Khả năng giải quyết vấn đề đối với các issue cần cân nhắc nhiều ngữ cảnh khá kém, và nhìn chung sử dụng rất nhiều code design pattern không cần thiết. Điều này tạo cảm giác rất rõ rằng dữ liệu học chủ yếu là code ví dụ phục vụ giảng dạy chứ không phải code thực chiến trong công việc.
Tổng thể mà nói, có chênh lệch hiệu năng khá đáng kể so với gemini.

Đây là một bài viết quá thiên lệch phải không?
"Những framework đổi mới như Svelte, Solid, Qwik cung cấp mô hình hiệu năng tốt hơn, nhưng đang bị đẩy khỏi cuộc cạnh tranh dòng chính vì thiếu mức độ chấp nhận"

Nếu không có một tiêu chí nhất quán để hiểu ý nghĩa của từ "đổi mới",
thì có vẻ như ngay từ giả định ban đầu đã sai rồi.

Liệu rồi cũng sẽ xuất hiện những nỗ lực nhằm tạo ra một DB trong bộ nhớ chứ?

Đồng cảm.

Đọc những bài như thế này khiến tôi có cảm giác người ta không tập trung vào việc làm ra sản phẩm mà chỉ quá sa đà vào kỹ nghệ phần mềm. Đằng nào cũng na ná nhau cả thôi, điều quan trọng là phải làm sản phẩm cho tốt, vậy mà lúc nào cũng đi tìm framework mới, kiến trúc mới, rồi over-engineering, xong lại bảo cái này tốt hơn nên đổi tiếp. Tôi nghĩ không phải cái mới là tốt, mà điều quan trọng là dùng tốt bất cứ thứ gì để đưa được sản phẩm ra thị trường.

Qua rồi sao.... Tôi vẫn còn cảm thấy xa lạ, và tỷ lệ khó chịu đang nhỉnh hơn một chút so với sự ngạc nhiên. Trên mọi phương diện.

Chỉ mong đúng một điều duy nhất: "biết ý mà làm cho gọn ghẽ, tinh tế"!

Không biết đây là tiền thưởng hay yêu cầu thuê ngoài nữa... đọc tiêu đề mà tôi phải dụi mắt hai lần.

> Có thể tạo PR bằng lệnh bump-formula-pr của Homebrew hoặc GitHub Actions, nhưng quy trình fork và PR lại phức tạp một cách không cần thiết

Có tùy chọn --no-fork, nên có thể push trực tiếp lên nhánh và merge, đồng thời cung cấp tính năng tự động cập nhật.

Gọn gàng đấy.

Trước đây, các cách nói phục vụ marketing như "blockchain", "cá nhân hóa", "web3.0" các kiểu các kiểu bị lạm dụng tràn lan mà chẳng có chút ý nghĩa nào.
AI trước kia cũng từng như vậy với "deep learning".
Cho đến tận cách đây không lâu, vẫn còn liên tục xuất hiện những bài báo mang tính marketing kiểu điểm thi CSAT, điểm SAT của Mỹ các thứ.
Tôi rất đồng cảm.
Hễ gắn chữ AI vào là lại thấy như để làm marketing, để ghi điểm với nhà đầu tư, hoặc để biện minh cho mức giá.

Cảm ơn bạn đã đọc! ^^

Trong trường hợp sparse, có vẻ hơi khó nói là nó đã vượt qua các thuật toán nhanh hiện có.

Gượng ép quá...

Rất rất rất đồng cảm, cực kỳ đồng cảm
Dần dần khách hàng hoặc người dùng đang cảm thấy mệt mỏi với từ AI

Là một kỹ sư đang làm việc trong lĩnh vực tương tự, tôi thấy bài viết này rất thú vị.
Thời kỳ nhắc đến “thung lũng kỳ quái” đối với các sản phẩm do AI tạo ra có lẽ đã qua rồi, nhưng
đến giờ tôi vẫn nghĩ mọi người vẫn có chút cảm giác e dè với những thứ được tạo ra quá dễ dàng hoặc là đồ giả.
Tôi rất mong chờ xem họ sẽ giải quyết quá trình đó như thế nào.

Cũng khó tránh khỏi, vì các công ty big tech trong nước tuyển dụng dựa trên React (Next.js).
Ngay cả với vue.js là framework lớn, số vị trí tuyển dụng ở các công ty big tech cũng không nhiều.

Không thể xem nhẹ hệ sinh thái... Dạo này đa số thư viện bên thứ ba hay thư viện mã nguồn mở mới ra đều hỗ trợ chính thức cho React, còn các framework khác thì chỉ được cộng đồng hỗ trợ, nên nếu muốn ghép đủ thứ lại để dùng thì cuối cùng React gần như vẫn buộc phải là lựa chọn an toàn nhất...

Trong lĩnh vực fintech, do các yêu cầu về bảo mật nên vẫn còn nhiều môi trường tách riêng Web-WAS. Vì không biết bản thân sẽ rơi vào môi trường nào, nên theo tôi chuẩn bị trước cho mọi thứ vẫn là đúng đắn haha

Đây là tính năng đã được đưa vào từ JDK 24, nhưng vì Java có xu hướng chủ yếu chỉ dùng các bản LTS nên điểm đáng chú ý là với JEP 491: Synchronize Virtual Threads without Pinning, hiện tượng pinning của virtual thread khi dùng từ khóa synchronized đã không còn nữa.
Trước đây benchmark virtual thread trong thực tế đôi khi chậm hơn, và trong đa số trường hợp nguyên nhân là do pinning.