Mỗi lần thấy kiểu sa thải ở Mỹ, tôi lại nghĩ nó thật man rợ. Dù sao cũng là những người đã cùng nhau dành thời gian làm việc, kể cả có phải cho nghỉ thì cũng không thể nói một câu kiểu “hãy sắp xếp rồi hẵng rời đi” sao?
Có phải mọi người đều phải tổ chức công việc theo kiểu stateless, luôn tính đến chuyện trong khoảnh khắc sẽ bị mất mọi quyền truy cập...?
Việc đưa các tệp đã được bundle vào prompt hoặc đính kèm vào ứng dụng để truy vấn LLM có thể được xem là RAG không? Tôi thắc mắc phần nào trong đó tương ứng với Retrieval.
Về mặt thông số thì không phải là không có các mô hình vượt GPT 4.5... nhưng chỉ cần thử dịch đơn thuần thôi cũng thấy khả năng cấu trúc câu của hai bên thậm chí còn không ở cùng đẳng cấp. (GPT thắng áp đảo)
Giờ có lẽ cũng cần bàn về việc nên thiết kế benchmark hay test set như thế nào.
Chưa kể dạo này cũng không hiếm những đánh giá cho rằng hiệu năng của chính LLM trong các tác vụ phổ thông đang thấp hơn kỳ vọng...
Đây là một bài viết có nhiều điều để học hỏi. Cuối cùng, không được quên rằng ngay cả SaaS cũng là một sản phẩm được khách hàng thuê để giải quyết vấn đề.
Mấy nội dung kiểu này đúng là nhờ ChatGPT giải thích thì hợp thật, nên tôi đã đưa cho nó bài viết và bình luận để hỏi.
Bình luận này:
“Remember, kids, Clinton got a blowjob and Obama wore a beige jacket”
mang tính châm biếm và mỉa mai rất mạnh. Câu này thoạt nhìn như chỉ đang nhắc lại lịch sử, nhưng thực ra là lời phê phán tiêu chuẩn kép trong giới chính trị, sự phẫn nộ có chọn lọc của truyền thông, và cách người ta che lấp tham nhũng.
Ý nghĩa của từng vế:
1. “Clinton got a blowjob”
→ Tổng thống Bill Clinton từng đối mặt với khủng hoảng dẫn đến nguy cơ bị luận tội vì bê bối với Monica Lewinsky (hành vi tình dục).
→ Truyền thông và giới chính trị khi đó đã dồn vào vụ việc này sự chú ý và phẫn nộ khổng lồ.
2. “Obama wore a beige jacket”
→ Như đã nói ở trên, đây là ví dụ về việc Obama mặc một bộ suit màu be nhưng lại bị truyền thông và giới chính trị chỉ trích quá mức.
Tức là, hai sự việc này muốn nói rằng dù thực chất chỉ là những tranh cãi tương đối nhỏ, chúng vẫn hứng chịu mức chỉ trích cực lớn.
Còn bây giờ thì sao?
• Dù có nghi vấn ai đó dùng thông tin nội bộ để kiếm từ 2.5M → 70M chỉ trong 1 giờ
• nhưng truyền thông hay giới chính trị lại không thể hiện mức phẫn nộ hay tập trung tương xứng
Nên nếu diễn đạt thoáng theo ý thì sẽ là:
“Ngày xưa tổng thống chỉ cần dính chuyện nhỏ là cả nước náo loạn, còn giờ thì nghi vấn tham nhũng lộ liễu ngay trước mắt mà ai cũng im thin thít à?”
Tôi đã tự hỏi sao không dùng NTP, nhưng có vẻ trong phát sóng người ta cần đồng bộ ở mức micro giây.
So sánh ATSC 3.0 BPS với NTP
Nền tảng công nghệ
• BPS: dựa trên sóng phát thanh truyền hình (sử dụng lớp vật lý ATSC 3.0)
• NTP: dựa trên Internet, gói TCP/UDP
Độ chính xác thời gian
• BPS: mức vài micro giây (μs)
• NTP: từ vài mili giây (ms) đến vài chục mili giây
Đường truyền
• BPS: sóng phát sóng truyền hình (kênh mặt đất)
• NTP: Internet (WAN/LAN)
Độ trễ/jitter
• BPS: gần như không có (sóng đã được đồng bộ cho phát sóng)
• NTP: có thể dao động (chịu ảnh hưởng bởi chất lượng mạng)
Nguồn thời gian
• BPS: đài phát sóng tạo ra từ chuẩn độ chính xác cao như GPS
• NTP: khác nhau tùy máy chủ (độ chính xác không đồng đều)
Đối tượng đồng bộ
• BPS: thiết bị thu phát sóng (TV, set-top box, xe hơi, v.v.)
