Vector search database: news & 2026 guide

Kimi K3’s 1M Token Context Window vs. RAG: Cost, Latency and Answer Quality

Trong thí nghiệm so sánh, Kimi K3 với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token trả lời đầy đủ 12 câu hỏi trên corpus 127.068 token, trong khi RAG đạt điểm thấp hơn về độ hoàn chỉnh (0,83/2) dù tương đương về tính căn cứ. Kimi K3 tốn 16 lần chi phí và thời gian xử lý gấp 3 lần mỗi câu hỏi, đồng thời phá vỡ hạn mức 1,5 triệu token/ngày chỉ sau một lượt truy vấn. Bài viết cũng chỉ ra ba lỗi thường gặp: token suy luận chiếm ngân sách, kết quả không nhất quán do chỉ hỗ trợ temperature=1, và bộ nhớ cache tiền tố kém hiệu quả (tỷ lệ trúng chỉ 33%). Khuyến nghị sử dụng long-context cho corpus nhỏ, truy vấn hiếm, còn RAG phù hợp khi khối lượng truy vấn tăng.

Những lập trình viên xây dựng hệ thống AI cần đọc để hiểu cách cân bằng hiệu suất, chi phí và độ tin cậy giữa các phương pháp xử lý văn bản dài (1M token) và RAG khi ứng dụng vào dự án thực tế, đặc biệt khi quyết định về quy mô và tần suất sử dụng.

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.

Practical Loop Engineering

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

P99 CONF Speaker Spotlight: Madelyn Olson

Madelyn Olson, Kỹ sư phần mềm chính tại AWS kiêm đồng sáng lập/bảo trì dự án Valkey, sẽ chia sẻ trong P99 CONF về "The Vertical Scaling…".

Là một lập trình viên muốn khám phá cách tối ưu hóa hệ thống phân tán và mở rộng dọc hiệu quả, Madelyn Olson chia sẻ kinh nghiệm thực tế từ AWS và Valkey sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về kiến trúc và kỹ thuật cho ứng dụng có thể chịu tải cao.

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.

Agentic Workflows: A Complete Guide for 2026

Quy trình agentic là quá trình tự động trong đó mô hình (model) tự chọn bước tiếp theo khi quy trình đang chạy, thay vì tuân theo trình tự cố định. Sự khác biệt giữa agentic workflows và automation, các thành phần cần thiết cũng như những thay đổi về bảo mật khi mô hình tự quyết định bước tiếp theo theo thời gian thực là những điểm chính.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng hệ thống tự động hóa thông minh hơn, từ việc tự động hóa các nhiệm vụ đơn điệu đến việc tạo ra các workflow động, linh hoạt và an toàn hơn bằng cách cho AI quyết định các bước tiếp theo trong quá trình thực thi.