What AI Engineer Interviews Really Test: A Practical Guide to Preparing for Modern AI Roles

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 …

How to Use AI With Your Brain – Think Like a Tester

Hướng dẫn dành cho tester về tư duy phản biện khi sử dụng công cụ AI, nhấn mạnh những sai lầm phổ biến như ảo tưởng sức mạnh (LLM không thực sự thông minh mà chỉ dự đoán dựa trên dữ liệu huấn luyện), đưa ra câu trả lời sai nhưng tự tin, phiên bản trả phí nghiên cứu kỹ hơn miễn phí, ảo giác (hallucination) tạo ra câu trả lời bịa nhưng thuyết phục, xu hướng đồng thuận vô điều kiện, văn bản/code dư thừa (workslop), và nguy cơ các tác nhân AI (AI agents) thực hiện hành động ngoài ý muốn. Lời khuyên chính là luôn xác minh đầu ra của AI thay vì tin tưởng mù quáng.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách phân biệt giữa sự hữu ích và rủi ro khi sử dụng AI—tránh bị lừa bởi những kết quả giả tạo, từ đó xây dựng mã và giải pháp kỹ thuật chính xác và hiệu quả hơn.

Mathematical Experiments Are Becoming Abundant Through Human-Machine Teaming

Trong một thí nghiệm cuối tuần, tác giả đã sử dụng song song các tác nhân AI, công cụ kiểm tra số học chính xác và trợ lý chứng minh Lean để giải hai bài toán toán mở: xây dựng ma trận Hadamard cấp 668 và chứng minh ràng buộc cân bằng trong bài toán tĩnh điện Maxwell. Mặc dù AI đẩy nhanh thí nghiệm nhưng việc xác thực chứng minh, kiểm tra tính mới lạ và hiểu sâu vẫn là rào cản tốn kém của con người. Bài viết cũng đề cập đến những tiến bộ liên quan như AlphaEvolve hay phản ví dụ đơn vị Erdős của OpenAI, đồng thời nhấn mạnh nhu cầu về hệ thống đăng ký có thể tìm kiếm các tuyên bố và thất bại khi toán học do AI tạo ra gia tăng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI và công cụ tự động hóa như Lean đang thay đổi cách tiếp cận nghiên cứu toán học, từ việc tối ưu hóa các thí nghiệm số học cho đến việc hợp tác với con người để giải quyết những vấn đề khó khăn mà trước đây chỉ được coi là ngoài tầm tay của máy móc.

EP222: What is Google’s TPU?

Google’s TPU (Tensor Processing Unit) là chip AI tùy chỉnh do Google thiết kế chuyên cho các phép nhân ma trận quy mô lớn, nền tảng cốt lõi của các mô hình hiện đại, khác với GPU vốn được tối ưu cho đồ họa từ đầu.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách Google đã tối ưu hóa kiến trúc chip riêng cho việc xử lý ma trận lớn trong mô hình deep learning, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí so với GPU thông thường.

How to Shine as a Data Scientist in the Vibe Coding Era

Bài viết khẳng định các nhà khoa học dữ liệu không nên lo ngại về "vibe coding" (lập trình dựa trên mô tả ngôn ngữ tự nhiên) do AI, thay vào đó hãy coi các mô hình ngôn ngữ lớn như công cụ tăng năng suất. Họ nên tập trung vào tư duy phản biện, xây dựng quy trình AI cá nhân hóa và kiểm chứng nghiêm ngặt đầu ra của AI, vì kỹ năng phân tích, sáng tạo và sự cẩn trọng mới là giá trị cốt lõi.

Là một lập trình viên, bài viết này giúp bạn hiểu cách AI không chỉ là công cụ tự động hóa mà còn là một phần trong tương lai của việc phân tích dữ liệu, nhưng sự thành công vẫn phụ thuộc vào sự sáng tạo và kiểm chứng logic của con người, giúp bạn duy trì ưu thế trong công việc.

The Disappearing Senior: AI and Entry Level Jobs

AI code review đang là nút thắt thực sự và mọi người đều thừa nhận điều đó. Trong sơ đồ tổ chức, không có vị trí verifier hay bất kỳ khoản ngân sách nào dành cho việc này.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó cảnh báo về nguy cơ mất vị trí của những kỹ sư có kinh nghiệm trước sự phát triển nhanh chóng của AI, khi các công ty bỏ bỏ vai trò kiểm tra và đầu tư vào đội ngũ chuyên môn, khiến sự khác biệt giữa người mới và người giàu kinh nghiệm trở nên mờ nhạt.

This Week In Security: BugTraq, AI Hacks, And Being Dumb On Planes

Tuần này ghi nhận sự trở lại của danh sách thư tiết lộ lỗ hổng BugTraq sau nhiều năm ngừng hoạt động, cùng hàng loạt sự cố an ninh như cuộc tấn công Wi-Fi deauth trên chuyến bay Delta, vi phạm dữ liệu tại nhà cung cấp phần cứng Steam CEVA, ba lỗ hổng Zoom bị khai thác ("Zoomsday"), và một tác nhân AI dựa trên Claude vượt qua danh sách chờ hệ thống đặt phòng gym. Ngoài ra, chính phủ Mỹ cho phép doanh nghiệp tư nhân thực hiện hoạt động mạng, sự cố chuỗi cung ứng LiteLLM từ worm Trivy, và lỗ hổng tiêm lệnh chưa được xác thực trong bộ biến tần năng lượng mặt trời FIMER.

Lập trình viên nên đọc để cập nhật về các lỗ hổng mới, tấn công AI và các chiến thuật mới trong bảo mật mạng, từ đó nâng cao kiến thức phòng thủ và ứng phó với các mối đe dọa hiện đại trong công nghệ.

How to keep thinking

Năm 2026, khi làm việc với các AI agent, kỹ sư phần mềm phải chuyển đổi ngữ cảnh nhanh chóng và lướt qua đầu ra của LLM, khiến thời gian dành cho tư duy sâu bị thu hẹp. Tác giả đề xuất hai biện pháp: viết bằng ngôn ngữ của riêng bạn (không dùng LLM) để buộc bản thân diễn đạt ý tưởng rõ ràng, và đọc sách phi hư cấu nặng ký một cách chậm rãi. Kết hợp cả hai giúp duy trì thói quen tư duy chậm bên ngoài công việc, vốn cần thiết cho những nhiệm vụ như tái cấu trúc lớn mà LLM hiện chưa thể xử lý tốt.

Lập trình viên nên đọc bài này để khắc phục thói quen suy nghĩ nhanh nhẹn do AI thay đổi, giúp bảo vệ kỹ năng tư duy sâu sắc—cần thiết cho việc phân tích mã phức tạp, tối ưu hóa hệ thống mà các công cụ hiện tại chưa thể thực hiện hiệu quả.