The Subagent Tax, Measured: 23,747 Turns of Real Billing Data

Your CLAUDE.md File Is Now a Malware Delivery Mechanism

Tệp CLAUDE.md giờ đây trở thành phương tiện phân phối malware, cho thấy cách tấn công prompt injection đã leo thang từ trò đùa thành mối đe dọa chuỗi cung ứng nguy hiểm, biến các tệp cấu hình AI thành mặt trận mới.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách prompt injection có thể biến file cấu hình AI như CLAUDE.md thành vectơ tấn công mới, đe dọa an ninh hệ thống và cách bảo vệ chống lại mối đe dọa này trong các ứng dụng tự động hóa.

Why use ORMs if LLMs write code?

ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ …

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh …

Build, Automate, Observe: Telerik, Kendo UI, AI Engineering

Tháng 8 cập nhật Progress Telerik, Kendo UI, Telerik Reporting, Fiddler và AI Observability với nhiều cải tiến mới.

Một lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tự động hóa và giám sát hiệu suất ứng dụng thông qua công cụ AI và UI hiện đại, giúp tối ưu hóa quá trình phát triển và bảo trì code hiệu quả hơn.

Google is giving college students a free year of AI Pro, and a raft of study tools

Google cung cấp cho sinh viên đại học Mỹ đủ điều kiện một năm sử dụng miễn phí AI Pro cùng loạt công cụ học tập mới trên Search và Gemini nhân dịp năm học mới.

Là người phát triển, đọc bài này giúp bạn hiểu cách Google tích hợp AI vào giáo dục và công cụ nghiên cứu, từ đó tìm hiểu về các công cụ mới như Gemini có thể tối ưu hóa hiệu suất làm việc, tự động hóa nhiệm vụ phân tích dữ liệu hoặc hỗ trợ học tập thông minh—cung cấp những công cụ thực tế cho dự án hoặc công việc của bạn.

Google Assistant is dead, and I won't miss it thanks to my local LLM

Google Assistant đã "chết" nhường chỗ cho trợ lý ngoại tuyến chạy trên local LLM, giúp tránh phụ thuộc vào đám mây và tăng cường bảo mật.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ các dịch vụ cloud đắt tiền sang các giải pháp tự chủ, mở rộng kiến thức về LLM offline và ứng dụng thực tế trong phát triển ứng dụng thông minh độc lập.

How we think about text classification in the LLM era

Trong kỷ nguyên LLM, text classification vẫn quan trọng nhưng cần kết hợp linh hoạt với các mô hình chuyên biệt. LLMs mang lại lợi thế nhờ hiểu ngữ cảnh rộng, nhưng không thay thế hoàn toàn các mô hình truyền thống vốn hiệu quả hơn trong tác vụ cụ thể. Medium vẫn duy trì sự cân bằng giữa hai phương pháp này.

Là người phát triển AI, bạn nên đọc bài này để hiểu cách LLMs thay đổi cách tiếp cận phân loại văn bản và khi nào nên tích hợp chúng vào dự án của mình mà không phải thay thế hoàn toàn các mô hình truyền thống.