We’re releasing Jev 1.14.0 along with experimental features for dreamers

Reimagining Healthcare: From Patient Assistance to Emergency Response

Bối cảnh ngành y tế đang chuyển đổi từ hỗ trợ bệnh nhân sang ứng phó khẩn cấp thông qua kết nối hệ sinh thái đa dịch vụ. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc xây dựng nền tảng kết nối bệnh nhân, bệnh viện, PHC, nhà thuốc, bảo hiểm, chẩn đoán và dịch vụ khẩn cấp bằng công nghệ IoT và AI. Hệ quả là quy trình chăm sóc sức khỏe trở nên liền mạch, giảm 30% thời gian chờ đợi và tăng 25% hiệu quả ứng phó khẩn cấp. Điều đáng học là cách tối ưu hóa dữ liệu sức khỏe theo thời gian thực có thể tạo ra mô hình phòng bệnh chủ động thay vì chỉ chữa bệnh thụ động.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách công nghệ kết nối các yếu tố y tế để tạo hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh từ hỗ trợ bệnh nhân đến ứng phó khẩn cấp.

Jev and other decision models can still be tricked with prompt injection

Bối cảnh của bài viết là Jev và các mô hình quyết định khác vẫn có thể bị đánh lừa bằng kỹ thuật prompt injection. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các model dù không mắc lỗi về type (kiểu dữ liệu) vẫn có thể mắc phải các lỗi logic nghiêm trọng khi xử lý prompt injection. Hệ quả là điều này cho thấy chỉ đảm bảo tính type-safety là chưa đủ để bảo vệ hệ thống AI khỏi các tấn công tinh vi. Điều đáng học là các nhà phát triển cần kết hợp nhiều lớp bảo vệ và hiểu sâu về các kỹ thuật tấn công như prompt injection để xây dựng hệ thống AI đáng tin cậy.

Từ khóa này giúp lập trình viên nhận ra lỗ hổng bảo mật nguy hiểm trong các mô hình quyết định như Jev ngay cả khi chúng không mắc lỗi gõ.

Scribd, Inc. classifies millions of documents on Gemini Enterprise

This past year, Scribd used Gemini's native PDF understanding and Gemini Enterprise batch prediction to run trust and safety classification across its entire user-generated content corpus of more than 400 million documents, spanning over 12 billion pages, in a matter of months.

Building AI features using Foundation Models. Multimodal input.

Apple đã triển khai tính năng nhập dữ liệu đa phương thức (multimodal input) cho Foundation Models, cho phép xử lý cả hình ảnh và văn bản. Tính năng này được giới thiệu trong WWDC vừa qua, mở ra khả năng tích hợp input visual vào các ứng dụng AI. Multimodal input cho phép developers tạo ra các ứng dụng mạnh mẽ hơn, có thể hiểu và xử lý thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Đây là bước tiến quan trọng giúp các lập trình viên xây dựng các tính năng AI sáng tạo và đa dạng hơn trên nền tảng Foundation Models.

Bài viết hướng dẫn cách sử dụng tính năng nhập đa phương thức trong Foundation Models, giúp bạn phát triển các tính năng AI mạnh mẽ hơn với hình ảnh.

I gave my blind local LLM eyes with a few hundred lines of Python, and it thinks it can see

Bài viết mô tả cách tác giả bổ sung khả năng nhìn cho một mô hình LLM chạy local mà không cần thêm tower vision riêng. Họ thực hiện bằng việc viết khoảng vài trăm dòng mã Python để trích xuất đặc trưng hình ảnh và đưa chúng vào prompt của LLM dưới dạng embedding. Khi được cung cấp ảnh, mô hình có thể mô tả nội dung, trả lời câu hỏi về hình ảnh và thực hiện các tác vụ phân loại cơ bản mà không cần huấn luyện lại. Kết quả cho thấy hiệu suất gần bằng các hệ thống multimodal chuyên dụng trong một số bài kiểm tra đơn giản, mặc dù vẫn có giới hạn về độ chi tiết và độ chính xác. Điều này cho thấy với một lượng mã vừa phải, nhà phát triển có thể mở rộng khả năng của LLM hiện có mà không phải đầu tư vào việc xây dựng hoặc huấn luyện tower vision riêng.

Bài viết hướng dẫn cách cho mô hình ngôn ngữ địa phương khả năng nhận dạng hình ảnh chỉ bằng vài trăm dòng Python mà không cần tower vision riêng.

Working with Images Using Foundation Models

Bối cảnh: Xử lý hình ảnh bằng Foundation Models đang trở thành xu hướng mạnh mẽ trong lĩnh vực AI. Nguyên nhân kỹ thuật: Các mô hình như CLIP và DALL-E 2 của OpenAI có khả năng hiểu và tạo ra hình ảnh từ mô tả văn bản, vượt qua giới hạn của các phương pháp truyền thống. Hệ quả: Điều này cho phép ứng dụng trong nhiều lĩnh vực từ thiết kế đồ họa đến y tế, giảm thời gian xử lý và tăng tính sáng tạo. Điều đáng học: Các nhà phát triển có thể tích hợp những mô hình này vào ứng dụng mà không cần đào tạo lại từ đầu, tận dụng transfer learning để đạt hiệu quả cao nhất với dữ liệu ít hơn.

Bài viết này giúp lập trình viên ứng dụng foundation models vào xử lý hình ảnh một cách hiệu quả và đơn giản.

Knowledge vs wisdom: asking AI “What mushroom is that?”

AI mushroom identification from a photo with ChatGPT, Claude or Google Gemini: GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash, Claude Fable 5.1, GPT-5.6 and GLM-5.3-Flash. Asked “What mushroom is that?” on 360 photos of poisonous species. Which warn, which get it right, which fail.

Why content extraction still matters in the GenAI era

Learn why stronger AI models make trustworthy content extraction more important, how Azure Content Understanding and Azure Document Intelligence serve different needs, and what comes next.