How 42 Seconds of Waiting Led Us to Build ZEDDA

Production ML-DSA Verification in 350 Lines of Python

Bài viết giới thiệu một trình xác thực (verifier) sản xuất cho giao thức ML-DSA, được viết hoàn toàn bằng Python với chỉ 350 dòng code, dễ đọc và đáng tin cậy.

Một lập trình viên cần đọc bài này để tìm hiểu cách triển khai một hệ thống xác minh ML-DSA (Machine Learning Digital Signature Algorithm) trong Python với hiệu suất cao và độ tin cậy, giúp tiết kiệm thời gian phát triển và tối ưu hóa cho ứng dụng sản xuất thực tế.

Why CPP is going to be relevant AGAIN?

Vào ngày 28/3/2026, ngôn ngữ lập trình C++ 40 năm tuổi bất ngờ chứng minh sự hữu ích trở …

Running a 28.9M parameter LLM on an $8 microcontroller

Một dự án trên GitHub đã triển khai thành công mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với 28,9 triệu tham số chạy trên vi điều khiển ESP32 có giá chỉ 8 USD.

Nếu bạn là lập trình viên muốn khám phá cách tích hợp mô hình AI nhỏ gọn vào thiết bị IoT hoặc hệ thống embedded với chi phí thấp, bài viết này sẽ chỉ cho bạn cách chạy một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với hơn 28 triệu tham số trên một microcontroller giá rẻ như ESP32, giúp mở rộng khả năng trí tuệ cho các dự án thực tế.

JavaScript vs Python: Which Should You Learn as a Fresher?

JavaScript và Python đều là lựa chọn tốt cho người mới bắt đầu, nhưng JavaScript phù hợp hơn với phát triển web (frontend/backend), còn Python mạnh về data science, AI và lập trình tổng quát.

Những lập trình viên mới bắt đầu sẽ đối mặt với sự lựa chọn khó khăn giữa hai ngôn ngữ phổ biến này, giúp họ hiểu rõ hơn về ưu điểm, ứng dụng thực tế và tương lai của mỗi ngôn ngữ để chọn lựa phù hợp với mục tiêu cá nhân.

Responsible AI in Practice: A Field Guide for Engineers Building Real Products

Bài viết ghi lại cuộc trò chuyện giữa Tom, chuyên gia về AI có trách nhiệm (RAI), và Harry, kỹ sư đang phát triển chatbot AI, cùng sáu nguyên tắc quan trọng trong quá trình xây dựng sản phẩm AI thực tế.

Bài viết giúp lập trình viên như Harry hiểu cách áp dụng nguyên tắc đạo đức AI trong từng giai đoạn phát triển sản phẩm thực tế, từ thiết kế đến triển khai, tránh rủi ro pháp lý và xã hội mà không phải chỉ biết lý thuyết.

What to Do if You've Outgrown Your Cron Job Scheduler

Các nhà phát triển thường bắt đầu hành trình tự động hóa bằng cách viết script thực hiện nhiệm vụ như gọi API, xử lý ảnh hàng loạt hay gửi báo cáo, nhưng khi khối lượng công việc tăng, hệ thống Cron trở nên bất tiện.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ cron jobs đơn giản sang hệ thống tự động hóa phức tạp hơn, giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và bảo trì dễ dàng hơn khi công việc tăng trưởng.

Stateful vs. Stateless Agent Design: Tradeoffs for Scalable Agentic Systems

Thiết kế agent stateless xử lý mỗi yêu cầu độc lập, dễ mở rộng ngang nhưng buộc client gửi toàn bộ lịch sử hội thoại mỗi lượt. Agent stateful quản lý bộ nhớ riêng qua cơ sở dữ liệu (ví dụ SQLite), giảm tải payload client nhưng tăng độ phức tạp hạ tầng, đặc biệt cần cache tập trung như Redis khi mở rộng ngang.

Lập trình viên cần hiểu sự khác biệt giữa thiết kế agent stateful và stateless để tối ưu hóa hiệu suất, chi phí và khả năng mở rộng hệ thống AI của họ, đặc biệt khi triển khai trên các môi trường cloud hoặc có nhiều yêu cầu xử lý đồng thời.

Flux Agents: A Python First Framework for Building Agentic AI Systems

Flux Agents là framework Python ưu tiên, giúp xây dựng hệ thống AI agent (agentic AI) hiệu quả. Tác giả chia sẻ lý do xây dựng framework mới này và khẳng định giá trị của nó đối với người dùng.

Một lập trình viên muốn xây dựng hệ thống AI có tính năng tự động hóa và tương tác thông minh nên đọc bài này để khám phá cách Flux Agents đơn giản hóa việc tích hợp các công cụ AI vào các ứng dụng Python, giúp tối ưu hóa hiệu suất và mở rộng khả năng của các hệ thống agentic.