• NTP: máy chủ, máy khách, thiết bị IT thông thường
Chức năng tự ước lượng vị trí
• BPS: có (có thể đồng bộ vị trí + thời gian, có thể thay thế GNSS)
• NTP: không có (chỉ đồng bộ thời gian)
Sử dụng ngoại tuyến
• BPS: có thể (chỉ cần thu được sóng phát sóng là hoạt động)
• NTP: không thể (cần kết nối Internet)
So với frontend vốn mặc định đi kèm thư viện quản lý trạng thái, tôi vẫn nghĩ game mới là nơi mọi trạng thái đều tác động lẫn nhau nên thường cứ làm theo kiểu rất trực diện thôi? Nhưng ngược lại, việc dùng ECS trong ứng dụng có lẽ sẽ khá giống với việc mỗi lập trình viên tự dùng các mẫu quản lý trạng thái đã được khuôn mẫu hóa hoặc dùng thư viện riêng, nên tôi khá tò mò họ đã xử lý những phần này như thế nào.
Dạo này vì làm việc với LLM và code quá nhiều nên tôi luôn trăn trở về cách truyền đạt thông tin sao cho hiệu quả, cảm ơn vì thử nghiệm thú vị này.
Ở nước ngoài cũng từng có những thử nghiệm trích xuất cú pháp của codebase thành graph rồi truy vấn,
nhưng có vẻ bundling sẽ là cách dễ áp dụng rộng rãi hơn. (nếu ngôn ngữ hỗ trợ bundling) https://x.com/daniel_mac8/status/1908332949251948808
Nhưng dạo này hiệu năng của Gemini quá tốt, nên nếu so sánh với o3 thì có lẽ sẽ còn thú vị hơn nữa.
Ồ.. tôi đồng cảm với việc điểm mạnh tồn tại cùng với điểm yếu
Nhưng có vẻ vẫn còn nhiều người chưa biết điều này...
Trường hợp như tôi thì vì ham muốn phát triển bản thân quá lớn nên cuối cùng cả rối loạn lo âu lẫn hoảng loạn đều bùng phát
Xác định vị trí bằng phương pháp tam giác đạc
Dùng thời gian để biết khoảng cách
Cần đồng bộ thời gian để biết được thời gian
Ý tưởng là dùng tín hiệu phát sóng để đồng bộ thời gian làm phương án dự phòng cho GPS
Có lẽ sẽ cần ăng-ten lớn để hỗ trợ sóng dài tương đối dài
Có vẻ dùng làm phương án dự phòng thì được?
Nhưng Internet cũng có thể dùng làm phương án dự phòng, nên không rõ có hiệu quả hay không? Dự phòng cho cả hệ thống dự phòng?
Tôi đọc thấy rất thú vị. Việc có thể trích xuất được logic nghiệp vụ đến mức này từ mã nguồn đã được bundling... có lẽ cũng sẽ giúp giảm mạnh chi phí reverse engineering cho các web app được viết theo kiểu SPA.
Tôi đồng cảm. Tôi nghe nói trong lĩnh vực kiến trúc, ngay cả các dự án kéo dài 2~3 năm cũng có thể ước tính tiến độ trong khoảng một tuần. Xét ở khía cạnh đó, phần mềm vẫn còn một chặng đường dài phải đi.
Chẳng phải là dựa trên tệp đã được đóng gói để LLM truy xuất rồi mang đoạn mã gốc về sao?
Tôi cũng có suy nghĩ tương tự
Khoảnh khắc nhìn thấy cái này và nghĩ rằng nó trông thật ngầu, chẳng lẽ tôi đúng là kiểu người có gu thẩm mỹ của thời cũ sao?
Mỗi lần thấy kiểu sa thải ở Mỹ, tôi lại nghĩ nó thật man rợ. Dù sao cũng là những người đã cùng nhau dành thời gian làm việc, kể cả có phải cho nghỉ thì cũng không thể nói một câu kiểu “hãy sắp xếp rồi hẵng rời đi” sao?
Có phải mọi người đều phải tổ chức công việc theo kiểu stateless, luôn tính đến chuyện trong khoảnh khắc sẽ bị mất mọi quyền truy cập...?
Mình khá ngạc nhiên vì có rất nhiều phản ứng cực kỳ ngầu...
Việc đưa các tệp đã được bundle vào prompt hoặc đính kèm vào ứng dụng để truy vấn LLM có thể được xem là RAG không? Tôi thắc mắc phần nào trong đó tương ứng với Retrieval.
Về mặt thông số thì không phải là không có các mô hình vượt GPT 4.5... nhưng chỉ cần thử dịch đơn thuần thôi cũng thấy khả năng cấu trúc câu của hai bên thậm chí còn không ở cùng đẳng cấp. (GPT thắng áp đảo)
Giờ có lẽ cũng cần bàn về việc nên thiết kế benchmark hay test set như thế nào.
Chưa kể dạo này cũng không hiếm những đánh giá cho rằng hiệu năng của chính LLM trong các tác vụ phổ thông đang thấp hơn kỳ vọng...
Đây là một bài viết có nhiều điều để học hỏi. Cuối cùng, không được quên rằng ngay cả SaaS cũng là một sản phẩm được khách hàng thuê để giải quyết vấn đề.
Mấy nội dung kiểu này đúng là nhờ ChatGPT giải thích thì hợp thật, nên tôi đã đưa cho nó bài viết và bình luận để hỏi.
Bình luận này:
“Remember, kids, Clinton got a blowjob and Obama wore a beige jacket”
mang tính châm biếm và mỉa mai rất mạnh. Câu này thoạt nhìn như chỉ đang nhắc lại lịch sử, nhưng thực ra là lời phê phán tiêu chuẩn kép trong giới chính trị, sự phẫn nộ có chọn lọc của truyền thông, và cách người ta che lấp tham nhũng.
Ý nghĩa của từng vế: 1. “Clinton got a blowjob” → Tổng thống Bill Clinton từng đối mặt với khủng hoảng dẫn đến nguy cơ bị luận tội vì bê bối với Monica Lewinsky (hành vi tình dục). → Truyền thông và giới chính trị khi đó đã dồn vào vụ việc này sự chú ý và phẫn nộ khổng lồ. 2. “Obama wore a beige jacket” → Như đã nói ở trên, đây là ví dụ về việc Obama mặc một bộ suit màu be nhưng lại bị truyền thông và giới chính trị chỉ trích quá mức.
Tức là, hai sự việc này muốn nói rằng dù thực chất chỉ là những tranh cãi tương đối nhỏ, chúng vẫn hứng chịu mức chỉ trích cực lớn. Còn bây giờ thì sao? • Dù có nghi vấn ai đó dùng thông tin nội bộ để kiếm từ 2.5M → 70M chỉ trong 1 giờ • nhưng truyền thông hay giới chính trị lại không thể hiện mức phẫn nộ hay tập trung tương xứng
Nên nếu diễn đạt thoáng theo ý thì sẽ là:
Tôi đã tự hỏi sao không dùng NTP, nhưng có vẻ trong phát sóng người ta cần đồng bộ ở mức micro giây.
So sánh ATSC 3.0 BPS với NTP
Nền tảng công nghệ
• BPS: dựa trên sóng phát thanh truyền hình (sử dụng lớp vật lý ATSC 3.0)
• NTP: dựa trên Internet, gói TCP/UDP
Độ chính xác thời gian
• BPS: mức vài micro giây (μs)
• NTP: từ vài mili giây (ms) đến vài chục mili giây
Đường truyền
• BPS: sóng phát sóng truyền hình (kênh mặt đất)
• NTP: Internet (WAN/LAN)
Độ trễ/jitter
• BPS: gần như không có (sóng đã được đồng bộ cho phát sóng)
• NTP: có thể dao động (chịu ảnh hưởng bởi chất lượng mạng)
Nguồn thời gian
• BPS: đài phát sóng tạo ra từ chuẩn độ chính xác cao như GPS
• NTP: khác nhau tùy máy chủ (độ chính xác không đồng đều)
Đối tượng đồng bộ
• BPS: thiết bị thu phát sóng (TV, set-top box, xe hơi, v.v.)
• NTP: máy chủ, máy khách, thiết bị IT thông thường
Chức năng tự ước lượng vị trí
• BPS: có (có thể đồng bộ vị trí + thời gian, có thể thay thế GNSS)
• NTP: không có (chỉ đồng bộ thời gian)
Sử dụng ngoại tuyến
• BPS: có thể (chỉ cần thu được sóng phát sóng là hoạt động)
• NTP: không thể (cần kết nối Internet)
So với frontend vốn mặc định đi kèm thư viện quản lý trạng thái, tôi vẫn nghĩ game mới là nơi mọi trạng thái đều tác động lẫn nhau nên thường cứ làm theo kiểu rất trực diện thôi? Nhưng ngược lại, việc dùng ECS trong ứng dụng có lẽ sẽ khá giống với việc mỗi lập trình viên tự dùng các mẫu quản lý trạng thái đã được khuôn mẫu hóa hoặc dùng thư viện riêng, nên tôi khá tò mò họ đã xử lý những phần này như thế nào.
Giờ tôi cũng dùng Gemini nhiều hơn. Đó là một trải nghiệm cho thấy khoảng cách ngày càng nới rộng.
Thú vị đấy. Có vẻ ngay cả với js đã được minify thì nó vẫn nhận diện khá tốt ở một mức độ nào đó. Mình nghĩ cũng hay nếu tận dụng các công cụ được giới thiệu ở https://vi.news.hada.io/topic?id=19552 hoặc https://vi.news.hada.io/topic?id=19540 để cung cấp thêm cấu trúc thư mục như ngữ cảnh bổ sung.
Cần nhớ rằng Clinton đã ngoại tình và Obama từng mặc áo khoác màu be
Tôi không hiểu ý nghĩa của bình luận này
Dạo này vì làm việc với LLM và code quá nhiều nên tôi luôn trăn trở về cách truyền đạt thông tin sao cho hiệu quả, cảm ơn vì thử nghiệm thú vị này.
Ở nước ngoài cũng từng có những thử nghiệm trích xuất cú pháp của codebase thành graph rồi truy vấn,
nhưng có vẻ bundling sẽ là cách dễ áp dụng rộng rãi hơn. (nếu ngôn ngữ hỗ trợ bundling)
https://x.com/daniel_mac8/status/1908332949251948808
Nhưng dạo này hiệu năng của Gemini quá tốt, nên nếu so sánh với o3 thì có lẽ sẽ còn thú vị hơn nữa.
"Tác giả từ lâu đã là một người hâm mộ DeepMind,"
Ồ.. tôi đồng cảm với việc điểm mạnh tồn tại cùng với điểm yếu
Nhưng có vẻ vẫn còn nhiều người chưa biết điều này...
Trường hợp như tôi thì vì ham muốn phát triển bản thân quá lớn nên cuối cùng cả rối loạn lo âu lẫn hoảng loạn đều bùng phát
Xác định vị trí bằng phương pháp tam giác đạc
Dùng thời gian để biết khoảng cách
Cần đồng bộ thời gian để biết được thời gian
Ý tưởng là dùng tín hiệu phát sóng để đồng bộ thời gian làm phương án dự phòng cho GPS
Có lẽ sẽ cần ăng-ten lớn để hỗ trợ sóng dài tương đối dài
Có vẻ dùng làm phương án dự phòng thì được?
Nhưng Internet cũng có thể dùng làm phương án dự phòng, nên không rõ có hiệu quả hay không? Dự phòng cho cả hệ thống dự phòng?
Tôi đọc thấy rất thú vị. Việc có thể trích xuất được logic nghiệp vụ đến mức này từ mã nguồn đã được bundling... có lẽ cũng sẽ giúp giảm mạnh chi phí reverse engineering cho các web app được viết theo kiểu SPA.
Tôi đồng cảm. Tôi nghe nói trong lĩnh vực kiến trúc, ngay cả các dự án kéo dài 2~3 năm cũng có thể ước tính tiến độ trong khoảng một tuần. Xét ở khía cạnh đó, phần mềm vẫn còn một chặng đường dài phải đi.