Nếu nhìn vào tài liệu phát triển iOS hay Cocoa trước đây, thường có hẳn một mục use case riêng; chẳng phải đó mới là cách viết tài liệu đúng đắn sao? Cần có đủ cả ví dụ, chữ ký hàm và phần mô tả cách hoạt động.
Nhìn các bình luận thì cũng có những ý kiểu như trước đây vốn đã vậy rồi, nhưng theo tôi đó chỉ là ngụy biện. Rò rỉ bộ nhớ là vấn đề chỉ cần cho chương trình chạy thử trong khoảng thời gian tối thiểu cũng có thể nhận ra rất rõ, vậy mà lại không làm điều đó, nên chuyện này thật sự khá khó hiểu.
Tôi cho rằng hiện giờ vẫn còn là chuyện nhỏ. Nếu rồi sẽ đến một thế giới nơi AI được kết nối để trực tiếp thực hiện cả hành động vật lý lẫn giao dịch tài chính, thì khi đó hoàn toàn có thể xảy ra một thảm họa thực sự lớn.
Trong hệ Java và văn hóa hướng đối tượng có quá nhiều câu mô tả vô nghĩa và tài liệu mang tính hình thức; các framework thuộc hệ Python, vốn kế thừa bầu không khí đó, cũng đặc biệt nghèo nàn về ví dụ.
Ví dụ về kiểu tài liệu hóa vô nghĩa
add(left, right) - cộng vế trái và vế phải
Trong khi những thứ thực sự quan trọng như kiểu dữ liệu của tham số, các ngoại lệ có thể được trả về, hình dạng của giá trị kết quả hay cấu trúc hoạt động thì lại không được giải thích.
Nếu là kiểu man page của ngôn ngữ C thì chỉ với mô tả ngắn gọn thôi cũng có thể suy ra từ tên hàm và tên tham số để dùng được.
Tôi là một công cụ mà ai cũng yêu thích. Hai công cụ này có phần giao nhau về hệ sinh thái và mục đích sử dụng, chứ không phải là những công cụ hoàn toàn giống nhau, nên không nên đánh giá chúng dựa trên độ khó. Nếu viết bằng vite thì có thể xây dựng script rất rộng và tinh vi. Còn Stimulus hay Hotwire phù hợp hơn với việc giảm thiểu tối đa phát triển script.
Gần đây tôi chuyển nhà nên rơi vào tình huống phải vệ sinh thùng rác. Làm ở sân sau thì quá bẩn nên tôi cũng khá đắn đo, nhưng lại thấy có một mô hình kinh doanh khá lạ ngay gần nhà.
Một xe vệ sinh sẽ chạy tới trước cửa nhà, và mình chỉ cần đưa thùng rác vào đó, rồi hệ thống bên trong sẽ tự động rửa sạch hết. Nước sau khi rửa sẽ được mang về cơ sở để xử lý hậu kỳ rồi mới xả ra, nên có vẻ họ cũng được đăng ký là doanh nghiệp môi trường và có thể nhận ưu đãi thuế khá tốt.
Tên công ty đó là happy cans. Đây là một doanh nghiệp địa phương ở San Diego, nhưng chắc ở mỗi thành phố cũng sẽ có ít nhất một nơi như thế này.
Tôi cũng khá tò mò về ý kiến của những người khác đã dùng thử thực tế, nhưng cá nhân tôi thấy bài viết xuất hiện lỗi chính tả và lỗi sai quá thường xuyên (ví dụ như câu kết thúc khi còn thiếu từ, v.v.), nên với chất lượng thế này thì chắc tôi sẽ không tiếp tục dùng nữa. Đây là một dịch vụ mà tôi đã kỳ vọng rất nhiều...
Tôi muốn tìm thêm nguồn tham khảo, nhưng bài viết được gắn làm tài liệu tham chiếu trong nguyên tác là Google Change Explains Reddit’s Sudden Drop in ChatGPT Mentions dường như đã bị gỡ xuống nên tôi không thể kiểm tra nội dung.
Điểm khiến tôi hơi nghi ngờ trong bài là đoạn viết: "Hãy nghĩ đến các bài đăng trên Reddit, thảo luận cộng đồng, hay các thread của chuyên gia. Liệu những nội dung như vậy có lọt vào top 10 của Google với các từ khóa thương mại không? Gần như không. Nhưng ở nhóm hạng 15~40 thì Reddit đã thống trị." Thế nhưng ngay bên dưới lại là biểu đồ Top 10 Websites của Perplexity, trong đó Reddit đứng top 1 với 46,7%. Cảm giác có chút mâu thuẫn. Có thể ảnh hưởng của đề xuất cá nhân hóa cũng đóng vai trò, nhưng xét theo trải nghiệm thực tế thì khi tìm kiếm trên Google, kết quả từ Reddit cũng khá thường xuyên xuất hiện ở vị trí cao.
Ngoài ra, đúng là từ ngày 12 tháng 9, cách hoạt động của tham số truy vấn num=100 trong kết quả tìm kiếm của Google đã thay đổi để chỉ trả về 10 kết quả[^1]. Tuy việc này có thể gây ra một chút hỗn loạn tạm thời cho các công cụ SEO, nhưng cũng có ý kiến cho rằng đây là phạm vi có thể xử lý được bằng cách chấp nhận trả chi phí cho 10 truy vấn thay vì 1 truy vấn như trước, hoặc ứng phó bằng các truy vấn tinh vi hơn[^2]. Mặt khác, cũng có quan điểm cho rằng việc lưu lượng trích dẫn Reddit trong ChatGPT giảm đi có thể là do thay đổi thông số kỹ thuật mô hình nội bộ của OpenAI vào ngày 12 tháng 9[^3].
Ý tưởng thì hay, nhưng nhìn ảnh ví dụ thấy nó chạy thật sự rất chậm... Tôi còn tưởng là app node.js, ai ngờ viết bằng Rust nên khá bất ngờ.
Tôi cũng không thích việc bắt cài bằng một script cài đặt dài dòng và kỳ quặc. Nghĩ đến cảnh phải tìm cách gỡ rồi xóa từng chút một là đã chẳng còn muốn cài nữa.
Có lẽ hiện tại mới chỉ ở mức hơi bất tiện, nhưng nếu cứ như vậy thì nội dung mà AI khuếch đại và tái sản xuất cũng sẽ chỉ xoay quanh những gì nằm trong top 10. Cuối cùng, dữ liệu ngoài nhóm xếp hạng cao sẽ nhanh chóng bị đẩy lùi về sau về mặt khả năng tiếp cận, làm tổn hại đến tính đa dạng; nói hơi quá một chút thì chẳng phải nội dung AI sẽ rơi vào kiểu “cận huyết” và sinh ra một dạng bệnh di truyền dữ liệu sao?
Có thể đây là một tưởng tượng quá vô lý, nhưng nếu nghĩ rằng rất nhiều người chỉ tiếp cận dữ liệu trong một phạm vi hạn chế thông qua trí tuệ nhân tạo, rồi dữ liệu do trí tuệ nhân tạo tạo ra lại tiếp tục được đưa vào quá trình học của chính trí tuệ nhân tạo, thì nhìn theo trực giác tôi thấy đây không phải là một hướng đi tốt hơn.
Tất nhiên, vấn đề lưu lượng truy cập quá mức do AI gây ra cũng không thể hoàn toàn xem nhẹ.
Nghe nói OpenAI mua chip AMD để đổi lấy quyền chọn cổ phiếu nên giá cổ phiếu đã tăng vọt, nhưng ngược lại nếu có tin OpenAI sa sút kết quả kinh doanh hoặc tăng trưởng chậm lại thì tôi cũng không hình dung nổi mức độ ảnh hưởng dây chuyền sẽ đi đến đâu. Cảm giác cứ như thời khủng hoảng subprime mortgage năm 2008, từ Big Tech đến các công ty AI đều bị ghép cặp chặt với nhau.
Bổ sung thêm theo hiểu biết của tôi: khi tìm kiếm Google bằng URL, trước đây có thể nhập query param num=100 để lấy một lần 100 kết quả tìm kiếm hàng đầu. Nhưng gần đây Google đã loại bỏ tính năng đó, nên giờ chỉ có thể lấy 10 kết quả đầu tiên.
Vì vậy mới phát sinh vấn đề: các SaaS liên quan đến SEO vốn dùng tính năng này để hiển thị một từ khóa xuất hiện ở vị trí thứ mấy trên Google, nhưng giờ chỉ hiện được đến hạng 10 nên bảng xếp hạng bị vỡ. Thứ hai, như bài viết đã nói, khi phía AI tìm kiếm web rồi lấy nội dung về, vì chỉ nhìn thấy 10 kết quả đầu nên chủ yếu chỉ ra các bài từ Wikipedia hoặc, nếu ví theo bên chúng ta, là NamuWiki, còn những bài quan trọng như trên Reddit thì lại không được bắt trúng.
