The Horse Was Fine. Someone Just Had to Know Horses (Domain?)

The Kimi Moment Is Real. The Kimi Threat? Not So Fast.

Cách đây không lâu, Trung Quốc tụt hậu Mỹ 6-8 tháng trong các mô hình AI tiên tiến. Giờ đây, khoảng cách này đã được rút ngắn đáng kể.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình lớn như Kimi có thể thay đổi nhanh chóng thị trường và cách các công ty, đặc biệt là Trung Quốc, đang đón nhận những tiến bộ này với chiến lược mới mẻ.

Why I Build Software Like I’m Going to Maintain It for 10 Years

Tôi xây dựng phần mềm như thể mình sẽ bảo trì nó trong 10 năm vì càng lớn tuổi, tôi càng …

WWW Ep249 With Joel Hooks · July 23, 2026

Tập 249 của WWW có sự tham gia của Joel Hooks, thảo luận về các chủ đề như Pi, OpenClaw, JoelClaw, YOLO mode, AGI, harness tùy chỉnh cùng những chia sẻ khác.

Là người phát triển, bạn nên theo dõi cuộc trò chuyện này để khám phá cách Joel Hooks ứng dụng sáng tạo OpenClaw và JoelClaw trong xây dựng hệ thống AI hiệu quả, từ đó học cách tối ưu hóa mô hình AI cho các dự án thực tế của riêng mình.

Running a 28.9M parameter LLM on an $8 microcontroller

Một dự án trên GitHub đã triển khai thành công mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với 28,9 triệu tham số chạy trên vi điều khiển ESP32 có giá chỉ 8 USD.

Nếu bạn là lập trình viên muốn khám phá cách tích hợp mô hình AI nhỏ gọn vào thiết bị IoT hoặc hệ thống embedded với chi phí thấp, bài viết này sẽ chỉ cho bạn cách chạy một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với hơn 28 triệu tham số trên một microcontroller giá rẻ như ESP32, giúp mở rộng khả năng trí tuệ cho các dự án thực tế.

How I Learned to Structure React Projects Around Change, Not Folders

Cấu trúc dự án React nên dựa trên tính năng, state, quy tắc nghiệp vụ và dependencies để …

Onboarding Agent from Scratch. Part 8: When Retrieved Documents Start Giving Orders

Tại giai đoạn 7, agent onboard đã có thể truy vấn cơ sở tri thức thực tế và trả lời câu hỏi của nhân viên.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý và kiểm soát hành vi của hệ thống khi dữ liệu được sử dụng như một "người đại diện" để tránh rủi ro về sai lệch logic, sai phạm đạo đức hoặc hành vi tự động hóa không mong muốn trong ứng dụng AI.

Onboarding Agent from Scratch. Part 7: Teaching an Agent to Search Instead of Read Everything

Bài viết giới thiệu cách huấn luyện một agent (tác nhân AI) sử dụng kỹ thuật search (tìm kiếm) thay vì đọc toàn bộ dữ liệu, giúp tối ưu hiệu suất khi trả lời các câu hỏi đơn giản như "tôi được nghỉ phép bao nhiêu ngày".

Bài viết này giúp bạn hiểu cách xây dựng một agent thông minh có thể tìm kiếm thông tin hiệu quả thay vì đọc toàn bộ dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian và cải thiện độ chính xác trong ứng dụng thực tế.

HTTP QUERY: The New Method That Fixes a Decades-Old Problem

HTTP Query là phương pháp mới giải quyết vấn đề lâu nay trong việc truy xuất dữ liệu đã …