Nghe nói gần đây subreddit r/programming đã áp dụng chính sách cấm các bài đăng liên quan đến LLM.
Tôi nghĩ nhìn vào những bài như thế này thì cũng phần nào hiểu được lý do họ đưa ra chính sách đó.

Chưa xây nổi lấy một dịch vụ thực tế nào mà đã thổi phồng các website PoC dùng kiểu Supabase, coi thường các công ty công nghệ và các lập trình viên chuyên nghiệp như kẻ ngốc, thậm chí về cốt lõi còn mang cả ý thức đạo đức kiểu bằng mọi giá cũng phải thử gây ảnh hưởng một lần thông qua rò rỉ công nghệ
Tôi cho rằng đây là một mớ hỗn độn toàn diện.

Có thẻ si trong liên kết này nhỉ. https://www.youtube.com/watch?v=RpFh0Nc7RvA

Tóm tắt gọn gàng đấy, nhưng rốt cuộc công việc vẫn y như cũ, chẳng có gì thay đổi; cuối cùng vẫn quy về chuyện cùng chia sẻ kiến thức để cả tôi cũng có thể làm việc bằng AI.

Đúng là thứ tôi định triển khai trong openclaw đã xuất hiện rồi. Phải mang về dùng mới được.

Ai cũng biết rằng dọn dẹp codebase là con đường giúp tăng tốc về lâu dài,
nhưng nó cũng chỉ giống như kiểu lời khuyên rằng ăn uống đầy đủ, tập thể dục và ngủ ngon thì sẽ khỏe mạnh thôi.

claw-code - Dự án viết lại clean-room bằng Python dựa trên mã nguồn bị rò rỉ của Claude Code

Đây là một ý tưởng đáng để thử, nhưng có vẻ quan điểm chủ đạo hiện giờ vẫn là còn quá sớm.

Lại còn thứ kiểu này cũng được đăng lên GN nữa... đúng là thời buổi mà ăn cắp cũng thành viral...

Mình chỉ khởi tạo Vault cơ bản vốn chẳng có gì đặc biệt, cho nó đọc đúng một file đó rồi nói rằng muốn cụ thể hóa ý tưởng này, thế là cùng với kỹ năng brainstorm của superpowers, mình đã dựng xong khung tổng thể và hoàn tất cả CLAUDE.md lẫn thiết lập plugin Obsidian.

À, ra là vậy. Cảm ơn bạn đã cho biết. Có vẻ sẽ phải chú ý nhiều mặt đây.

Nếu chuyển sang Claude Code thì có dùng được agent teams không?

Cảm ơn vì đã chia sẻ. Tôi đã thử chạy và thực sự rất ấn tượng. Có lẽ cộng đồng sẽ tiếp tục đưa ra những phương pháp được cải thiện hơn nữa.

Apple gần như “ám ảnh” với việc phớt lờ hỗ trợ di sản; mà nếu không có hỗ trợ di sản thì rốt cuộc cũng có nghĩa là có ít yếu tố phải bận tâm hơn, vậy mà vì sao sự bất ổn vẫn cứ tiếp diễn như thế?

Không phải chê bai chỉ để chê bai, mà thực sự có quá nhiều người đang cảm thấy bất tiện. (Nếu ví Apple như một tôn giáo thì mức độ đến mức cả niềm tin cũng nguội lạnh)

Tôi hiểu ý muốn nói là gì, nhưng đối tượng đem ra so sánh đã sai.
Tôi cũng đồng cảm với vấn đề biên lợi nhuận và tình trạng thua lỗ kéo dài của các công ty dựa trên LLM,
nhưng nếu là giá vốn hàng bán của Big Tech thì còn có thể hiểu được, chứ so sánh tình hình tài chính của một công ty LLM đa quốc gia với Gimbap Cheonguk theo tỷ lệ 1:1 là một lập luận không thỏa đáng.

Đây là một agent đã được công bố từ khoảng 1 năm trước. Goose - 오픈소스 AI 코딩 에이전트
Gần đây nó đang được cập nhật dần dần theo đúng đà phát triển hiện nay, nên có vẻ giờ đã khá tốt rồi.
Thấy @jack, người từng là nhà sáng lập Twitter và hiện là CEO của Block, khoe về nó nên mình đăng lại thêm một lần nữa.
https://x.com/jack/status/2039897468775604711

