bài viết này giúp phát hiện rò rỉ mục tiêu ẩn trong bộ dữ liệu công khai bằng Python và đồ thị phụ thuộc để tránh tạo ra các mô hình machine learning giả tạo.

What If You Bought Every Stock That Fell 5% in One Day?

What If You Bought Every Stock That Fell 5% in One Day? I built a Python framework to investigate thousands of sharp stock-market drops, measure what happened next, and test whether buying the dip is …

Phishing Campaign Abuses Microsoft Power BI to Deploy Rogue RMMs

A recent phishing campaign abused Microsoft Power BI links to deliver multiple rogue ScreenConnect clients.

BigQuery measures GA: Unifying BI metrics and knowledge graphs

BigQuery measures is now generally available, unifying BI metrics and knowledge graphs in one model so AI agents and dashboards share trusted data.

The LLMs yearn for the spines

You can't get them to stop talking about spines!