How to keep thinking

Meet the developers rejecting AI

Bối cảnh ngày càng nhiều nhà phát triển từ chối AI dù điều này có thể làm mất khách hàng …

Are LLMs still surprisingly bad at some simple tasks?

Năm ngoái tác giả đã thực hiện thí nghiệm kiểm tra khả năng của các modern LLMs trong việc trả lời một câu hỏi tương đối đơn giản, nhưng tất cả đều trả sai. Các mô hình này hoặc thiếu thông tin, hoặc tạo ra các câu nói sai sự thật, không có mô hình nào đưa ra câu trả lời đúng. Nguyên nhân kỹ thuật có thể nằm ở cách mô hình xử lý thông tin và giới hạn kiến thức của chúng. Điều đáng học là ngay cả với các LLM tiên tiến như GPT-4 và Claude, vẫn tồn tại những giới hạn cơ bản trong việc trả lời các câu hỏi tưởng chừng đơn giản, đòi hỏi người dùng phải hiểu rõ năng lực và hạn chế của công nghệ này.

Bài viết tiết lộ những hạn chế đáng ngạc nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ngay cả với các tác vụ tưởng chừng đơn giản, giúp lập trình viên có cái nhìn thực tế hơn khi ứng dụng chúng.

Agentic Skill Decay

Bối cảnh của bài viết là vấn đề các AI agents đang giải quyết nhiệm vụ mà không giúp người …

What if your app could fix itself? — Expo blog

Expo giới thiệu EAS Workflows và EAS Simulator để tự động hóa quy trình sửa lỗi ứng dụng. Với EAS Workflows, một bug report sẽ tự động chuyển thành pull request kèm theo đoạn ghi màn hình chứng minh đã khắc phục xong lỗi. Công cụ này sử dụng GitHub Actions và EAS CLI để tự động ghi log lỗi, tạo reproduction test case, và tự động triển khai bản sửa lỗi. Điều này giúp giảm thời gian xử lý lỗi từ nhiều tuần xuống còn vài giờ, đồng thời loại bỏ lỗi do con người trong quá trình tái hiện vấn đề. Các lập trình viên React Native nên cân nhắc sử dụng giải pháp này để tối ưu hóa quy trình kiểm tra chất lượng phần mềm.

Bài viết giúp lập trình viên tự động hóa việc sửa lỗi bằng cách chuyển báo cáo bug thành pull request có kèm bản ghi thao tác làm việc hiệu quả.

VS Code is the best writing app I've used, and I've not written a line of code in it for weeks

VS Code ban đầu được tôi dùng để dọn dẹp HTML, nhưng lại vô tình trở thành ứng dụng viết …

AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers

Bối cảnh của bài viết là cuộc tranh luận về AI thay thế lập trình viên trong ngành công nghệ. Nguyên nhân kỹ thuật là các mô hình AI như GPT-4 đã đạt được khả năng code tự động vượt trội, có thể giải quyết các bài toán algorithm phức tạp trong thời gian ngắn. Hệ quả là nhiều công ty công nghệ đã bắt đầu giảm tuyển dụng lập trình viên thông thường và đầu tư vào các giải pháp AI để tối ưu hóa chi phí và tăng tốc độ phát triển. Điều đáng học là các nhà phát triển nên tập trung vào kỹ năng thiết kế hệ thống, quản lý dự án và tư duy chiến lược thay vì chỉ tập trung vào viết code thủ công.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rằng giá trị thực sự của phần mềm không nằm ở kỹ năng code thông thường mà ở khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo.

Fighting AI Slop in Production Codebases: How Huntress Improved Fable 5.1’s API Recall

Huntress đã cải thiện đáng kể độ chính xác của Claude Fable 5.1 trong việc đánh giá API recall lên gấp đôi thông qua ba thay đổi trong hệ thống coding harnesses. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc tối ưu hóa phương pháp đánh giá và cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào. Hệ quả là tỷ lệ chính xác trong việc nhận diện và ghi nhớ API tăng từ mức ban đầu lên 100%, giúp giảm thiểu lỗi trong quá trình phát triển. Bài viết này cho thấy việc cải tiến công cụ đánh giá có tác động trực tiếp đến chất lượng AI code generation. Các kỹ sư nên học hỏi cách Huntress tiếp cận vấn đề AI slop trong production codebase thông qua những thay đổi cụ thể và đo lường định lượng.

Ba thay đổi trong bộ công cụ lập trình Huntress đã tăng gấp đôi độ chính xác trong đánh giá API recall của Claude Fable 5.1, giúp lập trình viên cải thiện hiệu quả AI trong sản phẩm thực tế.

A Gentle Introduction to Model Distillation

Model distillation phương pháp nén khả năng của mô hình teacher lớn vào một student nhỏ hơn, ban đầu qua training trên soft probability distributions và temperature scaling, nay cho LLMs chủ yếu qua synthetic data generation, feature matching hoặc logit matching. Mặc dù distillation đã trở thành tiêu chuẩn (ví dụ Llama 3.1 405B của Meta được cấp phép rõ ràng cho mục đích này), năm 2026 chứng kiến các tranh chấp lớn khi OpenAI cáo buộc DeepSeek, Anthicism cáo buộc Qwen (Alibaba) và báo cáo về việc truy cập tài khoản giả để khai thác Claude, cùng Google can thiệp các tấn công vào Gemini. Chưa có kiểm toán pháp y hay phán xét tòa án nào giải quyết được các cáo buộc này, và xung đột cơ bản giữa việc mô hình bị bộc lộ qua API và được bảo vệ khỏi sao chép vẫn chưa được giải quyết.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ thực trạng pháp lý và kỹ thuật của mô hình model distillation trong bối tranh tranh bản quyền công nghệ AI.