Farzapedia: Wikipedia cá nhân được tạo từ 2.500 mục nhật ký, ghi chú và tin nhắn

• Tận dụng LLM để dùng nhật ký, Apple Notes và các cuộc trò chuyện iMessage làm đầu vào, tự động tạo ra 400 tài liệu wiki chi tiết từ 2.500 mục
• Bao gồm bạn bè, startup, các lĩnh vực nghiên cứu quan tâm, anime yêu thích và cả ảnh hưởng của chúng, đồng thời liên kết chéo với nhau bằng backlink
• Wiki được thiết kế không phải để con người đọc, mà là cơ sở tri thức cho agent sử dụng, với cấu trúc tệp và backlink ở dạng thuận tiện để agent crawl
• Kết nối Claude Code với wiki và dùng index.md làm điểm vào, để khi truy vấn agent tự tìm các trang cần thiết
• Ví dụ sử dụng: khi làm landing page mới, nếu yêu cầu “hãy tham khảo những hình ảnh và bộ phim đã truyền cảm hứng gần đây để đưa ra ý tưởng copy và thiết kế”, agent sẽ tổng hợp rồi trả lời từ tài liệu “triết lý” dựa trên phim tài liệu Studio Ghibli, tài liệu “đối thủ cạnh tranh” chứa ảnh chụp màn hình landing page của các công ty YC, cho tới cả những hình ảnh đồ lưu niệm Beatles thập niên 1970 đã lưu sẵn
• Một năm trước đã xây hệ thống tương tự dựa trên RAG nhưng hiệu năng không tốt, và cách để agent trực tiếp khám phá qua hệ thống tệp hiệu quả hơn nhiều
• Khi thêm mục mới như bài viết, ảnh truyền cảm hứng, ghi chú cuộc họp..., hệ thống sẽ tự động cập nhật 2–3 tài liệu hiện có liên quan hoặc tạo tài liệu mới

4 lợi thế của cá nhân hóa dựa trên LLM Wiki mà Karpathy nêu ra

• Ông nhắc đến Farzapedia ở trên như một ví dụ thực tế tốt cho tweet về LLM Wiki, và tóm tắt 4 lợi thế của cách tiếp cận này khi so với kiểu cá nhân hóa AI truyền thống “càng dùng càng tự cải thiện”
• Tính minh bạch (Explicit): kết quả bộ nhớ tồn tại rõ ràng dưới dạng wiki, có thể trực tiếp kiểm tra và quản lý AI biết gì, không biết gì — tri thức không bị chôn trong nội bộ của một hệ thống mơ hồ mà tồn tại ở dạng có thể nhìn thấy
• Quyền sở hữu dữ liệu (Yours): dữ liệu được lưu trên máy tính cục bộ thay vì trong hệ thống của một nhà cung cấp AI cụ thể, không bị khóa dưới dạng không thể trích xuất nên vẫn giữ toàn quyền kiểm soát thông tin
• Ưu tiên tệp hơn ứng dụng (File over app): bộ nhớ được tạo thành từ tập hợp các tệp ở định dạng phổ thông như Markdown, hình ảnh..., nên tương thích với nhiều công cụ và CLI — agent có thể dùng toàn bộ bộ công cụ Unix, còn người dùng có thể mở bằng giao diện mình muốn như Obsidian
• Tự do chọn AI (BYOAI): có thể kết nối tự do AI mong muốn như Claude, Codex, OpenCode — về nguyên tắc, thậm chí còn có thể fine-tune AI mã nguồn mở với wiki để không chỉ tham chiếu dữ liệu mà còn nội tại hóa tri thức cá nhân ngay trong trọng số mô hình
• Cách này không phải phương pháp đơn giản nhất và cần quản lý thư mục tệp, nhưng agent có thể hỗ trợ đáng kể trong quá trình đó
• Ông nhấn mạnh rằng “khả năng tận dụng agent (agent proficiency) là kỹ năng cốt lõi của thế kỷ 21”, đồng thời khuyến khích mọi người trực tiếp trải nghiệm công cụ có thể làm thay công việc trên máy tính khi được ra lệnh bằng tiếng Anh

Ban đầu trước khi dùng thử thì mình khá nghi ngờ không biết nó có ưu điểm gì so với các công cụ khác có thể chạy local LLM như ollama, nhưng khi tự dùng thực tế thì thấy hiện tượng hallucination cũng nặng và khá ngớ ngẩn.
Tuy vậy, các công cụ local LLM khác thường tận dụng GPU nên mạnh hơn nhưng cũng ngốn rất nhiều tài nguyên, còn model này thì có vẻ có lợi thế ở chỗ dùng ít tài nguyên hơn tương đối và tận dụng tốt Neural Engine nên cũng tiêu thụ ít điện năng hơn.
Mình được biết bản thân Apple Intelligence có concept là chạy AI nhẹ trên nhiều thiết bị khác nhau, bao gồm cả thiết bị di động, nên có lẽ nó khá phù hợp với concept đó.
Dù vậy, kể cả là model nhẹ thì hiệu năng vẫn nên tốt hơn mức này một chút thì mới có thể dùng hữu ích hơn được. Hiện tại nó ngớ ngẩn quá.

Vốn dĩ chuyện này nên bị chỉ trích, nhưng nghĩ lại thì Claude có tư cách gì để chửi người khác là ăn cắp đồ của ai.
Nghĩ đến chuyện họ quét sách lậu để đem đi huấn luyện rồi bị kiện và phải bồi thường tiền thì cũng thấy vậy thôi haha

Cần phải lưu lại ý định giải quyết vấn đề nào khi viết đoạn mã đó vào thời điểm ấy.

Sau một thời gian thì chỉ còn lại câu hỏi: rốt cuộc mình đã viết thế này với mục đích gì vậy..