Google Assistant is dead, and I won't miss it thanks to my local LLM

Why use ORMs if LLMs write code?

ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ …

How we think about text classification in the LLM era

Trong kỷ nguyên LLM, text classification vẫn quan trọng nhưng cần kết hợp linh hoạt với các mô hình chuyên biệt. LLMs mang lại lợi thế nhờ hiểu ngữ cảnh rộng, nhưng không thay thế hoàn toàn các mô hình truyền thống vốn hiệu quả hơn trong tác vụ cụ thể. Medium vẫn duy trì sự cân bằng giữa hai phương pháp này.

Là người phát triển AI, bạn nên đọc bài này để hiểu cách LLMs thay đổi cách tiếp cận phân loại văn bản và khi nào nên tích hợp chúng vào dự án của mình mà không phải thay thế hoàn toàn các mô hình truyền thống.

Google is giving college students a free year of AI Pro, and a raft of study tools

Google cung cấp cho sinh viên đại học Mỹ đủ điều kiện một năm sử dụng miễn phí AI Pro cùng loạt công cụ học tập mới trên Search và Gemini nhân dịp năm học mới.

Là người phát triển, đọc bài này giúp bạn hiểu cách Google tích hợp AI vào giáo dục và công cụ nghiên cứu, từ đó tìm hiểu về các công cụ mới như Gemini có thể tối ưu hóa hiệu suất làm việc, tự động hóa nhiệm vụ phân tích dữ liệu hoặc hỗ trợ học tập thông minh—cung cấp những công cụ thực tế cho dự án hoặc công việc của bạn.

The people vs the AI overlords

Bài viết chỉ trích xu hướng sử dụng nhiều AI song song (như Claude sub-agents) trong phát triển phần mềm open source, gây áp lực tài chính và môi trường, đồng thời cảnh báo về sự chuyển dịch sang mô hình đăng ký, phần mềm "thuê" và AI credits. Tác giả cũng liên hệ xu hướng này với nguy cơ mất việc làm của kỹ sư, suy yếu quyền thương lượng tập thể, và các mối đe dọa bảo mật như NPM supply-chain worms.

Những lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI đang thay đổi mô hình phát triển mã nguồn mở, từ ảnh hưởng đến công việc cá nhân đến hệ sinh thái cộng đồng, và tìm hiểu cách bảo vệ bản chất của nghề nghiệp cũng như quyền lợi của cộng đồng phát triển phần mềm.

GraphRAG: How AI Answers Questions Hidden Across Many Documents

GraphRAG được thiết kế để xử lý các loại câu hỏi phức tạp, nơi thông tin nằm rải rác trong nhiều tài liệu khác nhau.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách GraphRAG kết hợp đồ thị và vector search để giải quyết vấn đề tìm kiếm thông tin phân tán trong nhiều tài liệu, giúp xây dựng hệ thống xử lý câu hỏi thông minh hơn cho ứng dụng AI của riêng bạn.

Your iPhone is about to get a massive upgrade

Apple sẽ tung phiên bản Siri được tái thiết sau hai năm trì hoãn vào tháng tới, trong đó có sự tham gia của thị trường Nam Phi từ lần ra mắt đầu tiên.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Apple tái thiết lại Siri, một hệ sinh thái AI tích hợp sâu vào hệ điều hành iOS, và tìm hiểu về những cơ hội phát triển ứng dụng tương tác thông minh, giao diện người dùng tự động hóa, và cách tối ưu hóa tương tác ngôn ngữ cho các giải pháp tương lai.

Asymmetric Agents

Tương lai đầy AI hứa hẹn sẽ mang đến những "agent" (tác nhân tự động) phục vụ đắc lực cho con người, giống như những người đầy tớ kỹ thuật số có khả năng đàm phán thay chủ. Ví dụ, agent có thể tìm nhà hàng phù hợp cho buổi hẹn tối theo sở thích ẩm thực của bạn.

Là người phát triển hệ thống AI, bạn cần hiểu asymmetric agents—khái niệm này giúp tối ưu hóa cách giao tiếp, quyết định và tương tác với các hệ thống tự động, tránh rủi ro sai lệch quyền lực hoặc hành vi không mong đợi khi đưa chúng vào ứng dụng thực tế.

How to Use AI With Your Brain – Think Like a Tester

Hướng dẫn dành cho tester về tư duy phản biện khi sử dụng công cụ AI, nhấn mạnh những sai lầm phổ biến như ảo tưởng sức mạnh (LLM không thực sự thông minh mà chỉ dự đoán dựa trên dữ liệu huấn luyện), đưa ra câu trả lời sai nhưng tự tin, phiên bản trả phí nghiên cứu kỹ hơn miễn phí, ảo giác (hallucination) tạo ra câu trả lời bịa nhưng thuyết phục, xu hướng đồng thuận vô điều kiện, văn bản/code dư thừa (workslop), và nguy cơ các tác nhân AI (AI agents) thực hiện hành động ngoài ý muốn. Lời khuyên chính là luôn xác minh đầu ra của AI thay vì tin tưởng mù quáng.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách phân biệt giữa sự hữu ích và rủi ro khi sử dụng AI—tránh bị lừa bởi những kết quả giả tạo, từ đó xây dựng mã và giải pháp kỹ thuật chính xác và hiệu quả hơn.