Dataset đánh giá LLM gồm đầu vào đại diện, hành vi mong đợi, tiêu chí rõ và ca biên phản ánh rủi ro. Hãy lấy ví dụ từ chuyên gia, phản hồi được phép dùng và tình huống tổng hợp; kiểm tra nhãn, tách tập phát triển với kiểm định, lưu phiên bản và bổ […]

Học cấu trúc dữ liệu giúp chọn cách lưu và truy cập thông tin phù hợp với thao tác chính. Danh sách, tập hợp, map, hàng đợi, cây và đồ thị đánh đổi khác nhau về thời gian, bộ nhớ và độ phức tạp. Hiểu chúng giúp code rõ hơn, tránh điểm nghẽn và giải […]

Để debug bằng AI, mô tả hành vi mong đợi và thực tế, cung cấp mã tối thiểu cùng lỗi đã khử bí mật, rồi yêu cầu giả thuyết trước khi sửa. Áp dụng thay đổi nhỏ trên nhánh riêng, chạy test tái hiện và regression, kiểm tra diff; chỉ nhận bản sửa khi hiểu […]

AI agent phù hợp với việc lặp lại, có dữ liệu nguồn và tiêu chí kiểm tra rõ: gom chứng từ, gợi ý phân loại, phát hiện chênh lệch, soạn nháp giải trình. Người có thẩm quyền duyệt bút toán, thanh toán, điều chỉnh kỳ và quyết định ảnh hưởng báo cáo; thử pilot có […]

Prompt Injection khiến nội dung ngoài làm LLM lệch mục tiêu, như tiết lộ dữ liệu hay gọi sai công cụ. Tấn công có thể trực tiếp qua prompt hoặc gián tiếp qua tài liệu, email, web. Giảm rủi ro bằng quyền tối thiểu, kiểm tra hành động và thử đối kháng; prompt không chặn […]

AI có thể lập dàn ý, rút gọn nội dung và tạo bản nháp slide theo mục tiêu, tài liệu và người nghe. Người trình bày vẫn cần kiểm chứng dữ kiện, nguồn, biểu đồ, quyền hình ảnh rồi chỉnh mạch kể chuyện, thiết kế và ghi chú. Bản nháp tự động chưa sẵn sàng […]

AI có thể hỗ trợ code review bằng cách tìm vấn đề tiềm ẩn trong diff, gợi ý test và nêu rủi ro bảo mật. Mỗi nhận xét là giả thuyết cần kiểm tra bằng repository, test và reviewer. Người có thẩm quyền vẫn quyết định yêu cầu sửa, phê duyệt hay merge pull request. […]

AI Agent cho quản lý dự án có thể tổng hợp trạng thái, nêu phụ thuộc và chuẩn bị báo cáo từ nguồn được phép. Agent cần gắn nguồn, thời điểm và mục chưa rõ. PM xác minh trước khi cập nhật kế hoạch hoặc giao việc; pilot nên bắt đầu ở chế độ gợi […]

LLM observability giúp theo dõi ứng dụng dùng mô hình ngôn ngữ qua trace, log, metric, phiên bản prompt, nguồn truy xuất, lỗi và độ trễ. Nó hỗ trợ tìm nguyên nhân sự cố. Để đánh giá chất lượng, cần kết hợp telemetry với eval và phản hồi người dùng. Trace giúp liên kết lỗi […]