ChatGPT starts blocking direct requests to copy an author’s style

How to keep thinking

Năm 2026, khi làm việc với các AI agent, kỹ sư phần mềm phải chuyển đổi ngữ cảnh nhanh chóng và lướt qua đầu ra của LLM, khiến thời gian dành cho tư duy sâu bị thu hẹp. Tác giả đề xuất hai biện pháp: viết bằng ngôn ngữ của riêng bạn (không dùng LLM) để buộc bản thân diễn đạt ý tưởng rõ ràng, và đọc sách phi hư cấu nặng ký một cách chậm rãi. Kết hợp cả hai giúp duy trì thói quen tư duy chậm bên ngoài công việc, vốn cần thiết cho những nhiệm vụ như tái cấu trúc lớn mà LLM hiện chưa thể xử lý tốt.

Lập trình viên nên đọc bài này để khắc phục thói quen suy nghĩ nhanh nhẹn do AI thay đổi, giúp bảo vệ kỹ năng tư duy sâu sắc—cần thiết cho việc phân tích mã phức tạp, tối ưu hóa hệ thống mà các công cụ hiện tại chưa thể thực hiện hiệu quả.

Velocity: Why the Best Software Architects Move the Slowest

Sử dụng LLM và AI agents giúp tăng tốc độ sản xuất phần mềm đáng kể, nhưng cũng kéo theo …

MCP Is Last-Mile Plumbing

MCP (Model Context Protocol) được ví như "hệ thống ống nước cuối cùng" (last-mile …

Before Q, K, and V: Reconstructing the Transformer

Bài viết tái cấu trúc kiến trúc Transformer từ những nguyên lý cơ bản, giải thích sự ra đời tất yếu của Q, K, V thay vì là lựa chọn ngẫu nhiên. Quá trình này xuất phát từ hạn chế của RNN (bộ nhớ cố định, không xử lý song song), dần hình thành attention, trọng số động, cơ chế dot-product, ma trận projection, multi-head attention và khối MLP thông qua các bước logic. Transformer gặp trở ngại về độ phức tạp tính toán bậc hai và phụ thuộc chặt chẽ vào cấu trúc bộ nhớ GPU, dự báo sẽ bị thay thế bởi các mô hình tiên tiến hơn.

Là người phát triển AI, bạn nên đọc bài này để hiểu rõ cách Transformer không phải là một kiến trúc ngẫu nhiên mà được thiết kế từ những giới hạn cơ bản của RNN, giúp bạn xây dựng các giải pháp hiệu quả hơn trong tương lai khi cần tối ưu hóa mô hình cho các vấn đề quy mô lớn.

The Hand-Off Tax, Part 2: We Turned Off the Playbooks and Watched

Bài viết tiếp tục phân tích lỗi "Hand-Off Tax" khi tắt các playbook hướng dẫn nhưng vẫn gặp sai sót dù sử dụng cùng model, tools và connection string.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các lỗi không rõ nguyên nhân từ việc thiếu kiểm soát trong quy trình triển khai—như Hand-Off Tax—có thể khiến dự án mất thời gian, chi phí và chất lượng, và từ đó tìm cách cải thiện quy trình để tránh những sai sót tái phát.

Responding to the next frontier of critical cyber capabilities

OpenAI đang công bố các đánh giá sơ bộ về khả năng an ninh mạng cho hệ thống Astra và đề ra các biện pháp tăng cường bảo vệ, kiểm soát an toàn.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách các công nghệ AI như OpenAI đang ứng phó với thách thức bảo mật mới, giúp bạn cập nhật kiến thức về các biện pháp an ninh tiên tiến và cách bảo vệ hệ thống của mình trước những rủi ro từ công nghệ mới.

OpenAI confirms ChatGPT is down worldwide

ChatGPT, chatbot AI nổi tiếng cho phép người dùng trò chuyện với nhiều nhân vật và chủ đề, đang gặp sự cố kết nối trên toàn thế giới.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các hệ thống AI như ChatGPT hoạt động và gặp phải vấn đề kỹ thuật, giúp họ dự đoán và giải quyết các rủi ro trong thiết kế hệ thống phân tán và độ ổn định của dịch vụ cloud hiệu quả hơn.

Kimi K3 Architecture Notes

Bài viết giới thiệu ngắn gọn kiến trúc Kimi K3 với các công nghệ chính như LatentMoE, Kimi Delta Attention, Attention Residuals, NoPE, khả năng đa phương thức (multimodality) và những lựa chọn tối ưu hóa hiệu suất suy luận (inference-efficiency).

Lập trình viên phát triển AI hoặc tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn nên đọc để hiểu cách Kimi K3 tối ưu hóa kiến trúc mô hình bằng các kỹ thuật mới như LatentMoE và NoPE, giúp cải thiện hiệu suất tính toán và giảm chi phí trên thiết bị thực tế.