AstraZeneca và Oracle hợp tác sử dụng AI và dữ liệu sức khỏe thực tế để tìm kiếm bệnh nhân tham gia thử nghiệm thuốc nhanh hơn, bắt đầu với chương trình điều trị cao huyết áp ở Abu Dhabi. Dự án sử dụng real-world data và machine learning algorithms để phân tích thông tin bệnh nhân tiềm năng. Sự hợp tác này nhằm giải quyết vấn đề khó khăn trong tuyển chọn bệnh nhân cho thử nghiệm lâm sàng, thường mất tới 18 tháng cho các thử nghiệm thuốc mới. Thông qua Oracle Cloud Infrastructure, hệ thống có thể xác định ứng viên phù hợp chỉ trong vài tuần thay vì nhiều tháng như trước đây. Bài viết cung cấp case study hữu ích về cách các công ty dược phẩm và công nghệ đang ứng dụng AI để tăng hiệu quả nghiên cứu thuốc.
AI có thể tóm tắt sai. Đọc bài gốc trước khi dựa vào thông tin quan trọng.
Vì sao nên đọc: Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách AI được áp dụng trong ngành y tế để tối ưu hóa quy trình tìm kiếm bệnh nhân tham gia thử nghiệm thuốc.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://thenextweb.com/news/astrazeneca-oracle-ai-drug-trials. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000 bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thửIf you want agents to do what you want, you need to learn how to box them into deterministic actions.... Tagged with ai, programming, devops, productivity.
Gemini 4 Carbon: Google’s New AI Takes the #1 Spot, But You Can’t Use It Yet Just two weeks after Gemini 4 Argon, Google announced Gemini 4 Carbon on October 28, 2026, calling it its strongest …
Thị trường AI hiện đang cực kỳ cạnh tranh với các công ty liên tục tung ra model đạt hiệu suất X% cao hơn. Nguyên nhân kỹ thuật chính là sự phát triển nhanh chóng của transformer architecture và công nghệ training distributed như DeepSpeed. Hệ quả là các lập trình viên cảm thấy FOMO (sợ bỏ lỡ) và phải liên tục cập nhật kiến thức mới để không tụt hậu. Điều đáng học là tập trung vào fundamentals thay vì đuổi theo hype, vì nền tảng vững chắc giúp bạn hiểu và áp dụng công nghệ AI một cách hiệu quả hơn trong dài hạn.
Bài viết này giúp lập trình viên vượt qua cảm giác bỏ lỡ xu hướng AI và nắm bắt cơ hội phát triển trong thời đại công nghệ mới.
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.
Trong kỷ nguyên digital với AI giúp tối ưu mọi khoảnh khắc chờ đợi, chúng ta dần mất khả năng cảm nhận sự buồn chán. Các ứng dụng như Replika hay công cụ AI đang lấp đầy khoảng trống thời gian chết ngay cả khi chỉ cần 10 giây chờ đợi. Hệ quả là tâm lý chúng ta trở nên phụ thuộc vào kích thích liên tục, giảm khả năng tập trung sâu và suy sáng tạo. Điều đáng học là việc chủ ý để có những khoảng lặng thực sự có thể cải thiện sức khỏe tinh thần và hiệu suất làm việc lâu dài.
Bài viết này giúp lập trình viên nhận ra tầm quan trọng của sự nhàm chán để tái tạo năng lượng tinh thần và cải thiện năng suất làm việc.
This is a submission for the Hacktoberfest Open-Source AI Challenge Week 4: Ghost in the Machine ... Tagged with devchallenge, hf26challenge, ai, opensource.
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.
LibreOffice 26.8 không tích hợp AI mặc định vì không có giải pháp nào đáp ứng đủ 6 nguyên tắc mà The Document Foundation đặt ra: kiểm soát vị trí thực thi, truyền dữ liệu không ủy quyền, không telemetry, không phụ thuộc nhà cung cấp duy nhất, định dạng đầu ra ODF và tùy chọn loại bỏ hoàn toàn. Các bản mở rộng AI hiện tại cho phép chạy mô hình cục bộ qua Ollama, LM Studio hoặc endpoint tương thích OpenAI, đảm bảo dữ liệu không rời khỏi máy. Vị thế không lợi nhuận của foundation giúp họ phản đối cách tiếp cận của các bộ văn phòng thương mại, dùng AI để tăng giá thuê bao và khóa dữ liệu người dùng. Đây không phải từ chối vĩnh viễn mà là quyết định tạm thời sẽ xem xét lại khi mô hình mở và suy luận on-premises cải thiện.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách LibreOffice cân bằng giữa tiềm năng AI và nguyên tắc bảo mật người dùng trong phần mềm văn phòng.
Đang tải bình luận…