Healthcare AI’s next test is integration

Medium1 Hot6 phút6 giờ trướcAI

Beyond the Buzzwords: A Human Guide to the 6 Pillars of Modern AI

Bối cảnh AI hiện đại với các khái niệm như LLMs, RAG, Agents, embeddings và vector databases có thể gây khó hiểu cho nhiều người. Nguyên nhân kỹ thuật là các thành phần này thường được trình bày một cách rời rạc mà không giải thích được mối liên hệ giữa chúng. Hệ quả là lập trình viên mới dễ bị choáng ngợp và bỏ lỡ cơ hội áp dụng AI vào dự án thực tế. Điều đáng học là việc hiểu rõ 6 trụ cột AI hiện đại giúp xây dựng hệ thống thống nhất và tận dụng được sức mạnh của từng thành phần.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ các khái niệm AI phức tạp một cách thực tế và có hệ thống.

#llm #ai-agent #mcp Nguồn

ArangoDB1 Hot5 phút14 giờ trướcAI

Why Your Agents Are Asking You for Arango • Arango

Trong bối cảnh các ứng dụng AI ngày càng phức tạp, hệ thống database truyền thống như MongoDB hay PostgreSQL thường gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu graph và multi-model. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở kiến trúc ArangoDB với AQL (ArangoDB Query Language) cho phép truy vấn đa model trên cùng một database instance, giúp giảm 40% lượng code cần viết. Hệ quả là các AI agent hiệu suất cao hơn đáng kể nhờ khả năng join dữ liệu graph và document mượt mà mà không cần chuyển đổi qua lại. Điểm đáng học là Arango giải quyết được bài toán scaling cho AI workflows khi xử lý dữ liệu đa dạng, từ graph networks đến embeddings vectors, giúp các lập trình viên tập trung vào logic AI thay vì cơ chế lưu trữ.

Bài này giúp bạn hiểu tại hệ thống quản lý agent của bạn đang cần công nghệ Arango dù không nói thẳng ra.

#ai-agent #backend #rag Nguồn

ArangoDB1 Hot6 phút14 giờ trướcAI

Love in the Time of Business Context: How Documents Attract Each Other and Marry • Arango

Tìm kiếm tìm thấy kết quả khớp, Business Context giải thích tại sao sự khớp đó lại quan trọng trong môi trường kinh doanh. Cơ chế kỹ thuật này hoạt động như một lớp xử lý bổ sung trên ArangoDB, một hệ cơ sở dữ liệu đa mô hình. Thuật toán này giúp liên kết các tài liệu không chỉ dựa trên dữ liệu mà còn theo ngữ cảnh sử dụng thực tế. Giải pháp này mang lại giá trị khi xử lý lượng lớn tài liệu phức tạp trong các hệ thống doanh nghiệp, giúp giảm thời gian phân tích và tăng độ chính xác. Lập trình viên nên tìm hiểu thêm nếu đang làm việc với kiến trúc microservices cần quản lý quan hệ dữ liệu động.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách kết nối tài liệu thông qua ngữ cảnh kinh doanh để tìm kiếm hiệu quả hơn.

#llm #rag Nguồn

The New Stack1 Hot9 phút15 giờ trướcAI

Claude did best on a new benchmark for agents that build agents. It still passed fewer than a quarter of the tests.

Sierra vừa công bố Hyper-τ-bench, bộ benchmark mới để đánh giá khả năng của AI agents trong việc xây dựng các agents khác. Trong bài kiểm tra này, Claude đã đạt kết quả tốt nhất nhưng vẫn vượt qua dưới 25% số thử thách. Hyper-τ-bench là phiên bản nâng cấp từ τ-bench được Sierra phát hành năm 2024, tập trung đánh giá khả năng tự động hóa của AI agents. Kết quả cho thấy ngay cả các mô hình hàng đầu như Claude vẫn còn nhiều hạn chế trong tác vụ xây dựng agents tự động.

Hyper-𝜏-bench đánh giá khả năng của AI trong việc xây dựng các tác vụ tự động hóa quan trọng cho lập trình viên.

#llm #ai-agent #ai-coding Nguồn

Medium0 Hot8 phút7 giờ trướcAI

Building a Local, Ollama-Powered Insurance Claim Review Agent: What Broke Along the Way

Đây là dự án xây dựng agent xử lý yêu cầu bồi thường bảo hiểm sử dụng Ollama chạy mô hình open-source locally. Agent dựa trên kiến trúc ReAct được triển khai bằng LangChain và LangGraph, nhưng gặp lỗi trong quá trình thực thi. Nguyên nhân kỹ thuật là do hạn chế của mô hình LLM local trong việc xử lý tài liệu dài và trích xuất thông tin phức tạp từ các formular bảo hiểm. Dự án thất bại nhưng cung cấp bài học quý giá về giới hạn hiện tại của các mô hình open-source trong các tác nghiệp đòi hỏi độ chính xác cao và xử lý tài liệu chuyên ngành.

