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 7/11 - 215 bài viết đã xuất bản.
Transformer chạy vòng — nhỏ mà không yếu
Parcae loop qua cùng một nhóm layers nhiều lần, biến model nhỏ thành "model ảo" gấp đôi — và lần đầu tiên, nó stable đến mức đo được scaling laws.
Đọc bài →500 người ở London — OpenAI đang xây gì?
OpenAI thuê văn phòng khổng lồ ở London nhưng đồng thời dừng dự án hạ tầng Stargate tại Anh. Đằng sau nước đi này là bài toán mà ai dùng AI cũng nên hiểu.
Đọc bài →LM Studio — chạy AI trên máy mình, không xin phép ai
Dựng LM Studio từ zero, chạy model local trong một buổi chiều — không cần terminal, không cần GPU khủng.
Đọc bài →12 agent chạy cùng lúc — ai canh?
Dựng agent AI thì ai cũng hào hứng. Nhưng khi cả tá agent chạy production mà không ai giám sát, bạn đang chơi roulette với tiền thật.
Đọc bài →CSRF token — đã đến lúc vứt đi?
Datasette vừa thay toàn bộ CSRF token bằng một dòng header trình duyệt. Câu chuyện về bảo mật web đang thay đổi ngay dưới tay bạn.
Đọc bài →Zig dạy dân AI một bài về ship phần mềm đàng hoàng
Zig 0.16.0 vừa drop "Juicy Main" — và cái cách họ làm release notes khiến mình tự hỏi: sao ecosystem AI không học theo?
Đọc bài →Inference production — GPU ngốn tiền nhanh hơn user signup
Dựng infra cho AI inference giống xây đường cao tốc — sai thiết kế từ đầu thì càng mở rộng càng tắc.
Đọc bài →AI tìm lỗ hổng nhanh hơn bạn vá — giờ sao?
Claude Mythos phá đảo bảo mật với hàng ngàn lỗ hổng nghiêm trọng. Câu hỏi không còn là "AI có hack được không" mà là team bạn vá kịp không.
Đọc bài →MongoDB gục lúc 3h sáng — AI pipeline vô tội
Khi RAG pipeline trả rác, ai cũng đổ cho prompt. Nhưng thủ phạm thật sự có khi nằm ở tầng database mà chẳng ai thèm ngó.
Đọc bài →Agent Java lên prod — chỉ cần một annotation?
Spring AI SDK cho Bedrock AgentCore vừa GA — Java dev dựng agent production bằng annotation thay vì hàng tuần viết hạ tầng.
Đọc bài →AI làm bậy — công ty bạn lãnh, không phải model
Một phán quyết 812 đô thay đổi cách ngành nhìn AI governance. Bốn component Python giúp team bạn không trở thành case study tiếp theo.
Đọc bài →1-bit LLM trên laptop cùi — 20 phút là xong
Bonsai nén 8 tỷ tham số xuống 1-bit, chạy được trên phần cứng đời cũ không GPU. Setup từ zero đến chat local trong 20 phút.
Đọc bài →LLM không biết lười — và đó là vấn đề lớn
Khi AI viết code không biết mệt, người không biết lười đúng cách sẽ chìm trong đống rác.
Đọc bài →Ai đang thắng lớn nhờ AI? Không phải ai bạn nghĩ
Trong khi mọi người tranh luận model nào mạnh nhất, những công ty hạ tầng đang lặng lẽ x3 doanh thu. Câu chuyện Vercel và bài học cho dev Việt.
Đọc bài →Google dùng AI giống hệt hãng máy kéo
20% dùng tới bến, 20% từ chối, 60% dậm chân tại chỗ — con số này giống nhau từ Google đến John Deere, và team bạn chắc cũng không ngoại lệ.
Đọc bài →Ba model bỏ túi — bạn cần món nào?
Tuần này có 3 model tí hon ra lò cùng lúc. Nhưng nhỏ không có nghĩa là giống nhau — mình bóc tách giúp bạn chọn đúng món.
Đọc bài →Vừa kiện vừa dùng — nghịch lý Mythos
Cùng một chính phủ, cùng một model AI — một bên gọi là rủi ro chuỗi cung ứng, bên kia bảo ngân hàng dùng thử. Chuyện gì đang xảy ra?
Đọc bài →ChatGPT "rớt đài" — hay bạn đang nghe nhầm?
Tại HumanX 2026, cả hội trường chỉ nhắc Claude. Nhưng chuyện "ai thắng ai thua" không đơn giản như vậy — và team bạn cần biết tại sao.
Đọc bài →Agent không biết đọc — xây gì cũng đổ
Mọi người đang scale agent lên hàng trăm con, nhưng khâu parsing tài liệu — bước số 0 — thì chưa ai benchmark nghiêm túc.
Đọc bài →VibeVoice — dựng speech pipeline trong một buổi chiều
Microsoft mở mã nguồn VibeVoice gom ASR, TTS, speech-to-speech vào một repo. Mình thử trên Colab và rút ra 4 bước triển khai cùng vài cái bẫy cần tránh.
Đọc bài →