Với các tập đoàn lớn, phải phát triển tính năng mới trên nền legacy code đã được dùng nhiều năm, nên tôi không rõ các PM/PO vốn đã bận rộn với giao tiếp và căn chỉnh incentive thì làm sao có thể chỉ bằng vibe coding mà kiêm luôn cả phần phát triển. Nếu là công ty nhỏ thì có lẽ khả thi.
Tôi cũng từng tạo tài khoản AWS để học, rồi sau đó bị tính phí một khoản nhỏ.
Có vẻ tài khoản đã bị xâm nhập, ai đó đã tạo và chạy instance bằng tài khoản của tôi...
Tôi dừng lại khá nhanh nên chỉ mất một khoản nhỏ thôi. Vì không thể dành thời gian để quản lý, cuối cùng tôi đã chọn cách xóa hẳn tài khoản.
Tôi muốn biết liệu có ai khác ngoài tôi cũng nghĩ rằng phép đo này không chính xác hay không.
Trong video đầu tiên, khi mở màn hình ra thì góc hiển thị vượt quá 300 độ. Điều này khác khá nhiều so với góc thực tế.
Mình muốn khuyên rằng trước khi bắt đầu với cloud, bạn nên dựng môi trường mini server để tích lũy thêm chút kinh nghiệm thử nghiệm hoặc vận hành bằng các máy cấp n100, n150 đang rất phổ biến dạo này.
Có vẻ điều thật sự đáng sợ là dù chỉ là một dự án rất nhỏ, một khi đã đưa lên nền tảng thì nếu có lỗ hổng, nó có thể dẫn đến thiệt hại tài chính.
Tôi đã đặt Cloudflare ở phía trước nội dung của mình, nhưng hacker tìm ra các đối tượng không được cache rồi đánh hơn 100 triệu lần. Khi tôi chặn lại, chúng còn trực tiếp tìm ra cả địa chỉ bucket gốc và tấn công tiếp.
Tôi cũng tò mò không biết trong những trường hợp như thế này họ có hoàn tiền chi phí hay không.
Có phải giờ đây, khi những người mới bắt đầu bước vào phát triển tạo ra thứ gì đó bằng AI, phần lớn đều triển khai dịch vụ bằng những thứ như Vercel hay Supabase?
Nhưng có vẻ họ không tính toán kỹ cái giá phải trả cho những bên này khi dịch vụ bắt đầu phát triển lớn hơn.
Với tâm thế là cứ để đến lúc đó rồi tính.
Tôi có cảm giác nhà sáng lập của Vercel hay Supabase sẽ cười tươi và hùa theo kiểu: “Đúng đúng, đến lúc đó tính cũng được mà!”
Tất nhiên, đến lúc đó mới tính cũng được. Miễn là bạn có đủ năng lực để thoát ra thật nhanh.
Nhưng nếu không có kiến thức về khoa học máy tính thì sẽ không dễ đâu.
Bạn có thể rơi vào cảnh đem hết số tiền vừa mới bắt đầu kiếm được dâng cho họ.
Thật ra đó chính là điều đang diễn ra lúc này.
Nói cách khác… một ngành kinh doanh khổng lồ đang mở ra, chuyên lấy tiền của những người mới vào nghề lao vào mà chẳng biết gì về khoa học máy tính.
Đây chính là lý do bạn phải tiếp tục đào sâu vào khoa học máy tính.
Có người dùng một dịch vụ mới chỉ bắt đầu có doanh thu mà phải trả 1 triệu won mỗi tháng, trong khi có người vận hành dịch vụ mà không tốn đồng nào.
Cắt giảm chi phí vận hành cũng là năng lực. Chẳng phải đó là một lợi thế cạnh tranh cực lớn sao?
Việc code bằng AI, thử tạo ra thứ gì đó và cảm thấy vui thì rất tốt, nhưng nếu không cố gắng đi sâu hơn, cuối cùng bạn sẽ không thể tạo ra khác biệt.
Ngay cả trong các dịch vụ chat dùng mô hình ngôn ngữ, họ cũng có thể dùng logprop hoặc perplexity để hiển thị mức độ chắc chắn của câu trả lời, nhưng chắc là họ cố tình không làm vậy. Vì mỗi lần phải hiện kiểu như “Câu trả lời này không hoàn toàn chính xác đâu” thì sẽ không có lợi cho hình ảnh thương hiệu của họ.
Nhìn phần nói về vấn đề của phương pháp đánh giá,
chợt nhớ hồi đại học dù chẳng biết gì vẫn cứ viết linh tinh vào giấy thi.
Hóa ra ngay cả trước thời có LLM thì mình cũng đã tạo ra hallucination rồi;;;
+1 đúng là có cảm giác như vậy.
Với các tập đoàn lớn, phải phát triển tính năng mới trên nền
legacy codeđã được dùng nhiều năm, nên tôi không rõ các PM/PO vốn đã bận rộn với giao tiếp và căn chỉnh incentive thì làm sao có thể chỉ bằng vibe coding mà kiêm luôn cả phần phát triển. Nếu là công ty nhỏ thì có lẽ khả thi.Nghĩa là gì?
Tôi cũng từng tạo tài khoản AWS để học, rồi sau đó bị tính phí một khoản nhỏ.
Có vẻ tài khoản đã bị xâm nhập, ai đó đã tạo và chạy instance bằng tài khoản của tôi...
Tôi dừng lại khá nhanh nên chỉ mất một khoản nhỏ thôi. Vì không thể dành thời gian để quản lý, cuối cùng tôi đã chọn cách xóa hẳn tài khoản.
Tôi muốn biết liệu có ai khác ngoài tôi cũng nghĩ rằng phép đo này không chính xác hay không.
Trong video đầu tiên, khi mở màn hình ra thì góc hiển thị vượt quá 300 độ. Điều này khác khá nhiều so với góc thực tế.
Vì việc fork hiện vẫn chưa dễ dàng, nên sẽ rất tốt nếu có các tổ chức liên quan đến mã nguồn mở hỗ trợ việc này.
Mình muốn khuyên rằng trước khi bắt đầu với cloud, bạn nên dựng môi trường mini server để tích lũy thêm chút kinh nghiệm thử nghiệm hoặc vận hành bằng các máy cấp n100, n150 đang rất phổ biến dạo này.
Tôi đã thấy cái này từ lâu rồi, giờ nó đã thay đổi khá nhiều so với khi đó.
Có vẻ điều thật sự đáng sợ là dù chỉ là một dự án rất nhỏ, một khi đã đưa lên nền tảng thì nếu có lỗ hổng, nó có thể dẫn đến thiệt hại tài chính.
Tôi cũng tò mò không biết trong những trường hợp như thế này họ có hoàn tiền chi phí hay không.
Có phải giờ đây, khi những người mới bắt đầu bước vào phát triển tạo ra thứ gì đó bằng AI, phần lớn đều triển khai dịch vụ bằng những thứ như Vercel hay Supabase?
Nhưng có vẻ họ không tính toán kỹ cái giá phải trả cho những bên này khi dịch vụ bắt đầu phát triển lớn hơn.
Với tâm thế là cứ để đến lúc đó rồi tính.
Tôi có cảm giác nhà sáng lập của Vercel hay Supabase sẽ cười tươi và hùa theo kiểu: “Đúng đúng, đến lúc đó tính cũng được mà!”
Tất nhiên, đến lúc đó mới tính cũng được. Miễn là bạn có đủ năng lực để thoát ra thật nhanh.
Nhưng nếu không có kiến thức về khoa học máy tính thì sẽ không dễ đâu.
Bạn có thể rơi vào cảnh đem hết số tiền vừa mới bắt đầu kiếm được dâng cho họ.
Thật ra đó chính là điều đang diễn ra lúc này.
Nói cách khác… một ngành kinh doanh khổng lồ đang mở ra, chuyên lấy tiền của những người mới vào nghề lao vào mà chẳng biết gì về khoa học máy tính.
Đây chính là lý do bạn phải tiếp tục đào sâu vào khoa học máy tính.
Có người dùng một dịch vụ mới chỉ bắt đầu có doanh thu mà phải trả 1 triệu won mỗi tháng, trong khi có người vận hành dịch vụ mà không tốn đồng nào.
Cắt giảm chi phí vận hành cũng là năng lực. Chẳng phải đó là một lợi thế cạnh tranh cực lớn sao?
Việc code bằng AI, thử tạo ra thứ gì đó và cảm thấy vui thì rất tốt, nhưng nếu không cố gắng đi sâu hơn, cuối cùng bạn sẽ không thể tạo ra khác biệt.
https://jeho.page/essay/2025/09/08/sucker-developer.html
Đúng vậy, trước đây không có phiên bản cho máy tính bảng.
Tôi cũng xếp hàng.
Ngay cả trong các dịch vụ chat dùng mô hình ngôn ngữ, họ cũng có thể dùng logprop hoặc perplexity để hiển thị mức độ chắc chắn của câu trả lời, nhưng chắc là họ cố tình không làm vậy. Vì mỗi lần phải hiện kiểu như “Câu trả lời này không hoàn toàn chính xác đâu” thì sẽ không có lợi cho hình ảnh thương hiệu của họ.
Cả Docker lẫn podman đều....
securityContext:
allowPrivilegeEscalation: false
capabilities:
drop:
- ALL
securityContext:
runAsNonRoot: true
runAsUser: UID
Nhìn phần nói về vấn đề của phương pháp đánh giá,
chợt nhớ hồi đại học dù chẳng biết gì vẫn cứ viết linh tinh vào giấy thi.
Hóa ra ngay cả trước thời có LLM thì mình cũng đã tạo ra hallucination rồi;;;
Nếu ca ngợi Namuwiki thì chắc sẽ có cảm giác như thế này
Dạo này Wikipedia cũng chẳng mấy khi xuất hiện trên các công cụ tìm kiếm... cảm giác như việc cập nhật cũng rất chậm nữa..
conductor, viber và nhiều ứng dụng GUI khác cũng đang xuất hiện.
https://vi.news.hada.io/topic?id=22576
Có vẻ họ đã đổi tên từ Claudia.
Hóa ra trước đây chỉ hỗ trợ màn hình di động thôi à?