Matplotlib vs Plotly: Which Python Chart Tool Should You Choose?

Towards Data Science1 Hot23 phút4 giờ trướcAI

Loop Engineering for Listing Questions: When the Answer Is Every Passage, Not the Top One

Đối với các câu hỏi yêu cầu liệt kê toàn bộ (listing questions), hệ thống RAG truyền thống thường thất bại vì phương pháp top-k retrieval không phù hợp khi câu trả lời phân tán ở nhiều đoạn văn. Ba chiến lược được đề xuất: truy xuất theo cấu trúc (dựa trên mối quan hệ cha-con trong mục lục hoặc dấu hiệu đánh số), tổng hợp theo mẫu (sử dụng regex cho các mục mã hóa như GV.XX-NN), và tổng hợp ngữ nghĩa thông qua vòng lặp phản hồi có giới hạn. Hệ thống sẽ dừng khi tín hiệu hoàn chỉnh (kết hợp đảm bảo cấu trúc, số lượng mục từ tài liệu và tự đánh giá của LLM) xác nhận danh sách đầy đủ.

Lập trình viên phải đọc bài này để hiểu cách cải tiến pipeline RAG cho các câu hỏi đòi hỏi trả lời tất cả thông tin phân tán (không chỉ top kết quả đầu tiên), từ đó tránh sai sót khi hệ thống chỉ lấy top-k và bỏ qua các chi tiết quan trọng trong nhiều đoạn văn khác nhau.

#python #llm #rag Nguồn

SitePoint2 Hot23 phút19 giờ trướcAI

Agentic AI in 2026: What Every Developer Needs to Know About Autonomous Agents

Agentic AI năm 2026 tập trung vào các tác nhân tự chủ, nhưng tài liệu hướng dẫn dành cho nhà phát triển còn hạn chế. Bài viết cung cấp khái niệm và hướng dẫn thực hành, đặc biệt là những giải thích kèm theo ngữ cảnh code.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì nó cung cấp kiến thức thực tế về Agentic AI—công nghệ tự động hóa logic và hành động độc lập—với ví dụ code và ứng dụng cụ thể, giúp bạn hiểu cách tích hợp và xây dựng các hệ thống tự động hóa thông minh trong dự án của mình trước khi nó trở thành tiêu chuẩn năm 2026.

#python #llm #ai-agents Nguồn

SitePoint1 Hot17 phút20 giờ trướcAI

GPT-5.6 Luna vs Terra vs Sol: Developer Model Guide (2026)

Bài viết hướng dẫn lựa chọn mô hình dành cho nhà phát triển, so sánh ba phiên bản GPT-5.6 (Luna, Terra, Sol) dựa trên các pattern routing sau khi giá thay đổi vào tháng 7/2026.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chọn và tối ưu hóa mô hình AI phát triển dành riêng cho các nền tảng blockchain như Luna, Terra, hoặc Solana, dựa trên các thay đổi giá trị tháng 7 năm 2026, giúp tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất dự án.

#python #llm #openai Nguồn

Towards Data Science1 Hot19 phút1 ngày trướcAI

I Built a Tool-Calling Agent in Python. Here’s How I Debugged It

Bài viết hướng dẫn xây dựng một agent gọi công cụ (tool-calling agent) bằng Python từ đầu, không sử dụng framework, tích hợp API của OpenAI, gọi các API công cộng (Nominatim, Open-Meteo), xác thực tham số bằng JSON Schema, trả về payload gọn nhẹ và xử lý lỗi API khéo léo. Quá trình debug được thực hiện thông qua transcript ghi lại mọi tương tác, hỗ trợ logging tới Weights & Biases Weave, và có chế độ preflight verify để kiểm tra lớp Python trước khi tiêu tốn token API.

Những lập trình viên muốn xây dựng các hệ thống tự động hóa công cụ hiệu quả từ cơ bản, tránh rơi vào nhầm lẫn giữa các framework cao cấp mà không hiểu rõ cơ sở logic, nên đọc để học cách thiết kế và debug một agent từ đầu, từ việc xử lý yêu cầu API đến kiểm tra và log chi tiết.

#python #llm #ai-agents Nguồn

Hackaday69 Hot1 phút9 ngày trướcAI

DOOM Using Regular Expressions

Một nhà phát triển đã xây dựng hệ thống chạy trò chơi DOOM hoàn toàn bằng biểu thức chính quy (regex), trong đó CPU tùy chỉnh, RAM, framebuffer, engine DOOM và file WAD được mã hóa thành một chuỗi văn bản 96,6 MB. Một trình điều khiển bằng C áp dụng hơn 10.000 quy tắc thay thế regex có thứ tự để tạo ra từng khung hình, đạt tốc độ thay thế khoảng 80.000 lần mỗi giây, mang lại trải nghiệm chơi game ở mức chấp nhận được.

Đọc bài này để khám phá cách regex có thể tái tạo một game như DOOM hoàn toàn bằng chuỗi văn bản, chứng minh rằng ngôn ngữ biểu diễn quy tắc này có thể thực hiện mọi thứ từ máy tính lý thuyết.

#python Nguồn

CSO Online24 Hot6 phút7 ngày trướcAI

After OpenAI, Anthropic finds Claude breached three organizations during cyber tests

Anthropic cho biết sau khi OpenAI công bố vụ xâm nhập gần đây, họ phát hiện ba cuộc tấn công thực tế xảy ra do môi trường kiểm thử AI bị cấu hình sai.

Những lỗ hổng trong các môi trường thử nghiệm AI như Claude của Anthropic cảnh báo cho lập trình viên về nguy cơ an ninh khi sử dụng các công cụ AI không được kiểm soát kỹ, đặc biệt khi chúng có thể bị khai thác trong thực tế để tấn công hệ thống.

#python #llm #claude Nguồn

Python Insider2 Hot2 phút2 ngày trướcAI

Python 3.14.7 and 3.13.15 are now available!

Python 3.14.7 và 3.13.15 đã phát hành với các bản sửa lỗi quan trọng.

Lập trình viên nên đọc để cập nhật các sửa lỗi quan trọng trong phiên bản mới nhất của Python (3.14.7 và 3.13.15), giúp bảo mật và ổn định ứng dụng của bạn được nâng cấp ngay từ nguồn gốc.

#python #cpython Nguồn

Django2 Hot4 phút3 ngày trướcAI

Django security releases issued: 6.0.8 and 5.2.17

Django vừa phát hành các bản vá bảo mật phiên bản 6.0.8 và 5.2.17 nhằm khắc phục các lỗ hổng bảo mật quan trọng. Người dùng nên cập nhật ngay để đảm bảo an toàn cho hệ thống.

Lập trình viên nên theo dõi các bản cập nhật bảo mật của Django như phiên bản 6.0.8 và 5.2.17 để tránh bị khai thác lỗ hổng mới, bảo vệ ứng dụng của mình khỏi các tấn công từ xa và đảm bảo hệ thống hoạt động an toàn trong môi trường sản xuất.

#security #python #django Nguồn

Matplotlib vs Plotly: Which Python Chart Tool Should You Choose?

Đề xuất cho bạn

Loop Engineering for Listing Questions: When the Answer Is Every Passage, Not the Top One

Agentic AI in 2026: What Every Developer Needs to Know About Autonomous Agents

GPT-5.6 Luna vs Terra vs Sol: Developer Model Guide (2026)

I Built a Tool-Calling Agent in Python. Here’s How I Debugged It

DOOM Using Regular Expressions

After OpenAI, Anthropic finds Claude breached three organizations during cyber tests

Python 3.14.7 and 3.13.15 are now available!

Django security releases issued: 6.0.8 and 5.2.17

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads