How to Create a Spring Boot Fraud Scoring Service

How OAuth 2.0 Works: A Practical Guide for Backend Developers

OAuth 2.0 là framework tiêu chuẩn cho ủy quyền truy cập, sử dụng các thành phần như Authorization Server, Bearer Tokens, PKCE và các loại "grant" khác nhau. Mặc dù nhiều nhà phát triển nắm vững thuật ngữ, nhưng việc triển khai thực tế thường gặp khó khăn do sự phức tạp của luồng ủy quyền.

Lập trình viên backend nên đọc bài này để hiểu rõ cách OAuth 2.0 thực sự vận hành trong thực tế, tránh nhầm lẫn giữa lý thuyết và ứng dụng thực tế, từ đó xây dựng các giải pháp bảo mật và giao tiếp API hiệu quả hơn.

CTE Support in Hibernate

Hướng dẫn sử dụng Common Table Expressions (CTE) trong Hibernate để đơn giản hóa các truy vấn phức tạp bằng cách tận dụng các tập kết quả trung gian có tên trong HQL.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì CTE (Common Table Expressions) trong Hibernate giúp tối ưu hóa và làm đơn giản hóa các truy vấn HQL phức tạp bằng cách sử dụng các tập kết quả trung gian có tên, giảm thiểu mã và tăng hiệu suất khi xử lý dữ liệu lớn.

What a Distilled Model Inherits From Its Teacher

Mô hình Distilled kế thừa từ teacher DeepSeek V4 Flash vẫn giữ nguyên mức độ kiểm duyệt thấp (45 điểm chênh lệch) đối với câu hỏi nhạy cảm về Trung Quốc so với phiên bản gốc Mỹ.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình AI hiện đại (như DeepSeek V4) được thiết kế từ kiến thức gốc của các mô hình tiền nhiệm, và cách chúng có thể bị hạn chế hoặc vượt qua phụ thuộc vào môi trường huấn luyện, đặc biệt khi đối mặt với các vấn đề liên quan đến chính trị hoặc văn hóa.

Centralizing Pricing Logic: Stop Scattering Your Business Rules

Bài viết chỉ ra vấn đề khi logic định giá bị phân tán ở nhiều nơi (frontend, backend, job …

How to Decode the Temperature Parameter in LLMs

Tham số temperature trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tương đương về mặt toán học với nhiệt độ trong phân bố Boltzmann (thống kê vật lý), điều chỉnh mức độ "nhiệt" hay ngẫu nhiên trong việc lựa chọn token.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách điều khiển chất lượng và tính sáng tạo của AI thông qua tham số temperature—chìa khóa để tối ưu hóa ứng dụng từ các output chính xác đến các giải pháp sáng tạo trong dự án của mình.

The Python Ecosystem That Changed AI Development

Hugging Face cách mạng hóa phát triển AI nhờ chuẩn hóa cách chia sẻ và sử dụng mô hình, thay vì sáng chế mô hình mới. Hệ sinh thái của họ gồm Transformers, Datasets, Tokenizers, Diffusers, Accelerate, PEFT và Hub cung cấp giao diện thống nhất từ khám phá, tải xuống đến triển khai mô hình, với Hub đóng vai trò như GitHub cho tài sản machine learning.

Là người phát triển AI, bạn sẽ tiết kiệm thời gian và công sức với các công cụ Hugging Face giúp tối ưu hóa việc triển khai, chia sẻ và mở rộng mô hình từ các dự án nhỏ đến quy mô lớn.

Q&A from the slop trenches – GeoSpatial ML

Chúng tôi đã rà soát 22 bài nộp hội nghị ML mùa hè này, phát hiện 15 bài có lỗi citation, tác giả ảo hoặc nội dung do LLM sinh ra (LLM slop), rồi công bố bộ kiểm tra tài liệu tham khảo.

Những lỗi về tính thực tế và chất lượng của các mô hình ML trong ngành địa lý không chỉ là vấn đề về danh tiếng mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến các dự án thực tế, nên đọc bài này để tránh rủi ro và tìm hiểu cách đánh giá, kiểm chứng công nghệ một cách nghiêm ngặt.

Sheetmusic4J 0.0.3: When LinkedIn Comments Becomes Features · webtechie.be

Phiên bản 0.0.3 của Sheetmusic4J bổ sung hỗ trợ định dạng ABC notation và Guitar Pro files sau khi nhận được hai bình luận trên LinkedIn.

Là người phát triển nhạc điện tử hoặc tích hợp công cụ âm nhạc vào ứng dụng, bạn nên đọc bài này để tìm hiểu cách mở rộng Sheetmusic4J để hỗ trợ định dạng ABC và Guitar Pro, giúp mở rộng khả năng xử lý nhạc của dự án của mình.