I Stopped Paying the Closed-Model in 2026. Here’s How I Decided.

Production-grade LLMs and agents: a field guide

Bối cảnh là việc triển khai production-grade LLMs và agents từ demo sang hệ thống đáng tin cậy. Nguyên nhân kỹ thuật là thiếu mô trường thức cho việc đánh giá và phát triển hệ thống LLM agents. Hệ quả là nhiều tổ chức gặp khó khăn trong việc scaling các solution LLM agents. Điều đáng học là bài viết cung cấp maturity model với 4 layers (Foundation, Orchestration, Autonomy, Evolution) để tự đánh giá và định hướng phát triển. Bài còn đi sâu vào từng layer với các practice và tool cụ thể như LangChain, Autogen, DSPy.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống LLM và agent từ thử nghiệm thành giải pháp thực tế đáng tin cậy.

The LLM Blindspot: Why Models Forget What’s in the Middle of Your Prompt

Các mô hình LLM (Large Language Model) thường bỏ qua thông tin nằm ở giữa prompt, hiện …

The hardest parts about agents can’t fit on a billboard

Tại MongoDB.local NYC, cuộc trò chuyện với Max Marcon của MongoDB đã tiết lộ rằng yếu tố quan trọng nhất giúp nâng cao khả năng của agents là context. Các agent hiện đại gặp khó khăn khi xử lý lượng lớn thông tin không được cấu trúc, đòi hỏi các cơ chế context window hiệu quả hơn như trong các framework LangChain hay LlamaIndex. Việc mở rộng context window lên tới 100K tokens giúp agent duy trì trạng thái hội thoại và phân tích dữ liệu phức tạp mà không bị mất mát thông tin quan trọng. Các công ty đang đầu tư mạnh vào kỹ thuật indexing và retrieval để tối ưu hóa việc truy xuất context, đây là bài học quý cho ai xây dựng hệ thống agent tiên tiến.

Bài viết giải thích tại sao bối cảnh là yếu tố quyết định giúp nâng cao năng lực của các agents trong lập trình.

Bag of Decisions Reranker

Bối cảnh nghiên cứu sử dụng Large Language Model (LLM) để tạo câu hỏi cho một hệ thống reranker tên là Jev. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ nhu cầu cải thiện độ chính xác của quá trình reranking bằng cách tận dụng khả năng hiểu ngữ cảnh của LLM. Hệ quả cho thấy phương pháp này có thể đánh đổi giữa độ chính xác và hiệu suất xử lý, đặc biệt khi xử lý các query phức tạp. Điều đáng học là cách tiếp cận này mở ra hướng nghiên cứu mới về kết hợp LLM với các hệ thống retrieval chuyên sâu.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách dùng LLM để tạo câu hỏi reranking hiệu quả cho hệ thống Jev.

Yes, no AI is now a feature

LibreOffice 26.8 không tích hợp AI mặc định vì không có giải pháp nào đáp ứng đủ 6 nguyên tắc mà The Document Foundation đặt ra: kiểm soát vị trí thực thi, truyền dữ liệu không ủy quyền, không telemetry, không phụ thuộc nhà cung cấp duy nhất, định dạng đầu ra ODF và tùy chọn loại bỏ hoàn toàn. Các bản mở rộng AI hiện tại cho phép chạy mô hình cục bộ qua Ollama, LM Studio hoặc endpoint tương thích OpenAI, đảm bảo dữ liệu không rời khỏi máy. Vị thế không lợi nhuận của foundation giúp họ phản đối cách tiếp cận của các bộ văn phòng thương mại, dùng AI để tăng giá thuê bao và khóa dữ liệu người dùng. Đây không phải từ chối vĩnh viễn mà là quyết định tạm thời sẽ xem xét lại khi mô hình mở và suy luận on-premises cải thiện.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách LibreOffice cân bằng giữa tiềm năng AI và nguyên tắc bảo mật người dùng trong phần mềm văn phòng.

Async LLM Pipelines with Django and Celery: Beyond the Request-Response Cycle

Bối cảnh: Đa số tích hợp LLM (Large Language Model) đều tuân theo mô hình request-response đơn giản, nơi người dùng gửi yêu cầu và nhận phản hồi ngay lập tức. Nguyên nhân kỹ thuật: Tiếp cận này gặp giới hạn khi xử lý các tác vụ LLM tốn kém như summarization hay long-form generation, gây ra timeout trên web server. Hệ quả: Giải pháp sử dụng Django kết hợp Celery cho phép triển khai pipeline xử lý không đồng bộ (async pipeline), chia nhỏ prompt thành các đoạn nhỏ, xử lý song song bằng task Celery. Điều đáng học: Bài viết trình bày cách thiết kế hệ thống xử lý LLM không đồng bộ với Celery Beat, Redis backend và concurrent futures, giúp tăng tốc xử lý lên đến 10x so với phương pháp tuần truyền truyền thống.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa xử lý LLM bằng cách triển khai pipeline không đồng bộ với Django và Celery để vượt qua hạn chế chu trình request-response truyền thống.

Turn Your GitHub Contribution Graph Into an ASCII City

GitHub contribution graph được biến đổi thành một thành phố ASCII độc đáo dựa trên số …