Nine Things Women in Tech Couldn’t Stop Writing About

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 …

**Data-Driven vs Event-Driven Architecture: How to Pick the Right One**

Data-driven architecture tập trung vào nguồn dữ liệu chung (database, data warehouse) mà …

(comic) Reward for over and above

Bối cảnh là bộ truyện tranh về công việc được tạo ra với niềm đam mê và rất nhiều ly …

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.

The absolute best AI tools to use in September 2026

Bối cảnh năm 2026 thị trường AI phát triển mạnh với nhiều công cụ đa dạng cho lập trình …

How SWE-Serve Exposes the Gap Between Local Tests and Live Serving

Bối cảnh: Một AI coding agent có thể tạo ra patch code qua local test nhưng thất bại khi server tải model thực tế và xử lý request. Nguyên nhân kỹ thuật: Hệ thống SWE-Serve đã phát hiện ra khoảng cách giữa testing environment và production serving environment khi đánh giá thay đổi phần mềm inference-serving. Hệ quả: Patch qua local test không đảm bảo hoạt động đúng khi triển khai trên server thật vì môi trường test thiếu các yếu tố production như mô hình nặng và request đa dạng. Điều đáng học: Cần thiết kế test environment mô phỏng chính xác hơn production environment, bao gồm cả việc test với model thực và request pattern đa dạng để phát hiện lỗi sớm trước khi deploy.

Bài viết giúp lập trình viên nhận ra sự khác biệt nguy hiểm giữa test cục bộ và môi trường thực tế khi triển khai AI inference-serving.

The Quiet Weight of Working in Tech in the AI Era

Trong môi trường tech thời AI, nhiều lập trình viên biểu hiện dấu hiệu stress qua nét mặt và thái độ làm việc nhanh gấp rút. Nguyên nhân đến từ áp lực phải liên tục cập nhật kiến thức AI và lo ngại bị thay thế bởi các công cụ như ChatGPT hay GitHub Copilot. Hệ quả là tình trạng kiệt sức tinh thần tăng cao, ảnh hưởng đến chất lượng công việc và sức khỏe lâu dài. Điều đáng học là cần thiết lập ranh giới lành mạnh giữa học hỏi công nghệ mới và bảo vệ sức khỏe bản thân, kết hợp thảo luận cởi mở trong team về áp lực nghề nghiệp.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận thức áp lực tinh thần khi làm việc trong thời đại AI và cách đối mặt với nó.

Remember when bitcoin was killing the planet?

Bitcoin vẫn tiêu thụ khoảng 138TWh điện hàng năm với mức tiêu thụ này gần như không thay đổi nhiều năm qua. Trong khi đó, AI đã nhanh chóng đạt đến mức tiêu thụ tương tự và không có dấu hiệu chững lại. Sự phát triển bùng nổ của AI đang khiến tiêu thụ năng lượng của nó tiềm năng vượt xa Bitcoin trong tương lai gần. Điều này cho thấy các lập trình viên cần lưu ý đến tác động môi trường khi phát triển các ứng dụng AI, đặc biệt khi so sánh với lượng năng lượng mà Bitcoin blockchain tiêu thụ.

Bitcoin đang tiêu thụ lượng điện đáng kinh ngạc và AI đã ngang ngửa, đe dọa môi trường nhiều hơn bạn nghĩ.