Việc runtime tạo ra tiêu chuẩn giao diện cho DB driver như python, java, c#, go v.v. là chuyện khá phổ biến.
Nhưng với Node thì ngay cả các driver cùng nhắm tới sqlite, việc thực thi statement cũng khác nhau như execute() hoặc exec(), nên chỉ riêng chuyện thay driver thôi cũng đã phải sửa lại ở một mức độ nhất định.
Dù không phải chuyện xảy ra thường xuyên, nhưng khi đổi DB thì cũng khá bất tiện.
Giả sử đang dùng mysql nhưng không thích cách Oracle làm, hoặc cần một extension nào đó chỉ có ở postgresql nên chuyển sang postgresql,
nếu có giao diện tiêu chuẩn như jdbc thì chỉ cần kiểm tra lại SQL, còn trong hệ Node thì tác dụng phụ là phải đập đi làm lại toàn bộ logic gọi DB.
+Anh/chị đã khuyên tôi thử tự làm một thư viện, nhưng khi có tiêu chuẩn giao diện chung thì lúc làm thư viện sẽ thuận tiện hơn.
Công ty tôi dùng java, và trong framework nội bộ phải hỗ trợ mysql, db2, oracle, mssql, nên khi bảo trì adapter cho từng DB, tôi đã được hưởng lợi rất nhiều từ tiêu chuẩn jdbc.
Nếu nhìn vào tài liệu phát triển iOS hay Cocoa trước đây, thường có hẳn một mục use case riêng; chẳng phải đó mới là cách viết tài liệu đúng đắn sao? Cần có đủ cả ví dụ, chữ ký hàm và phần mô tả cách hoạt động.
Lúc đầu tôi còn tự hỏi đang nói gì vậy trời, haha
Ví dụ là tài liệu tốt nhất.
Nếu trước đây sự thiếu thốn của docs chính thức được bù đắp bằng Stack Overflow và Google, thì dạo này có vẻ LLM đang lấp vào chỗ trống đó.
Nhìn các bình luận thì cũng có những ý kiểu như trước đây vốn đã vậy rồi, nhưng theo tôi đó chỉ là ngụy biện. Rò rỉ bộ nhớ là vấn đề chỉ cần cho chương trình chạy thử trong khoảng thời gian tối thiểu cũng có thể nhận ra rất rõ, vậy mà lại không làm điều đó, nên chuyện này thật sự khá khó hiểu.
Tôi cho rằng hiện giờ vẫn còn là chuyện nhỏ. Nếu rồi sẽ đến một thế giới nơi AI được kết nối để trực tiếp thực hiện cả hành động vật lý lẫn giao dịch tài chính, thì khi đó hoàn toàn có thể xảy ra một thảm họa thực sự lớn.
Mong Windows 11 cải thiện độ ổn định của Explorer một chút. Việc tách tab cũng sẽ tốt hơn nếu nhanh nhạy như trình duyệt Chromium..
Trong hệ Java và văn hóa hướng đối tượng có quá nhiều câu mô tả vô nghĩa và tài liệu mang tính hình thức; các framework thuộc hệ Python, vốn kế thừa bầu không khí đó, cũng đặc biệt nghèo nàn về ví dụ.
Ví dụ về kiểu tài liệu hóa vô nghĩa
add(left, right) - cộng vế trái và vế phải
Trong khi những thứ thực sự quan trọng như kiểu dữ liệu của tham số, các ngoại lệ có thể được trả về, hình dạng của giá trị kết quả hay cấu trúc hoạt động thì lại không được giải thích.
Nếu là kiểu man page của ngôn ngữ C thì chỉ với mô tả ngắn gọn thôi cũng có thể suy ra từ tên hàm và tên tham số để dùng được.
Vẫn chưa thực sự tỉnh ra đâu.
nvme thì vẫn còn giữ nguyên chính sách..
Tôi là một công cụ mà ai cũng yêu thích. Hai công cụ này có phần giao nhau về hệ sinh thái và mục đích sử dụng, chứ không phải là những công cụ hoàn toàn giống nhau, nên không nên đánh giá chúng dựa trên độ khó. Nếu viết bằng
vitethì có thể xây dựng script rất rộng và tinh vi. Còn Stimulus hay Hotwire phù hợp hơn với việc giảm thiểu tối đa phát triển script.Gần đây tôi chuyển nhà nên rơi vào tình huống phải vệ sinh thùng rác. Làm ở sân sau thì quá bẩn nên tôi cũng khá đắn đo, nhưng lại thấy có một mô hình kinh doanh khá lạ ngay gần nhà.
Một xe vệ sinh sẽ chạy tới trước cửa nhà, và mình chỉ cần đưa thùng rác vào đó, rồi hệ thống bên trong sẽ tự động rửa sạch hết. Nước sau khi rửa sẽ được mang về cơ sở để xử lý hậu kỳ rồi mới xả ra, nên có vẻ họ cũng được đăng ký là doanh nghiệp môi trường và có thể nhận ưu đãi thuế khá tốt.
Tên công ty đó là happy cans. Đây là một doanh nghiệp địa phương ở San Diego, nhưng chắc ở mỗi thành phố cũng sẽ có ít nhất một nơi như thế này.
Giờ mới đúng là Pi(3.14)thon
Tôi cũng khá tò mò về ý kiến của những người khác đã dùng thử thực tế, nhưng cá nhân tôi thấy bài viết xuất hiện lỗi chính tả và lỗi sai quá thường xuyên (ví dụ như câu kết thúc khi còn thiếu từ, v.v.), nên với chất lượng thế này thì chắc tôi sẽ không tiếp tục dùng nữa. Đây là một dịch vụ mà tôi đã kỳ vọng rất nhiều...
Mình cũng thấy nội dung tương tự ở bài
not by AItừng đọc trước đây. Cách diễn đạt “bệnh di truyền dữ liệu” khá mới lạ nhỉ hahaĐáng sợ đến mức phát điên;
Tôi muốn tìm thêm nguồn tham khảo, nhưng bài viết được gắn làm tài liệu tham chiếu trong nguyên tác là Google Change Explains Reddit’s Sudden Drop in ChatGPT Mentions
dường như đã bị gỡ xuống nên tôi không thể kiểm tra nội dung.
Điểm khiến tôi hơi nghi ngờ trong bài là đoạn viết: "Hãy nghĩ đến các bài đăng trên Reddit, thảo luận cộng đồng, hay các thread của chuyên gia. Liệu những nội dung như vậy có lọt vào top 10 của Google với các từ khóa thương mại không? Gần như không. Nhưng ở nhóm hạng 15~40 thì Reddit đã thống trị." Thế nhưng ngay bên dưới lại là biểu đồ Top 10 Websites của Perplexity, trong đó Reddit đứng top 1 với 46,7%. Cảm giác có chút mâu thuẫn. Có thể ảnh hưởng của đề xuất cá nhân hóa cũng đóng vai trò, nhưng xét theo trải nghiệm thực tế thì khi tìm kiếm trên Google, kết quả từ Reddit cũng khá thường xuyên xuất hiện ở vị trí cao.
Ngoài ra, đúng là từ ngày 12 tháng 9, cách hoạt động của tham số truy vấn
num=100trong kết quả tìm kiếm của Google đã thay đổi để chỉ trả về 10 kết quả[^1]. Tuy việc này có thể gây ra một chút hỗn loạn tạm thời cho các công cụ SEO, nhưng cũng có ý kiến cho rằng đây là phạm vi có thể xử lý được bằng cách chấp nhận trả chi phí cho 10 truy vấn thay vì 1 truy vấn như trước, hoặc ứng phó bằng các truy vấn tinh vi hơn[^2]. Mặt khác, cũng có quan điểm cho rằng việc lưu lượng trích dẫn Reddit trong ChatGPT giảm đi có thể là do thay đổi thông số kỹ thuật mô hình nội bộ của OpenAI vào ngày 12 tháng 9[^3].Tôi đồng ý với ý kiến rằng AEO là quan trọng, nhưng tôi thấy tuyên bố "Nếu không vào được top 10 kết quả tìm kiếm của Google thì sẽ hoàn toàn biến mất khỏi các AI engine, bao gồm cả ChatGPT" là còn thiếu cơ sở.
[^1]: https://searchengineland.com/google-search-rank-and-position-tracking-…
[^2]: https://locomotive.agency/blog/…
[^3]: https://sherwood.news/markets/…
Ý tưởng thì hay, nhưng nhìn ảnh ví dụ thấy nó chạy thật sự rất chậm... Tôi còn tưởng là app node.js, ai ngờ viết bằng Rust nên khá bất ngờ.
Tôi cũng không thích việc bắt cài bằng một script cài đặt dài dòng và kỳ quặc. Nghĩ đến cảnh phải tìm cách gỡ rồi xóa từng chút một là đã chẳng còn muốn cài nữa.
Có lẽ hiện tại mới chỉ ở mức hơi bất tiện, nhưng nếu cứ như vậy thì nội dung mà AI khuếch đại và tái sản xuất cũng sẽ chỉ xoay quanh những gì nằm trong top 10. Cuối cùng, dữ liệu ngoài nhóm xếp hạng cao sẽ nhanh chóng bị đẩy lùi về sau về mặt khả năng tiếp cận, làm tổn hại đến tính đa dạng; nói hơi quá một chút thì chẳng phải nội dung AI sẽ rơi vào kiểu “cận huyết” và sinh ra một dạng bệnh di truyền dữ liệu sao?
Có thể đây là một tưởng tượng quá vô lý, nhưng nếu nghĩ rằng rất nhiều người chỉ tiếp cận dữ liệu trong một phạm vi hạn chế thông qua trí tuệ nhân tạo, rồi dữ liệu do trí tuệ nhân tạo tạo ra lại tiếp tục được đưa vào quá trình học của chính trí tuệ nhân tạo, thì nhìn theo trực giác tôi thấy đây không phải là một hướng đi tốt hơn.
Tất nhiên, vấn đề lưu lượng truy cập quá mức do AI gây ra cũng không thể hoàn toàn xem nhẹ.
Nghe nói OpenAI mua chip AMD để đổi lấy quyền chọn cổ phiếu nên giá cổ phiếu đã tăng vọt, nhưng ngược lại nếu có tin OpenAI sa sút kết quả kinh doanh hoặc tăng trưởng chậm lại thì tôi cũng không hình dung nổi mức độ ảnh hưởng dây chuyền sẽ đi đến đâu. Cảm giác cứ như thời khủng hoảng subprime mortgage năm 2008, từ Big Tech đến các công ty AI đều bị ghép cặp chặt với nhau.
Bổ sung thêm theo hiểu biết của tôi: khi tìm kiếm Google bằng URL, trước đây có thể nhập query param
num=100để lấy một lần 100 kết quả tìm kiếm hàng đầu. Nhưng gần đây Google đã loại bỏ tính năng đó, nên giờ chỉ có thể lấy 10 kết quả đầu tiên.Vì vậy mới phát sinh vấn đề: các SaaS liên quan đến SEO vốn dùng tính năng này để hiển thị một từ khóa xuất hiện ở vị trí thứ mấy trên Google, nhưng giờ chỉ hiện được đến hạng 10 nên bảng xếp hạng bị vỡ. Thứ hai, như bài viết đã nói, khi phía AI tìm kiếm web rồi lấy nội dung về, vì chỉ nhìn thấy 10 kết quả đầu nên chủ yếu chỉ ra các bài từ Wikipedia hoặc, nếu ví theo bên chúng ta, là NamuWiki, còn những bài quan trọng như trên Reddit thì lại không được bắt trúng.
Việc runtime tạo ra tiêu chuẩn giao diện cho DB driver như
python,java,c#,gov.v. là chuyện khá phổ biến.Nhưng với Node thì ngay cả các driver cùng nhắm tới
sqlite, việc thực thi statement cũng khác nhau nhưexecute()hoặcexec(), nên chỉ riêng chuyện thay driver thôi cũng đã phải sửa lại ở một mức độ nhất định.Dù không phải chuyện xảy ra thường xuyên, nhưng khi đổi DB thì cũng khá bất tiện.
Giả sử đang dùng
mysqlnhưng không thích cáchOraclelàm, hoặc cần một extension nào đó chỉ có ởpostgresqlnên chuyển sangpostgresql,nếu có giao diện tiêu chuẩn như
jdbcthì chỉ cần kiểm tra lại SQL, còn trong hệ Node thì tác dụng phụ là phải đập đi làm lại toàn bộ logic gọi DB.+Anh/chị đã khuyên tôi thử tự làm một thư viện, nhưng khi có tiêu chuẩn giao diện chung thì lúc làm thư viện sẽ thuận tiện hơn.
Công ty tôi dùng
java, và trong framework nội bộ phải hỗ trợmysql,db2,oracle,mssql, nên khi bảo trì adapter cho từng DB, tôi đã được hưởng lợi rất nhiều từ tiêu chuẩnjdbc.