Dataset: Dead mental health startups, 2000-2026, coded on 18 fields

CNCF1 Hot5 phút10 giờ trướcAI

You can’t debug what you can’t see — Observability for AI Agents

APM truyền thống không thể giải thích lý do agent AI liên tục đặt cùng một câu hỏi ba lần trong khi tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn bình thường.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tăng cường khả năng quan sát cho các hệ thống AI, giúp phát hiện và giải quyết vấn đề hiệu quả hơn khi các hành vi bất thường—như lặp đi lặp lại—không thể phát hiện bằng cách chỉ theo dõi thời gian hoặc hiệu suất chung.

#llm #ai-agents #observability Nguồn

The Next Web1 Hot4 phút5 giờ trướcAI

China champions open AI to the world. In private, it’s afraid of one closed American model.

Trung Quốc ủng hộ AI mã nguồn mở toàn cầu nhưng ngầm lo ngại mô hình đóng "Mythos" của Anthropic mà họ không thể tiếp cận, ngay trước thềm cuộc gặp giữa Tập Cận Bình và Trump.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về chiến lược cạnh tranh công nghệ của Trung Quốc trong AI, từ đó phân tích những rủi ro về độc quyền và sự phụ thuộc vào các mô hình AI của Mỹ như Mythos, ảnh hưởng đến tương lai của ngành công nghệ và ứng dụng thực tế trong công việc.

#llm #anthropic #ai-security Nguồn

API Evangelist2 Hot6 phút20 giờ trướcAI

MCP Is Last-Mile Plumbing

MCP (Model Context Protocol) được ví như "hệ thống ống nước cuối cùng" (last-mile plumbing) trong kiến trúc AI, đảm nhiệm vai trò kết nối và vận chuyển dữ liệu đầu vào/đầu ra giữa các mô hình.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về Model Context Protocol (MCP)—cách thức chuẩn hóa và tối ưu hóa giao tiếp giữa các mô hình AI/ML trong ứng dụng cuối cùng, giúp tránh rắc rối về dữ liệu và tăng hiệu suất thực thi.

#llm #architecture #mcp Nguồn

XDA Developers2 Hot5 phút1 ngày trướcAI

My Obsidian vault is now the shared memory for Claude Code, Codex, and my local LLM

Bộ nhớ Obsidian của tác giả giờ đây đóng vai trò là bộ não chung cho tất cả các công cụ AI mà ông sử dụng, bao gồm Claude Code, Codex và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết hợp Obsidian với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Claude và Codex để tạo ra một hệ sinh thái tư duy hiệu quả, giúp tối ưu hóa việc lưu trữ, tổ chức và tương tác với dữ liệu mã nguồn, ý tưởng và kiến thức kỹ thuật một cách đồng bộ.

#llm #productivity #ai-coding Nguồn

Elastic Security Labs1 Hot20 phút5 giờ trướcAI

AI vulnerability triage: Bug bounty reports at $2 each — Elastic Security Labs

Elastic Security Labs đã phát triển một quy trình làm việc dựa trên AI (agentic workflow) để sàng lọc báo cáo lỗ hổng từ chương trình bug bounty với chi phí chỉ khoảng 2 USD mỗi báo cáo, đạt độ chính xác 85% so với phân tích thủ công. Bài viết cũng đề cập đến kiến trúc, mô hình mối đe dọa (threat model) và kết quả triển khai.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI hiện đại có thể tự động hóa và tối ưu hóa quá trình phát hiện lỗ hổng an ninh, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho các dự án bảo mật mà vẫn đảm bảo độ chính xác cao.

#security #llm #ai-agents Nguồn

Atomic Spin36 Hot4 phút2 ngày trướcAI

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 những rủi ro tiềm ẩn từ tốc độ này.

Những lập trình viên giỏi không chỉ tập trung vào tốc độ viết code mà họ tìm hiểu cách AI và công nghệ mới tác động đến thiết kế, quy trình và tương lai của hệ thống, tránh rơi vào nhầm lẫn giữa hiệu suất ngắn hạn và sự bền vững lâu dài.

#llm #architecture #ai-coding Nguồn

The New Stack1 Hot6 phút1 ngày trướcAI

Alibaba’s AI coded for 16 days straight and every commit is on GitHub

Alibaba đã phát triển thành công một công cụ CLI hoàn toàn tự động bằng AI Qwen3.8-Max trong 16 ngày, với 265 lần commit và 127 pull request trên GitHub mà không cần sự can thiệp của con người.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa quá trình phát triển phần mềm từ ý tưởng đến triển khai, giúp tiết kiệm thời gian và mở rộng khả năng sáng tạo trong công việc.

#llm #ai-agents #mixture-of-experts Nguồn

InfoQ1 Hot3 phút1 ngày trướcAI

Azure and Community Guidelines on Choosing Between a Skill or a Sub-Agent

Kishorekumar Pattabiraman từ Microsoft Azure đề xuất các tiêu chí thực tế để lựa chọn giữa kỹ năng (skills), sub-agent hoặc các phương pháp khác khi xây dựng hệ thống AI.

Nếu bạn đang xây dựng hệ thống AI trên Azure và cần quyết định giữa các giải pháp như skills (hành vi) và sub-agents (đơn vị phụ), bài viết sẽ giúp bạn phân tích rõ lợi ích, hạn chế và cách triển khai hiệu quả để tối ưu hóa hiệu suất và chi phí.

#llm #azure #ai-agents Nguồn

Dataset: Dead mental health startups, 2000-2026, coded on 18 fields

Đề xuất cho bạn

You can’t debug what you can’t see — Observability for AI Agents

China champions open AI to the world. In private, it’s afraid of one closed American model.

MCP Is Last-Mile Plumbing

My Obsidian vault is now the shared memory for Claude Code, Codex, and my local LLM

AI vulnerability triage: Bug bounty reports at $2 each — Elastic Security Labs

Velocity: Why the Best Software Architects Move the Slowest

Alibaba’s AI coded for 16 days straight and every commit is on GitHub

Azure and Community Guidelines on Choosing Between a Skill or a Sub-Agent

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads