Hybrid search is usually described as combining keyword search with vector search. Microsoft SQL does that, for sure, but we do quite a bit more right out
Nguồn: https://devblogs.microsoft.com/azure-sql/two-hybrid-search. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
T-SQL đẹp mắt không đồng nghĩa với chính xác. Trong 30 năm qua, ngành công nghệ vẫn thường xem xét thẩm mỹ code như một bằng chứng pháp lý đáng tin cậy.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách viết T-SQL đẹp mắt, hiệu quả và dễ đọc—một kỹ năng quan trọng giúp code dễ bảo trì, dễ debug và làm tăng hiệu suất làm việc trong nhóm.
Nghiên cứu đánh giá năm phương pháp phát hiện ảo giác (Ragas-style LLM judge, embedding similarity, entailment model, LettuceDetect, MiniCheck) trên tập dữ liệu RAG bị thay đổi số đơn lẻ, cho thấy hầu hết chỉ đạt hiệu suất ngẫu nhiên (AUROC 0,51–0,59), ngoại trừ MiniCheck (0,75). Các detector dựa trên embedding thường bỏ qua sai sót số do bỏ qua độ lớn, trong khi LLM judge chỉ đánh giá tính hợp lý. Thư viện open-source groundlens được giới thiệu để phát hiện lỗi thay thế số bằng so khớp token thay vì vector.
Là lập trình viên phát triển hệ thống xử lý dữ liệu hoặc chatbot, bạn nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình AI hiện nay thường mắc phải khi xử lý sai sót số liệu nhỏ—như thay đổi một chữ số—và tìm hiểu cách cải thiện hiệu quả phát hiện lỗi bằng phương pháp token-level thay vì dựa vào vector hóa hoặc khả năng tương đồng văn bản.
AI engineering là lĩnh vực xây dựng các hệ thống sản xuất dựa trên foundation models, bao gồm các công việc như retrieval, context engineering, đánh giá (evals), guardrails, tối ưu chi phí và độ trễ, cùng LLMOps – những yếu tố biến các bản demo thành hệ thống hoạt động ổn định dưới lưu lượng truy cập thực tế.
Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu rõ cách chuyển từ các mô hình demo đẹp từ phòng thí nghiệm sang hệ thống thực tế chịu áp lực, từ đó tối ưu hóa hiệu suất, an toàn và kinh tế trong việc triển khai sản phẩm.
GitHub Models đã ngừng hoạt động hoàn toàn kể từ ngày 30 tháng 7 năm 2026, bao gồm playground, danh mục model, API inference và tính năng BYOK. Nhà phát triển có thể chuyển sang Microsoft Foundry để truy cập danh mục model rộng hơn hoặc GitHub Copilot cho các workflow AI trực tiếp trên GitHub.
Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật cách chuyển đổi sang các công cụ AI hiện đại như Microsoft Foundry hoặc GitHub Copilot để tiếp tục phát triển dự án hiệu quả mà không bị mất khả năng sử dụng các công nghệ mới nhất.
Phỏng vấn vị trí AI Engineer hiện nay tập trung vào kỹ năng tổng hợp: lập trình, thiết kế hệ thống, pipeline dữ liệu và đánh giá mô hình thay vì lý thuyết machine learning thuần túy. Nhà tuyển dụng đánh giá khả năng phân biệt giữa mô hình đơn lẻ và hệ thống AI hoàn chỉnh, hiểu kiến trúc RAG cùng ưu nhược điểm, nắm vững các chỉ số đánh giá ngoài accuracy, nhận diện lỗi của LLM (ảo giác, tấn công prompt, giới hạn tốc độ, chi phí), cũng như thiết kế hệ thống quy mô lớn, SQL và giải thích quyết định kiến trúc rõ ràng. Phương pháp ôn tập hiệu quả gồm 5 mảng: coding, AI fundamentals, software architecture, data, và communication, với dự án thực tế (như ứng dụng Q&A tài liệu dùng RAG) là cách tốt nhất để trải nghiệm các trade-off thực tế.
Để tránh bị lỗi khi ứng tuyển, hãy đọc bài này để hiểu rõ interview AI Engineer không chỉ kiểm tra kiến thức ML cơ bản mà còn đánh giá khả năng tích hợp, tối ưu hóa hệ thống và giải quyết vấn đề thực tế trong môi trường sản xuất.
Microsoft ra mắt khóa học miễn phí, mã nguồn mở ".NET Modernization for Beginners" giúp nhà phát triển nâng cấp ứng dụng ASP.NET cũ lên .NET 10 bằng GitHub Copilot modernization agent. Khóa học gồm 4 chương: đánh giá, lập kế hoạch, thực thi nâng cấp và triển khai lên Azure App Service, với các artifacts minh bạch (assessment.md, plan.md, tasks.md) cho phép chỉnh sửa trước khi thay đổi code. Yêu cầu: tài khoản GitHub Copilot và Visual Studio 2022 (17.10 trở lên).
Nếu bạn đang làm việc với các ứng dụng ASP.NET cũ và muốn nâng cấp hiệu quả mà không mất nhiều thời gian học mới, bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng công cụ tự động hóa minh bạch từ GitHub Copilot để chuyển đổi dễ dàng, từ đánh giá đến triển khai trên cloud.
Phần 2 giải thích tại sao hệ thống thư mục, thẻ (tags) và tìm kiếm từ khóa không đáp ứng được nhu cầu thực tế trong quy trình sáng tạo, đồng thời đề xuất các giải pháp thay thế cho quá trình truy xuất dữ liệu.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống tìm kiếm và quản lý dữ liệu phù hợp với nhu cầu thực tế của các dự án sáng tạo, tránh những rắc rối khi folder, tag và tìm kiếm từ khóa không thể xử lý hiệu quả trong các quy trình làm việc phức tạp.
Khoảng cách giữa một demo gây ấn tượng và một hệ thống đáng tin cậy được đo bằng các đánh giá (evals). Nhiều nhóm kỹ thuật hiện nay đang xây dựng ứng dụng RAG, nơi hiệu suất phụ thuộc lớn vào chất lượng của các đánh giá tự động.
Một lập trình viên muốn xây dựng hệ thống AI thực tế đáng tin cậy nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế nền tảng đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn từ cơ bản đến sản phẩm có thể vận hành, tránh những sai lầm thường gặp trong việc đo lường hiệu suất và độ tin cậy của AI.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000+ bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thử