Góc chia sẻ AI thực chiến cùng Bụi Wire
Blog AI thực chiến về workflow thật, bài học thật và cách áp dụng AI vào công việc hằng ngày.
Trang 1/11 - 215 bài viết đã xuất bản.
Đừng bẻ ghi theo model ồn nhất
Qwen3.7-Plus đáng chú ý, nhưng quyết định đúng không phải là chạy theo model mới. Builder nên chọn theo ray công việc, dữ liệu và rủi ro vận hành.
Đọc bài →Cơn áp thấp trong vòng lặp agent
Agent không chết vì thiếu thông minh, mà vì mỗi bước nhỏ bị lỗi, retry và đội chi phí. Đây là framework để builder đo đúng bottleneck.
Đọc bài →Đưa AI coding vào dojo vận hành
Đừng nối Claude Code thẳng vào API rồi cầu may. Playbook này giúp team thử MLflow AI Gateway như lớp kiểm soát trước khi scale.
Đọc bài →Case study AI phải có móng vận hành
Đừng đọc case study AI như bảng thành tích. Hãy đọc như hồ sơ quyết định: thử gì, đo gì, dừng khi nào, và lỗi nào sẽ cắn team bạn.
Đọc bài →Đừng nâng cấp inference theo tin nóng
Serverless inference không còn là một nấc duy nhất. Vấn đề không phải chọn gói mạnh nhất, mà là gắn đúng intent cho từng loại request.
Đọc bài →Token theft là boss cuối của app AI
Hai tín hiệu đang đổi luật chơi: token phải được khóa kỹ hơn, còn tốc độ model phải đủ nhanh để không đẩy team vào đường tắt nguy hiểm.
Đọc bài →Hồ sơ điều tra cho endpoint LLM
Triển khai LLM không chỉ là nhìn GPU và latency. Playbook này giúp team builder quyết định cần đo gì trước khi endpoint bắt đầu nói sai rất tự tin.
Đọc bài →Món khai vị bị quên của pipeline AI
Parser không hào nhoáng như model mới, nhưng nó quyết định RAG ăn được hay nghẹn. LiteParse v2 là dịp tốt để nhìn lại tầng nhập liệu.
Đọc bài →Ca trực GPU lúc nửa đêm
Đừng tối ưu model bằng linh cảm. Đây là playbook đọc trace PyTorch để biết bottleneck nằm ở CPU, GPU, sync hay compile.
Đọc bài →Dữ liệu Azure chưa tự thành tri thức AI
Template nối Azure Blob với vector database rất tiện, nhưng builder nên nhìn nó như một pipeline vận hành, không phải nút bấm thần kỳ.
Đọc bài →Đừng chọn nghề AI bằng bảng xếp hạng FOMO
AI đang tạo ra người thắng rất lớn, nhưng team đi làm thật cần một khung quyết định tỉnh hơn: thử nhỏ, đo đúng, và biết khi nào dừng.
Đọc bài →Model mới không cứu pipeline cũ
Opus 4.8, Composer 2.5, Mistral Small 4 và agent sandbox đều chỉ về một chuyện: builder nên đo độ dùng được, không đo độ ồn ào.
Đọc bài →Agent local-first: chạy gần chưa đủ an toàn
OpenJarvis làm local-first dễ hơn, nhưng agent production vẫn cần orchestration, guardrail và ranh giới cloud/local rõ ràng.
Đọc bài →Hàng ngàn quyết định mỗi ngày — giao AI cái nào?
BASF dùng AI cho 180 nhà máy nhưng không thay planner. Bài học cho team Việt Nam: phân loại quyết định trước khi phân quyền.
Đọc bài →Reranker mới: đừng vội kéo màn hype
Ettin Reranker đáng chú ý không vì tên mới, mà vì nó nhắc builder nhìn lại tầng rerank trong RAG: nơi nhiều hệ thống đẹp demo nhưng hụt production.
Đọc bài →Content moderation không cần dữ liệu huấn luyện
Đa số team nghĩ kiểm duyệt nội dung cần fine-tune riêng. Thực tế, structured prompting với taxonomy rõ ràng đủ đưa bạn vào production nhanh hơn nhiều.
Đọc bài →Memory của agent lộ dữ liệu — masking không cứu được
Khi agent nhớ hết mọi thứ user nói, cloud memory thành điểm rò rỉ. Mổ xẻ MemPrivacy và pattern edge-side pseudonymization cho builder.
Đọc bài →CLI agent: chọn bài tập nhỏ trước đã
Một playbook giúp team builder quyết định khi nào dùng Copilot CLI, khi nào làm HTML tool một file, và khi nào nên né agent cho khỏe.
Đọc bài →Anthropic khóa chuỗi cung ứng — builder nên lo gì?
Anthropic mua Stainless, đưa Claude lên Cloudflare sandbox và AWS native — đây không phải mở rộng, mà là khóa pipeline. Builder cần biết mình đang đứng ở đâu.
Đọc bài →Pipeline ba vai — khi agent ngừng làm bừa
Thêm tool không cứu được agent hay bịa. Playbook tách pipeline thành planner–executor–critic để bạn debug được từng khâu thay vì cầu nguyện.
Đọc bài →