daily-digest

Sử dụng Python giúp dễ dàng tìm thấy nhiều ví dụ về pytest trong dữ liệu huấn luyện.
“pytest-httpx” giúp mô phỏng các endpoint trong các bài kiểm tra.
Kiểm tra mã và giảm thiểu mã lặp trong bộ kiểm tra là quan trọng.
Khuyên sử dụng “pytest.mark.parametrize” và fixtures để tái sử dụng setup.
Coding agents học nhanh các mẫu kiểm tra từ bộ kiểm tra có sẵn trong dự án.
Duy trì bộ kiểm tra cơ bản sạch sẽ giúp tăng chất lượng các bài kiểm tra mới.
Sử dụng các dự án mã nguồn mở làm ví dụ để hướng dẫn agents (ví dụ: datasette/datasette-enrichments).

ChatGPT Code Interpreter nay đã được nâng cấp với khả năng thực thi nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, không chỉ giới hạn ở Python (từ tháng 1 năm 2026).
ChatGPT có thể chạy lệnh Bash trực tiếp và đã có khả năng chạy mã JavaScript cùng với Python, Ruby, Perl, PHP, Go, Java, Swift, Kotlin, C và C++.
Công cụ container.download cho phép ChatGPT tải tệp từ URL và lưu vào hệ thống tệp của container trong phiên trò chuyện, nhưng không thể thực hiện các yêu cầu mạng xuất.
ChatGPT có thể cài đặt thêm gói thông qua pip và npm nhờ cơ chế proxy tùy chỉnh.
Việc sử dụng container.download không tạo ra lỗ hổng rò rỉ dữ liệu, vì yêu cầu truy cập URL phải đến từ một nguồn đã được xác thực trong cuộc trò chuyện trước đó.

Nimit Sohani là một PhD từ Stanford và nhà nghiên cứu AI tại Cartesia, trước đây làm việc tại Citadel.
Sự nghiệp nghiên cứu AI và nghề quant có sự khác biệt về cân bằng công việc và giá trị của bằng PhD.
Có PhD giúp mở ra nhiều cơ hội hơn trong nghiên cứu AI và tài chính định lượng (quantitative finance).
PhD dễ dàng giúp ứng viên có cơ hội phỏng vấn hơn khi xin việc ở các công ty hàng đầu.
Nghiên cứu trong ngành hiếm khi mang lại kết quả ngay lập tức, thường yêu cầu kiến thức nền tảng vững chắc.
Những công việc cốt lõi trong AI như xây dựng hạ tầng đào tạo không nhất thiết cần PhD.
Các vai trò AI có thể khác nhau dựa trên việc có hay không có PhD, ảnh hưởng đến mức độ sáng tạo trong công việc.
Nimit đưa ra quan điểm về việc người không có PhD vẫn có thể thành công trong ngành AI và tài chính định lượng.
Khả năng ứng dụng nghiên cứu là yếu tố quan trọng khi làm việc trong ngành công nghiệp.
Các công ty AI lớn và các công ty khởi nghiệp có mục tiêu nghiên cứu khác nhau.
Nimit nhấn mạnh rằng nhiều người có thể học hỏi và phát triển thông qua thực tế công việc mà không cần phụ thuộc vào học vị.