Ontogeny Recapitulates the Relcache

AI Gateway is now available on AWS Marketplace

AI Gateway đã có mặt trên AWS Marketplace, giúp các nhóm có thể mua thông qua tài khoản AWS với thanh toán hợp nhất và sử dụng các cam kết chi tiêu hiện có.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách tích hợp AI Gateway của AWS vào dự án của mình thông qua AWS Marketplace, giúp tiết kiệm chi phí và streamline việc triển khai các giải pháp AI với chi phí được quản lý hiệu quả.

7 Chunking Strategies That Decide Whether Your RAG Works

Chunking đóng vai trò quan trọng trong hiệu suất RAG, trong đó phương pháp chia token cố định không tối ưu. Bảy chiến lược chunking được so sánh gồm: chia token cố định có overlap, sentence-window retrieval, chunking cấu trúc nhận biết tài liệu, chunking dựa trên embedding ngữ nghĩa, chunking phân cấp parent-child, chunking đề xuất do LLM điều khiển, và chunking đa phương thức bảo toàn bảng. Ngoài ra, hệ thống RAG sản xuất cần quản lý vòng đời index, UUID xác định dựa trên hash nội dung, chính sách TTL, và loại bỏ trùng lặp chunk để tránh phình to cơ sở dữ liệu vector và suy giảm suy luận LLM.

Nếu bạn đang xây dựng hoặc tối ưu hóa hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) để tránh mất hiệu suất do chunking không hiệu quả và quản lý dữ liệu vector hiệu quả, bài viết này sẽ giúp bạn lựa chọn và áp dụng các chiến lược chunking phù hợp với từng trường hợp.

Debezium 3.6.1.Final Released

Debezium là nền tảng mã nguồn mở dùng để capture dữ liệu thay đổi (CDC) theo thời gian thực, hỗ trợ theo dõi các thao tác insert, update, delete trên cơ sở dữ liệu. Nó hoạt động bền vững và nhanh chóng, giúp ứng dụng phản hồi kịp thời mọi sự kiện ngay cả khi xảy ra lỗi.

Là người phát triển cần xây dựng hệ thống theo dõi thay đổi dữ liệu thực thời từ các cơ sở dữ liệu, Debezium sẽ giúp bạn tối ưu hóa việc đồng bộ hóa và xử lý sự kiện thay đổi nhanh chóng, giảm thiểu lỗi và tăng hiệu suất cho ứng dụng của bạn.

Noisy Neighbors, Not Bad Tenants: Can your AI SRE tool Tell the Difference?

AI SRE tool có thể nhầm lẫn giữa "noisy neighbors" (hàng xóm ồn ào) và "bad tenants" (người thuê xấu) nếu không nhận biết và thông báo lỗi. Nghiên cứu phát hiện 3 lỗi trong công cụ này.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI trong quản lý dịch vụ (SRE) có thể nhầm lẫn cảnh báo về lỗi hệ thống với các vấn đề tạm thời như tiếng ồn mạng, giúp họ tránh phản ứng quá mức với các cảnh báo không đáng.

How a Frontier Model Gets Built, Read from the Kimi K3 Report

Báo cáo kỹ thuật 47 trang của Moonshot AI về Kimi K3 tiết lộ mô hình 2,8 nghìn tỷ tham số (mô hình hỗn hợp chuyên gia mở) sử dụng kiến trúc kết hợp giữa linear attention và full attention, cùng routing thưa thớt qua 896 chuyên gia. Phần lớn công sức tập trung vào xây dựng môi trường học tăng cường có thưởng có thể xác minh, pipeline sinh tác vụ dựa trên biểu đồ tri thức, đào tạo 9 mô hình chuyên biệt rồi distilled thành một, và tối ưu stack phục vụ với prefix caching, cache-aware routing, quantization. Báo cáo cũng đề cập đến rủi ro bảo mật từ trọng số mở, hướng dẫn phát triển ứng dụng tập trung vào đánh giá, agentic engineering dài hạn và kinh tế phục vụ thay vì kiến trúc mới lạ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng mô hình AI tiên phong không chỉ là về kiến trúc mà còn là về kỹ thuật thực hiện chi tiết—từ thiết kế môi trường RL, kiến trúc task, đến tối ưu hóa serving—để tránh sai lầm và tối đa hóa hiệu quả trong ứng dụng thực tế.

Qwen 3.0 Image Pro

Qwen 3.0 Image Pro hỗ trợ đầu vào lên đến 4.5k tokens, tạo bố cục phức tạp như báo, menu hay đề thi trong một lần sinh. Nó tái tạo chi tiết tinh xảo (như nét mặt, lỗ chân lông) với độ chính xác cao, thậm chí render chữ nhỏ 10px và đa ngôn ngữ (12 ngôn ngữ, 20+ font). Ngoài ra, nó mô phỏng chân thực giao diện web, game hay livestream nhờ tích hợp kiến thức bên ngoài.

Lập trình viên nên đọc bài này vì công nghệ này không chỉ tạo ra hình ảnh thực tế cho UI/UX, mà còn giúp tối ưu hóa thiết kế giao diện phức tạp, từ các giao diện web chuyên nghiệp đến game hoặc hệ thống quản lý dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian phát triển và nâng cao chất lượng sản phẩm.

MCP Is Last-Mile Plumbing

MCP (Model Context Protocol) được ví như "hệ thống ống nước cuối cùng" (last-mile plumbing) trong kiến trúc AI, đảm nhiệm vai trò kết nối và vận chuyển dữ liệu đầu vào/đầu ra giữa các mô hình.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về Model Context Protocol (MCP)—cách thức chuẩn hóa và tối ưu hóa giao tiếp giữa các mô hình AI/ML trong ứng dụng cuối cùng, giúp tránh rắc rối về dữ liệu và tăng hiệu suất thực thi.

Velocity: Why the Best Software Architects Move the Slowest

Sử dụng LLM và AI agents giúp tăng tốc độ sản xuất phần mềm đáng kể, nhưng cũng kéo theo …