Bài viết này chia sẻ kinh nghiệm thực tế xây dựng agent xử lý bảo hiểm bằng công nghệ mới và những vấn đề kỹ thuật gặp phải.

#llm #agentic-ai #langchain Nguồn

Medium1 Hot9 phút15 giờ trướcAI

From GPT-3 to Auto-Written Prompts: A Quick History of Prompt Engineering

Bối cảnh của prompt engineering bắt nguồn từ sự phát triển của GPT-3 khi các nhà nghiên cứu nhận thấy hiệu suất mô hình phụ thuộc lớn vào cách thiết kế prompt. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 cần hướng dẫn rõ ràng để phát huy khả năng, dẫn đến các kỹ thuật như chain-of-thought và few-shot learning xuất hiện. Hệ quả là prompt engineering trở thành lĩnh vực riêng biệt với nghiên cứu như "Automatic Prompt Engineering with Language Models" cho phép tự động tối ưu prompt. Điều đáng học là việc hiểu rõ prompt engineering không chỉ là kỹ năng tạm thời mà là nền tảng tương tác hiệu quả với các hệ thống AI như GPT-4 và Claude 3 trong tương lai.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu sự tiến hóa của prompt engineering từ GPT-3 đến tự động hóa, cải thiện hiệu quả làm việc với AI.

#llm #nlp #prompt-engineering Nguồn

Daily Dose of Data Science | Avi Chawla | Substack1 Hot8 phút15 giờ trướcAI

Your Agent Harness Needs Runtime Security

Bối cảnh hiện nay là các AI agent đang ngày càng phổ biến nhưng hoạt động của chúng tại runtime (thời gian chạy) vẫn là "hộp đen". Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở thiếu cơ chế ghi lại và giám sát hành vi thực tế của agent trong quá trình tương tác với môi trường. Hệ quả là các developer không thể biết agent đang làm gì, dẫn đến lỗi khó truy vết và rủi ro bảo mật tiềm ẩn. Điều đáng học là có thể xây dựng hệ thống runtime security hoàn toàn local bằng công cụ open-source như LlamaIndex hoặc LangChain để ghi lại từng bước agent thực thi, giúp việc debug và tối ưu trở nên minh bạch hơn.

Bài viết này cung cấp hướng dẫn mã nguồn mở giúp lập trình viên ghi chép và hiểu rõ hành vi thực tế của các tác nhân AI tại thời gian chạy.

#ai-agent #observability #claude-code Nguồn

Medium1 Hot6 phút16 giờ trướcAI

Kubernetes Rootless Nodes: Reducing What a Container Breakout Can Actually Reach

Kubernetes Rootless Nodes giải quyết vấn đề container breakout bằng cách cách ly container khỏi node host, sử dụng containerd và Podman thay vì Docker. Công nghệ này áp dụng eBPF và seccomp-bpf để hạn chế truy cập tài nguyên hệ thống chỉ ở mức user namespace, giảm thiểu đáng kể surface attack. Khi xảy ra breach, Rootless Nodes ngăn attacker tiếp cận /var/lib/kubelet hay socket Docker, chỉ cho phép truy cập vào thư mục home user của container. Đáng học hỏi là cách tiếp cận defense-in-depth này chứng minh rằng không cần chạy toàn bộ Kubernetes cluster với root privileges - điều giúp giảm 70% attack surface theo benchmark của Red Hat.

Bài viết giải thích cách Kubernetes Rootless Nodes hạn chế phạm vi ảnh hưởng khi có sự cố container breakout.

#kubernetes #ai-agent #containers Nguồn

Healthcare AI’s next test is integration

Đề xuất cho bạn

Bình luận

Beyond the Buzzwords: A Human Guide to the 6 Pillars of Modern AI

Why Your Agents Are Asking You for Arango • Arango

Love in the Time of Business Context: How Documents Attract Each Other and Marry • Arango

Claude did best on a new benchmark for agents that build agents. It still passed fewer than a quarter of the tests.

Building a Local, Ollama-Powered Insurance Claim Review Agent: What Broke Along the Way

From GPT-3 to Auto-Written Prompts: A Quick History of Prompt Engineering

Your Agent Harness Needs Runtime Security

Kubernetes Rootless Nodes: Reducing What a Container Breakout Can Actually Reach

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads