daily-digest

Simon Willison’s Weblog

Quoting Donald Knuth

Vấn đề mở mà Donald Knuth đang nghiên cứu đã được Claude Opus 4.6 giải quyết (từ Anthropic, phát hành ba tuần trước).
Óc sáng tạo và khả năng suy luận tự động của AI đã có sự tiến bộ đáng kể.
Knuth cảm thấy vui mừng khi có một giải pháp đẹp cho giả thuyết của mình.

Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite là mô hình mới nhất từ Google trong dòng sản phẩm Flash-Lite giá rẻ.
Giá của Gemini 3.1 Flash-Lite là $0.25/triệu token đầu vào và $1.5/triệu token đầu ra.
Giá của Gemini 3.1 Flash-Lite chỉ bằng 1/8 so với Gemini 3.1 Pro.
Mô hình hỗ trợ bốn mức độ tư duy khác nhau: minimal, low, medium, high.

The Pragmatic Engineer

AI Tooling for Software Engineers in 2026

Claude Code đã trở thành công cụ AI phổ biến nhất sau chỉ tám tháng, vượt qua GitHub Copilot và Cursor.
95% người tham gia khảo sát sử dụng công cụ AI ít nhất một lần mỗi tuần; 75% sử dụng AI cho ít nhất một nửa công việc kỹ thuật phần mềm của họ.
70% kỹ sư sử dụng từ hai đến bốn công cụ AI cùng một lúc.
63,5% kỹ sư cấp nhân viên trở lên sử dụng AI agents thường xuyên, cao hơn so với các nhóm khác.
Codex của OpenAI đã đạt tỷ lệ sử dụng 60% so với Cursor mặc dù mới ra mắt.
Các công ty lớn (10.000 nhân viên trở lên) chủ yếu chọn GitHub Copilot, trong khi các doanh nghiệp nhỏ (75%) thích Claude Code.
Claude Code được yêu thích nhất, với 46% người dùng chọn công cụ này; Cursor đứng thứ hai với 19%.
Một cuộc đua chặt chẽ giữa các chatbot, như ChatGPT, Claude và Gemini, với số lượng đề cập gần như ngang nhau.
Các giám đốc và lãnh đạo cao cấp đặc biệt yêu thích Claude Code hơn gấp đôi so với các cấp thấp hơn.

Manager.dev

Don’t become an Engineering Manager

Bạn tôi được đề nghị thăng chức lên vị trí Engineering Manager (EM) nhưng dự định từ chối.
Trước đây, tôi luôn khuyên nên nhận thăng chức vì đó là kinh nghiệm quý giá.
Cuộc trò chuyện này giúp tôi nhận ra rằng việc không nhận thăng chức có lý do chính đáng.
Quản lý đội lớn không cho phép nhiều thời gian thử nghiệm và thích ứng.
Cấu trúc công ty đã thay đổi, làm giảm cơ hội thăng tiến lên các vị trí cao hơn như Director hay VP.
Cạnh tranh cho các vị trí Senior EM trở nên khốc liệt do ít cơ hội hơn.
Cơ hội thăng tiến nội bộ thường yêu cầu quản lý nhiều kỹ sư hơn, điều này có thể không khả thi.
Được biết, tổng lương của EM thường thấp hơn so với Senior/Staff Engineer tại các công ty khác.
Kỹ sư Staff có nhu cầu cao hơn và thường được trả lương cao hơn vị trí EM.
Đối với bạn tôi, việc ở lại trên con đường IC và chuyển sang Staff Engineer có thể mang lại thêm 20-30%.
Mặc dù vị trí EM có nhiều kỹ năng quý giá nhưng tôi thích công việc hiện tại của mình hơn.
Tôi không khuyến khích việc thăng chức lên quản lý vào thời điểm này.

Martin Fowler

Design-First Collaboration

Khi làm việc cùng đồng nghiệp, tôi bắt đầu ở bảng trắng chứ không phải bàn phím để phác thảo và thảo luận hệ thống trước khi viết mã.
AI hỗ trợ lập trình làm nổi bật “Implementation Trap”, nơi mà thiết kế và lập trình bị trộn lẫn, dẫn đến quyết định thiết kế không rõ ràng.
AI tự động tạo ra mã nhanh chóng nhưng không cho phép thảo luận về các yếu tố như giới hạn thành phần và lưu lượng dữ liệu.
Quy trình đánh giá mã tự động từ AI khó khăn hơn vì tôi không có thiết kế rõ ràng để so sánh.
Lỗi ở giai đoạn thiết kế tốn kém hơn nhiều so với lỗi trong giai đoạn triển khai, như đã chỉ ra bởi Cost of Change Curve của Barry Boehm.
AI thường thêm các tính năng không được yêu cầu, dẫn đến nợ kỹ thuật mà tôi không lường trước.
Giải pháp là tái tạo cuộc thảo luận ở bảng trắng, làm cho suy nghĩ thiết kế của AI trở nên rõ ràng và mang tính hợp tác hơn.

#272 - Tư duy chiến lược

Tư duy chiến lược là nền tảng giúp kỹ sư đảm nhận trọng trách lớn hơn trong công việc.
Kỹ sư A chỉ tập trung vào cách thực hiện (“How”), trong khi Kỹ sư B phân tích nguyên nhân gốc rễ của vấn đề (“Why”).
Kỹ sư B cải tiến hệ thống bằng cách thiết lập cơ chế Monitoring và KPI, không chỉ giải quyết vấn đề tạm thời mà còn xây dựng hệ thống tự vận hành.
Tư duy chiến lược trong tổ chức giúp thăng tiến nghề nghiệp; Junior/Senior tập trung vào How, Staff/Principal/Manager cần trả lời Why và What.
Việc tự tạo ra cái “Why” cho đội nhóm cho thấy bạn đã sẵn sàng thăng tiến.
Rèn luyện tư duy chiến lược bằng cách xác định tầm nhìn rõ ràng và lý do cho các mục tiêu.
Luôn khảo sát nhiều phương án khác nhau trước khi chọn giải pháp để tối ưu hóa tài nguyên hiệu quả hơn.
Dự báo hệ quả (Second-order Thinking) giúp đánh giá tác động lâu dài của các quyết định hiện tại.
Khả năng xác định Why trở thành giá trị cạnh tranh quan trọng của kỹ sư trong thời đại AI, không chỉ là viết code nhanh hơn.

🍵 seangoedecke.com RSS feed

Giving LLMs a personality is just good engineering

Các nhà phê bình AI cho rằng hệ thống AI hiện tại không nên quá giống con người.
Nathan Beacom cho rằng các mô hình ngôn ngữ cần được coi là công cụ, không phải là người.
Gọi AI bằng các tên người và tạo hình dáng giống con người dẫn đến sự nhầm lẫn về khả năng của AI (Beacom).
Mô hình AI như Claude và ChatGPT hành động giống con người do đó là cách hiệu quả để phát triển một hệ thống AI khả năng.
Để tạo ra mô hình AI hữu ích, cần phải chuyển đổi từ mô hình cơ bản sang một hình thức có thể phục vụ cho lợi ích con người.
Mô hình cơ bản sản xuất đầu ra ngẫu nhiên, bao gồm cả nội dung không có ích hoặc có hại, mà không có sự đánh giá.
Các nhân cách của AI không phải là chiêu trò quảng cáo mà là phương tiện để mô hình hoạt động hiệu quả.
Khó khăn trong việc thay đổi tính cách của mô hình ngôn ngữ là vì nó bao gồm một không gian vô hạn của các dữ liệu đào tạo.
Mô hình AI không thể chỉ hoạt động như một công cụ vì chúng được đào tạo dựa trên cách con người viết và giao tiếp.
AI không thể học hỏi thêm sau khi được phát hành vì trọng số mô hình bị đóng băng.
Mô hình chỉ có thể “học” trong không gian ngữ cảnh đã được xác định trước.

Daring Fireball

Apple Announces Updated Studio Display and All-New Studio Display XDR

Studio Display XDR có màn hình 27 inch 5K Retina XDR với mini-LED backlight, độ sáng HDR đạt 2000 nits và tần suất làm mới 120Hz.
Studio Display có camera 12MP Center Stage, ba microphone chuyên nghiệp và hệ thống âm thanh sáu loa với Spatial Audio.
Cả hai màn hình đều hỗ trợ Thunderbolt 5, cho phép kết nối nhiều thiết bị và màn hình với tốc độ cao.
Giá của Studio Display bắt đầu từ 1,599 USD và Studio Display XDR từ 3,299 USD.
Thời gian đặt hàng trước bắt đầu từ 4 tháng 3 và sản phẩm sẽ có mặt từ 11 tháng 3.

New MacBook Air With M5

MacBook Air mới trang bị chip M5, cung cấp hiệu suất vượt trội và khả năng AI mở rộng.
Chip M5 bao gồm CPU nhanh hơn và GPU thế hệ tiếp theo với Neural Accelerator trong mỗi lõi.
Dung lượng lưu trữ khởi điểm tăng gấp đôi lên 512GB và có thể nâng cấp tối đa lên 4TB.
Chip N1 hỗ trợ Wi-Fi 7 và Bluetooth 6 để kết nối không dây mượt mà.
Thiết kế bằng nhôm mỏng nhẹ và bền, màn hình Liquid Retina ấn tượng.
Camera Center Stage 12MP và thời lượng pin lên tới 18 giờ.
Hai cổng Thunderbolt 4 hỗ trợ tối đa hai màn hình ngoài.
Có sẵn các phiên bản 13 và 15 inch với các màu sky blue, midnight, starlight, và silver.
MacBook Air sẽ mở đặt hàng trước vào ngày 4 tháng 3 và có sẵn bắt đầu từ ngày 11 tháng 3.

Apple Might Have Prematurely Leaked the Name ‘MacBook Neo’

Apple dự kiến công bố mẫu MacBook giá rẻ mới mang tên “MacBook Neo” vào thứ Tư tới.
Tài liệu quy định cho “MacBook Neo” (Model A3404) đã xuất hiện trên trang web của Apple.
Không có thêm chi tiết hay hình ảnh nào về sản phẩm này tại thời điểm hiện tại.
Tên “MacBook Neo” đã xuất hiện tạm thời trên trang web quy định của Apple cho mục đích tuân thủ EU.
MacBook giá rẻ được cho là sử dụng chip iPhone như A18 Pro hoặc A19 Pro, thay vì chip M-series, và có màn hình 12.9 inch.
Mẫu này được đồn đại sẽ có các tùy chọn màu sắc như vàng, xanh lá, xanh dương và hồng.
“MacBook Neo” sẽ nằm dưới MacBook Air trong dòng sản phẩm Mac, với mức giá khởi điểm dự đoán từ 599 đến 799 USD.
Truyền thông có khả năng sẽ có cơ hội trải nghiệm thực tế “MacBook Neo” tại các sự kiện “Apple Experience” ở New York, London và Thượng Hải vào thứ Tư lúc 9 giờ sáng theo giờ Đông.
Không có buổi phát trực tiếp sự kiện Apple cho lần ra mắt này, vì vậy cộng đồng cần chú ý đến thông cáo báo chí trên trang web Apple Newsroom.
Chỉ vài phút sau khi tài liệu được công bố, Apple đã gỡ bỏ liên kết đến “MacBook Neo”.

Apple Introduces MacBook Pro Models With M5 Pro and M5 Max Chips

MacBook Pro mới có vi xử lý M5 Pro và M5 Max, cung cấp hiệu suất nhanh chóng và khả năng AI tiên tiến.
M5 Pro và M5 Max có CPU nhanh nhất thế giới và GPU thế hệ mới với Neural Accelerator ở mỗi lõi.
Hiệu suất AI cao gấp 4 lần so với thế hệ trước và 8 lần so với các mẫu M1.
SSD mới nhanh gấp 2 lần và dung lượng lưu trữ khởi điểm là 1TB cho M5 Pro, 2TB cho M5 Max.
Chip mạng không dây N1 hỗ trợ Wi-Fi 7 và Bluetooth 6, cải thiện khả năng kết nối.
Thời lượng pin lên tới 24 giờ và màn hình Liquid Retina XDR với tùy chọn nano-texture.
Các cổng kết nối gồm Thunderbolt 5, camera 12MP Center Stage và hệ thống âm thanh sáu loa.
MacBook Pro có hai màu: đen không gian và bạc; mở đặt hàng trước từ ngày 4 tháng 3.

Apple Debuts M5 Pro and M5 Max, and Renames Its M-Series CPU Cores

M5 Pro và M5 Max được xây dựng trên kiến trúc Fusion Architecture mới thiết kế bởi Apple, kết hợp hai die thành một SoC.
M5 Pro và M5 Max có CPU 18 lõi với 6 lõi siêu mạnh và 12 lõi hiệu suất, tăng hiệu suất lên tới 30% cho các tác vụ chuyên nghiệp.
GPU mới có thể mở rộng lên tới 40 lõi và tăng khả năng tính toán AI lên hơn gấp 4 lần so với thế hệ trước.
GPU cải thiện khả năng đồ họa lên đến 35% cho các ứng dụng sử dụng ray tracing so với M4 Pro và M4 Max.
Chip M5 Pro và M5 Max cung cấp băng thông bộ nhớ thống nhất cao hơn, cho phép tăng tốc mã lập trình và lập trình trên thiết bị.
Pre-order cho M5 Pro và M5 Max bắt đầu từ ngày 4 tháng 3, với khả năng sẵn có từ ngày 11 tháng 3.
Apple giới thiệu Fusion Architecture, sử dụng công nghệ đóng gói tiên tiến với hai die 3 nanomet thế hệ ba để tối ưu băng thông và độ trễ thấp.

Pluralistic: Daily links from Cory Doctorow

Pluralistic: Supreme Court saves artists from AI (03 Mar 2026)

Tòa án Tối cao từ chối xem xét đơn kháng cáo về việc các tác phẩm do AI tạo ra không thể được bảo vệ bản quyền (The Verge).
Bản quyền thuộc về con người, theo nguyên tắc cơ bản của luật bản quyền quốc tế và luật bản quyền Hoa Kỳ.
Để có bản quyền, cần có bốn yếu tố: một con người sáng tạo, hành động sáng tạo, sự ghi lại vật lý và sự hình thành của bản quyền.
Các tác phẩm tạo ra bởi AI có thể có nội dung sáng tạo, nhưng không thể được bảo vệ bản quyền vì chúng không phải là sản phẩm của con người.
Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ đã giữ nguyên quan điểm này từ đầu, từ chối đăng ký bản quyền cho các tác phẩm tạo ra bằng AI.
Stephen Thaler, nhà khoa học máy tính, đã cố gắng kháng cáo, nhưng trường hợp của ông không đủ mạnh và bị Tòa án Tối cao từ chối.
Việc Tòa án từ chối trường hợp của Thaler củng cố thêm quy định về việc không công nhận bản quyền đối với các tác phẩm AI tại Hoa Kỳ.

The Old New Thing

Just for fun: A survey of write protect notches on floppy disks and other media

Floppy disk 8-inch có notch bảo vệ ghi ở cạnh dưới bên trái khi để trên bàn (viết là không thể ghi).
Floppy disk 5¼-inch có notch ở cạnh bên phải gần trên khi để trên bàn (viết là có thể ghi; để bảo vệ, dán sticker lên notch).
Floppy disk 3½-inch có lỗ bảo vệ ghi ở góc trên bên phải khi để trên bàn (lỗ mở cho phép ghi; lỗ đóng không cho phép ghi).
Iomega Bernoulli Box không có lỗ, dùng công tắc trượt ở góc dưới bên trái để bảo vệ ghi (biểu tượng ⊘ cho biết chế độ bảo vệ ghi).
Băng cassette có notch bảo vệ ghi ở góc trên bên trái, nếu bị đánh dấu sẽ không thể ghi.

John D. Cook

An AI Odyssey, Part 1: Correctness Conundrum

Các hệ thống AI agentic có thể tăng năng suất trong quản lý tài chính, nhưng không đảm bảo độ chính xác (người viết).
AI models, ngay cả các hệ thống lý luận, có thể mắc lỗi, dẫn đến những sai sót nghiêm trọng trong thông tin (ví dụ về sai sót trong một slide thuyết trình).
Hiện tại, không có khung quy trình nào đảm bảo độ tin cậy tương đương với các lĩnh vực kỹ thuật có rủi ro cao khác.
Nhiều nhà nghiên cứu hàng đầu thừa nhận rằng AI hiện tại có mức độ không thể đoán trước (một chuyên gia đã nói về sự không thể đoán trước cơ bản của AI).
Trong sản xuất, tiêu chuẩn Six Sigma được áp dụng để giảm thiểu lỗi; trong lĩnh vực máy tính, yêu cầu về độ chính xác thậm chí còn cao hơn.
Lỗi Pentium FDIV trong thập niên 1990 là ví dụ về sự cố tính toán dẫn đến lỗi không thể phát hiện trong các ứng dụng quan trọng.
Độ chính xác tối đa đôi khi cần thiết đến mức có một ngành học riêng gọi là formal verification để chứng minh các thuộc tính chính xác cho hệ thống phần cứng và phần mềm quan trọng.
Khi không thể đảm bảo tính chính xác, một quy trình chứng nhận nghiêm ngặt cũng cần thiết (như một nỗ lực đã được đề cập).
Độ tin cậy là thách thức cốt lõi trong hệ thống AI hiện đại, mặc dù khả năng đã có nhiều tiến bộ.
Câu hỏi trung tâm là làm thế nào để xây dựng hệ thống AI có thể được xác minh và chứng nhận ở các cấp độ phù hợp trong miền ứng dụng.
Chúng ta nên sử dụng các công cụ AI này một cách thông minh để không tạo ra rủi ro không cần thiết.

Terrible Software

Nobody Gets Promoted for Simplicity

Sự đơn giản là đức tính lớn, nhưng cần nỗ lực và giáo dục để đạt được và đánh giá. (Edsger Dijkstra)
Kỹ sư A tạo ra giải pháp đơn giản, dễ đọc, dễ kiểm thử và giao hàng nhanh, nhưng ít được công nhận.
Kỹ sư B xây dựng giải pháp phức tạp hơn, tốn thời gian và có nhiều điểm nhấn, dễ dàng tạo ra văn bản thuyết phục cho hồ sơ thăng tiến.
Hệ thống thưởng cho sự phức tạp, dẫn đến việc nhân viên không nhận được sự công nhận cho những giải pháp đơn giản, hiệu quả.
Trong phỏng vấn, câu trả lời đơn giản thường không gây ấn tượng như giải pháp phức tạp hơn.
Các cuộc thiết kế cũng thường yêu cầu tính linh hoạt không cần thiết, dẫn đến việc tạo ra sự phức tạp không cần thiết.
Vấn đề là sự phức tạp không đáng có, khác với sự phức tạp cần thiết cho những vấn đề thực sự phức tạp.
Để thành thạo, kỹ sư cần học cách xác định khi nào không nên sử dụng các công cụ và mẫu phức tạp.

Westenberg.

A soft-landing manual for the second gilded age

Đến mùa hè năm 1945, Tây Berlin bị tàn phá hoàn toàn do ném bom của đồng minh và cuộc tấn công mặt đất của Liên Xô.
Khoảng một phần ba tổng số tòa nhà trong thành phố bị phá hủy, với 75 triệu mét khối đổ nát còn lại.
Những rắc rối như không có chính phủ, không có điện ổn định và nước sạch diễn ra ở nhiều khu vực.
Phụ nữ dọn dẹp đổ nát, gọi là Trümmerfrauen, trở thành hình ảnh biểu trưng của thời kỳ hậu chiến.
Sau khi Liên Xô phong tỏa thành phố, các đồng minh phương Tây thực hiện chiến dịch Berlin Airlift, cung cấp thực phẩm và nhiên liệu trong hơn một năm.
Chỉ trong vòng một thập kỷ, Đức tái thiết thành công, trở thành biểu tượng của thế giới phương Tây.
Quan điểm phổ biến cho rằng sự tàn phá lớn luôn dẫn đến kết quả vĩnh viễn, nhưng Berlin cho thấy điều ngược lại.
Tình hình có thể cải thiện nếu có ý chí chính trị và hỗ trợ thể chế.
Dự đoán rằng AI sẽ tự động hóa nhiều công việc trí óc trong thập kỷ tới, dẫn đến tình trạng thất nghiệp hàng loạt, là một luận điểm cần được xem xét.
Tuy nhiên, sự phân bổ quyền lực chính trị và kinh tế hiện tại không phải là bất biến mà có thể thay đổi.
Sự phát triển của AI có thể mang lại sự xuất hiện của các ngành nghề và hình thức công việc mới.
Con người đã thích nghi qua nhiều thay đổi trong lịch sử và có khả năng tiếp tục làm như vậy.

Andrew Nesbitt

Package Management is Naming All the Way Down

Package managers giải quyết các phụ thuộc, tải mã, và xây dựng sản phẩm.
Các registry như rubygems.org, pypi.org, và npmjs.org xác định nơi tìm kiếm gói.
Phụ thuộc vào registry mà client truy cập, tên gói có thể khác nhau, dẫn đến khả năng lẫn lộn và tấn công.
Một số registry yêu cầu prefix (Packagist) hoặc ID nhóm (Maven) để quản lý namespace.
Tên gói cần độc nhất trong registry và namespace, nhưng việc này trở nên khó khăn do tên đã sử dụng.
Chênh lệch giữa gói và tên phiên bản xác định sự phát triển và lực lượng của packages.
Một số gói nhúng phiên bản chính vào tên gói, dẫn đến lịch sử phiên bản riêng biệt.
Typosquatting khai thác sự hiểu nhầm giữa những gì người dùng dự định và những gì registry trả về.
Các phiên bản được xác định bởi một xâu ký tự hơn là chỉ bởi số.
Các hệ thống quản lý phiên bản khác nhau xử lý các chuỗi phiên bản với các quy tắc sắp xếp riêng.
Chẳng hạn, Debian sử dụng epoch để tăng hạng phiên bản thấp hơn.
Các tag phát hành và metadata được thêm vào chuỗi phiên bản để truyền tải thêm thông tin.

Tedium: The Dull Side of the Internet.

Betting Against Substack

Tác giả phê bình Substack vì giới hạn trong thiết kế và không cải tiến trong quá khứ (Ernie Smith, Tedium).
Substack mới hợp tác với Polymarket để thêm các yếu tố thiết kế vào bản tin, nhưng đã bị chỉ trích bởi nhiều nhà văn (Dave Karpf, Ana Marie Cox).
Polymarket cho rằng “báo chí tốt hơn khi được hỗ trợ bởi các thị trường trực tiếp”.
Substack đã nhận 1,1 tỷ USD tài trợ và được định giá cao sau vòng gọi vốn gần nhất (Andreessen Horowitz).
Nhiều nhà văn không hài lòng vì Substack có tiếng là giải cứu nhưng lại có thể “bán mình” để kiếm lợi.
Tình hình mâu thuẫn của Substack và Polymarket đang làm phức tạp lòng tin của người tiêu dùng đối với nền tảng này.

Susam Pal

Feb ‘26 Notes

Tác giả bắt đầu thu thập ghi chú hàng tháng từ tháng trước để theo dõi ý tưởng và tài liệu đã đọc (27/02/2026).
Nhiều ghi chú tháng trước phát sinh từ cuốn “Algebraic Graph Theory” của Godsil và Royle.
Tác giả chuyển sang cuốn sách “Algebraic Graph Theory” của Norman Biggs tháng này, bắt đầu từ chương 15.
Tác giả tìm hiểu kết quả nổi tiếng của Tutte về đồ thị cubic hữu hạn với điều kiện ( s \le 5 ).
Nếu hai đỉnh thuộc cùng một orbit thì chúng có cùng bậc.
Mỗi đỉnh trong một orbit tương ứng đều có số hàng xóm giống nhau.
Frucht graph và Folkman graph là ví dụ về đồ thị k-đều nhưng không phải là vertex-transitive.
Đồ thị hình cầu CL_3 là vertex-transitive nhưng không phải edge-transitive.
Đồ thị bipartite hoàn chỉnh ( K_{m,n} ) với ( m \ne n ) là edge-transitive nhưng không phải vertex-transitive.

Entropic Thoughts

Teaching Children to Bicycle

Dạy người lớn đi xe đạp dễ dàng với một chiếc xe đạp nhỏ để họ có thể chạm đất thoải mái.
Hướng dẫn họ luôn lái xe vào phía ngã, thay vì chú ý đến hướng đi.
99% thời gian, tay lái chỉ để giữ xe đạp dưới cơ thể.
Trẻ em chưa thể học do thiếu kỹ năng vận động và khả năng nhận thức phức tạp.
Hai nguyên tắc chính để trẻ em học tốt: sự cân bằng quan trọng hơn việc đạp xe và phản hồi nhanh, chính xác.
Bắt đầu cho trẻ em với một chiếc xe đạp không có bàn đạp để học động lực của xe.
Nên có ít nhất một phanh tay để dạy bé cách phanh bằng tay.
Khi trẻ đã cân bằng tốt, cho thêm bàn đạp vào xe đạp nhẹ, không có phanh bằng chân.
Giữ trẻ, không giữ xe, để trẻ quen với động lực của xe khi đạp.
Dạy những quy tắc giao thông cơ bản như giữ bên phải, dừng lại và quan sát trước khi qua đường.

Computer Things

Free Books

Không có bản tin tuần này do bận rộn.
Tặng mười bản miễn phí của cuốn sách “Logic for Programmers”.
Năm bản miễn phí đã có sẵn ngay bây giờ.
Năm bản miễn phí còn lại sẽ có vào lúc 10:30 AM CEST ngày mai.
Cuốn sách “Logic for Programmers” đang trong giai đoạn truy cập sớm.
Có thể đăng ký nhận bản tin trên website.
Cập nhật tuần diễn ra một lần mỗi tuần.

Ed Zitron’s Where’s Your Ed At

The AI Bubble Is An Information War

NVIDIA công bố doanh thu Q4 FY2026 đạt 68,13 tỷ USD nhưng không làm tăng niềm tin vào ngành công nghiệp.
CoreWeave ghi nhận lỗ 89 xu mỗi cổ phiếu trong Q4 FY2025, với doanh thu 1,57 tỷ USD và biên lợi nhuận âm 6%.
67% doanh thu của CoreWeave đến từ một khách hàng duy nhất là Microsoft.
Công suất của CoreWeave tăng từ 590MW lên 850MW từ Q3 đến Q4 năm 2025, nhưng doanh thu giảm khi tính theo mỗi MW.
CoreWeave đã ghi nhận doanh thu 5,13 tỷ USD cho FY2025 nhưng thua lỗ 46 triệu USD.
Biên lợi nhuận của CoreWeave giảm từ 17% (không có nợ) trong FY2024 xuống âm 1% trong FY2025.
CoreWeave cần tăng cường vốn 8,5 tỷ USD để hoàn thành hợp đồng 14 tỷ USD với Meta.
Nebius, cũng bị thua lỗ trong FY2025, mất 249,6 triệu USD trên 227,7 triệu USD doanh thu.
OpenAI chỉ ghi nhận doanh thu 4,33 tỷ USD cho đến hết tháng 9 năm 2025 và chi 8,67 tỷ USD cho inference.

Jim Nielsen’s Blog

w0rdz aRe 1mpoRtAnt

Nhãn “Usage leaderboard” có thể gây cảm hứng để người dùng cố gắng sử dụng AI nhiều hơn.
“Usage dashboard” mang tính trung lập, không định hướng tốt hay xấu cho việc sử dụng.
“Usage wall of shame” có thể khiến người dùng không muốn có nhiều sử dụng vì sợ bị chỉ trích.
Tên gọi của widget có thể ảnh hưởng đến tư duy và hành vi của người dùng trong công ty.
Các công ty thường chọn từ ngữ để tác động đến tâm lý người dùng nhằm thu lợi nhuận.
Cách sử dụng từ ngữ thường thiếu cân nhắc, nhưng lại có thể ảnh hưởng lớn đến nhận thức và hành động của chúng ta.
Cần có sự chú ý hơn đến việc chọn lựa từ ngữ trong giao tiếp và truyền thông.

The Silicon Underground

Intel 486DX2 CPU

Intel 486DX2 được giới thiệu vào ngày 3 tháng 3 năm 1992 và là CPU x86 đầu tiên có Clock-multiplier.
486DX2 chạy ở tốc độ 50 hoặc 66 MHz với bus tốc độ 25 hoặc 33 MHz và mang lại tốc độ cải thiện từ 50-70% so với tốc độ bus.
CPU này sử dụng cache L1 8KB tích hợp để đạt được hiệu suất tốt hơn (Intel).
Giá của Intel 486DX2 50 MHz là 550 USD cho đơn hàng 1.000 chiếc khi ra mắt.
486DX2-66 được ưa chuộng hơn trong giữa những năm 1990 nhưng 486DX2-50 vẫn có chỗ đứng do giá thấp hơn.
Có hai phiên bản chính của 486DX2: P24 (cache write-through) và P24D (cache write-back) cải thiện hiệu suất.
Bảng mạch 486 mới hơn hỗ trợ chế độ writeback, cung cấp hiệu suất tốt hơn nhưng cải thiện không đáng kể (khoảng 2.44% trong DOSBench).
486DX2-66 là CPU phổ biến nhất cho MS-DOS nhưng nhanh chóng bị Pentium vượt qua vào năm 1993.
Sự phổ biến của 486DX2-50 vào giữa thập kỷ 90 vẫn được ghi nhận do giá cả phải chăng hơn cho người tiêu dùng.

Refactoring English

Why Improve Your Writing?

Tôi đã làm việc như một developer 20 năm và luôn coi trọng việc viết rõ ràng.
Tôi cập nhật tài liệu onboarding của nhóm mới và khuyến khích đồng nghiệp viết tóm tắt kiến thức.
Các lập trình viên nổi bật như Dennis Ritchie và Grace Hopper cũng đều là những nhà văn xuất sắc.
Việc viết giúp người phát triển thăng tiến trong sự nghiệp nhờ khả năng giao tiếp tốt.
Tài liệu viết ra có thể chia sẻ với hàng triệu đồng nghiệp mà không tốn thêm thời gian.
Tôi đã sử dụng tài liệu để quản lý doanh nghiệp, điều này tăng cường hiệu quả công việc.
Việc viết giúp tôi nhận ra những lỗ hổng trong kiến thức và lý luận của bản thân.
Tôi viết để cải thiện quy trình làm việc và tìm ra các cách đơn giản hơn cho các bước thực hiện.
Việc viết bài viết công khai đã giúp tôi tìm kiếm khách hàng và người dùng.
Tài liệu tốt có thể là điểm mạnh trong các giao dịch bán doanh nghiệp.

Experimental History

The one science reform we can all agree on, but we’re too cowardly to do

Trong lĩnh vực STEM, các giáo sư thường nhận lương để giảng dạy, nhưng sự thăng tiến chủ yếu dựa vào nghiên cứu.
Nghiên cứu thường phụ thuộc vào tài trợ từ chính phủ, chứ không phải từ trường đại học.
Sau khi hoàn thành nghiên cứu, các bài báo được gửi tới tạp chí peer-reviewed, nơi đánh giá mà không có thù lao cho người phản biện.
Nếu bài báo được chấp nhận, tạp chí sở hữu bản quyền và tác giả thường phải trả phí để xuất bản.
Các tạp chí thu phí truy cập từ công chúng và các trường đại học, bao gồm cả các khoản “chi phí gián tiếp” từ các khoản tài trợ.
Hệ thống hiện tại bị coi là bất hợp lý và cần cải cách, nhưng gặp khó khăn vì nhiều bên có lợi trong việc duy trì nó.
Việc trả tiền cho các nhà xuất bản khoa học vì lợi nhuận là một trong những điểm mâu thuẫn lớn nhất trong hệ thống nghiên cứu hiện nay.
Sự ra đời của các nhà xuất bản tư nhân bắt nguồn từ việc các học giả không muốn xử lý các công việc in ấn và phát hành tạp chí.
Xu hướng xuất bản trong các tạp chí có ảnh hưởng cao đã dẫn đến tăng chi phí cho các trường đại học.
Những người lãnh đạo ngành xuất bản biết rõ về lợi nhuận cao từ hoạt động xuất bản khi giảm chi phí hoạt động.

daily-digest

Simon Willison’s Weblog

The Pragmatic Engineer

Manager.dev

Martin Fowler

Grokking Newsletter

🍵 seangoedecke.com RSS feed

Daring Fireball

Pluralistic: Daily links from Cory Doctorow

The Old New Thing

John D. Cook

Terrible Software

Westenberg.

Andrew Nesbitt

Tedium: The Dull Side of the Internet.

Susam Pal

Entropic Thoughts

Computer Things

Ed Zitron’s Where’s Your Ed At

Jim Nielsen’s Blog

The Silicon Underground

Refactoring English

Experimental History

Open Source Projects - Latest Discoveries

DEV Community

Hacker News: Launches

Hacker News: Best