Ending my elixir exploratory writing

Microservices Are Not a Sign You’re a Senior Engineer

Bài viết chỉ ra hiện tượng coi số lượng dịch vụ microservices như dấu hiệu của kinh nghiệm …

NVIDIA Nemotron 3 Ultra: 10x cheaper than GPT-4o

NVIDIA vừa ra mắt Nemotron 3 Ultra, mô hình open weights với khả năng xử lý 1M token context, chi phí chỉ bằng 1/10 so với GPT-4o trên các benchmark agent. Sự chênh lệch giá này đến từ kiến trúc tối ưu và chiến lược cloud hosting của NVIDIA, cho phép người dùng tải weights, tự host và fine-tune hoàn toàn. Hệ quả là lập trình viên có thể triển khai Nemotron 3 Ultra với chi phí thấp đáng kể mà không phụ thuộc vào API trả phí của các dịch vụ đám mây. Bài này đáng đọc nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp LLM tiết kiệm chi phí, đặc biệt khi xây dựng các ứng dụng agent cần context window lớn.

NVIDIA Nemotron 3 Ultra mang đến lựa chọn AI mở với chi phí chỉ 1/10 GPT-4o, cho phép lập trình viên tự lưu trữ và tinh chỉnh mô hình.

(comic) Flexible working hours

Bối cảnh: một loạt các strip ngắn về văn phòng, tiêu đề (comic) Flexible working hours …

Load-Bearing People

Bài viết bắt đầu bằng việc mô tả cách một gói npm tên left-pad, chỉ gồm mười một dòng JavaScript, đã được tác giả xóa khỏi kho lưu trữ công cộng vào tháng 3/2016. Vì hàng nghìn dự án Node.js và các công cụ xây dựng phụ thuộc trực tiếp hoặc gián tiếp vào left-pad để thực hiện hàm padding chuỗi, việc xóa này khiến quá trình cài đặt và biên dịch của nhiều dự án thất bại ngay lập tức. Hậu quả lan rộng đến mức các dịch vụ web lớn như Netflix, PayPal và cả các hệ thống nội bộ của các công ty công nghệ đều gặp lỗi build, dẫn đến sự gián đoạn triển khai và trong một số trường hợp là downtime tạm thời. Bài viết nhấn mạnh rằng nguyên nhân không phải do lỗi phức tạp mà là sự quáмер phụ thuộc vào một gói nhỏ, không có bản sao lưu hoặc phiên bản dự phòng trong hệ thống quản lý phụ thuộc. Kết luận là để tránh tình trạng tương tự, các đội ngũ cần áp dụng chính sách khóa phiên bản, kiểm tra lại cây phụ thuộc và cân nhắc sao chép mã nguồn quan trọng vào nội bộ thay vì tin tưởng hoàn toàn vào gói bên ngoài.

Những dòng code làm sập Internet dạy chúng ta về tầm quan trọng của con người trong cấu trúc nhóm và trách nhiệm cá nhân.

Gram Editor 3.3.0 Released

Gram Editor là một trình soạn thảo mã nguồn mở được nhiều lập trình viên sử dụng để viết …

Agentic WMS — Part 1: Where AI Agents Add Value

Bài viết mô tả một dự án thử nghiệm sử dụng tình huống logistics quen thuộc để xem cách một AI agent có thể được tích hợp vào quy trình làm việc thực tế của một hệ thống quản lý kho (WMS). Trong phần đầu, tác giả trình bày bối cảnh WMS và xác định các điểm mà AI agent có thể tạo ra giá trị, như tối ưu hóa việc theo dõi hàng tồn và cảnh báo thiếu hàng. Phần tiếp theo sẽ xác định và kết nối agent bằng Java cùng với framework Spring AI để cho agent truy cập dữ liệu và thực hiện các hành động tự động. Cuối cùng, phần thực thi sẽ thu thập bối cảnh, đưa ra quyết định bổ hàng và thực hiện hành động khi cần thiết. Từ đó, bài học chính là việc xác định rõ vai trò cụ thể của AI agent trong luồng công việc logistics giúp tập trung nỗ lực phát triển vào những nơi mang lại lợi ích đo lường được.

Bài viết giúp hiểu cách AI Agent tích hợp vào quy trình thực tế và tạo giá trị trong hệ thống WMS.

LLVM Developers Begin Debate Over AGENTS.md For Helping AI Agents

Bối cảnh là nhà phát triển LLVM Nick Desaulniers đã mở một cuộc thảo luận trên LLVM Discourse về việc dự án có nên chấp nhận file AGENTS.md (và có thể CLAUDE.md) để hướng dẫn các agent AI khi đóng góp mã. Nguyên nhân kỹ thuật là ông cũng đã gửi một pull request nháp chứa một AGENTS.md tối thiểu chỉ trỏ tới chính sách hiện có về công cụ AI và chuẩn mã hóa của LLVM. Hệ quả là phản hồi từ cộng đồng phân thành hai phe: một số người ủng hộ việc chuẩn hóa hướng dẫn cho công cụ AI, trong khi những người khác lo rằng file này sẽ tạo ra tiếng ồn, không hiệu quả và vi phạm nguyên tắc của LLVM không can thiệp vào quy trình làm việc cá nhân. Điều đáng học là trước khi áp dụng bất kỳ tài liệu hướng dẫn mới nào, nhóm cần cân bằng giữa việc cung cấp thông tin hữu ích cho agent AI và việc giữ nguyên sự tự do trong quy trình đóng góp của con người. Kết luận hiện tại là dự án vẫn chưa có quyết định cuối cùng và sẽ tiếp tục đánh giá tác động thực tế của AGENTS.md nếu được chấp nhận.

Bài cung cấp hiểu biết về xu hướng AI trong phát triển phần mềm và cách các dự án lớn như LLVM định hướng tương tác với công cụ AI.