Yapay zeka kodlama ajanları üzerine bugüne kadar okuduğum en ilginç verilerden biri bu oldu: daha fazla kod, otomatik olarak daha fazla yazılım demek değil.
Harvard'dan Fiona Chen ve James Stratton'ın çalışması, 2021'den Mart 2026'ya kadar 700'den fazla yazılım şirketinde 700 binin üzerinde çalışana ait verileri ve 300 milyon iş olayını incelemiş. Kodlama ajanları devreye girdikten sonra toplam kod satırı ortalama yüzde 30, commit sayısı yüzde 20, pull request sayısı yüzde 23 artmış.
Ama asıl soru şu: iş bitiyor mu? Jira gibi araçlarda takip edilen hata, görev ve özelliklerin tamamlanma oranında istatistiksel olarak anlamlı bir değişiklik görülmemiş.
Darboğaz kod incelemede. Bir pull request'in gönderilmesinden ana kod tabanına alınmasına kadar geçen süre yüzde 49 uzamış. Değişiklik istenen pull request oranı neredeyse iki katına çıkmış, pull request başına yorum sayısı yüzde 35 artmış, kod inceleyen çalışanların oranı da yüzde 14 yükselmiş. Yani yazma tarafında kazanılan hızın önemli bir kısmı inceleme ve düzeltmede geri harcanıyor.
Şirketler bunu da yapay zekayla çözmeye çalışıyor: Mart 2026 itibarıyla incelenen şirketlerin yüzde 80'i bir tür yapay zeka kod inceleme aracı kullanıyormuş. Yine de inceleme yorumlarının sadece yüzde 23,3'ü ajanlardan geliyor ve ajanlar pull request'lerin yalnızca yüzde 10,8'ine katkı veriyor; işin büyük kısmı hâlâ insanlarda. Aktif çalışan sayısında da, en azından incelenen dönemde, anlamlı bir değişiklik bulunmamış.
Verilerin Mart 2026'da bittiğini, araçların o tarihten beri geliştiğini de not etmek lazım. Ama benim çıkardığım ders net: verimlilik için sadece kod yazma süresini değil, inceleme, hata düzeltme ve entegrasyonu da hızlandırmak gerekiyor.
Ars Technica'daki haber:
https://arstechnica.com/ai/2026/10/ai-coding-agents-generate-more-cod…
Çalışmanın PDF'i:
https://fion.ac/jellyfish.pdf
Kaynak: DonanımHaber
Là một người ngày nào cũng làm việc với code, năm 2025 với tôi có rất nhiều thay đổi. Các công cụ lập trình AI không còn chỉ giúp tôi gợi ý dòng code tiếp theo, mà đã bắt đầu thực sự đảm nhận các nhiệm vụ. Nhớ lại thì nửa đầu năm mọi người vẫn còn bàn về trải nghiệm gợi ý code của Cursor và Copilot, sang nửa cuối năm, phát triển theo hướng Spec bỗng nhiên bùng nổ, các kho mã chất đầy những tệp Markdown viết cho Agent đọc.
Cảm nhận lớn nhất của tôi là việc lập trình đang chuyển từ “con người làm chủ đạo” sang “Agent làm chủ đạo”. Trước đây AI chỉ dự đoán ký tự tiếp theo, giờ đây nó có thể làm trọn từ phân tích yêu cầu đến sinh code và kiểm chứng kết quả. Điều thú vị là gần như tất cả các công cụ hàng đầu đều đồng thời đẩy mạnh cả ba hình thái IDE, CLI và Cloud, và cuối cùng đều hội tụ về hướng Agent.
Nhưng vấn đề cũng theo đó mà đến. Nhức nhối nhất là chi phí Token: nhiệm vụ dài hơn, lệnh gọi công cụ nhiều hơn, ngữ cảnh bị nạp lại liên tục, hóa đơn tăng vùn vụt. Năm nay điều mọi người hay nhắc đến không còn là “viết Prompt thế nào” nữa, mà là “kỹ thuật ngữ cảnh” — làm sao cân bằng giữa hiệu quả, hiệu suất và chi phí, làm sao tăng tỷ lệ trúng bộ nhớ đệm.
Với tôi, bước ngoặt thực sự của năm 2025 không nằm ở việc mô hình của ai mạnh hơn, mà ở chỗ ai có thể biến những ràng buộc và ký ức vốn ngầm ẩn trong dự án thành cấu trúc ngữ cảnh mà mô hình hiểu được và tái sử dụng được. Giá trị của lập trình viên đang dần chuyển từ “viết code” sang “định nghĩa quy tắc”. Năm nay quả thật có chút kỳ ảo.
Nguồn: InfoQ
Theo IT之家, ngày 8 tháng 10 JetBrains đã công bố mô hình AI lập trình Mellum2.1 trong một bài đăng blog, với trọng tâm là tăng cường khả năng lập trình theo tác tử. Là một lập trình viên, tôi vẫn theo dõi những mô hình mở kiểu này có thể chạy cục bộ, nên tôi tóm tắt các điểm chính ở đây.
Mô hình giữ nguyên kiến trúc của Mellum2: đây là mô hình chuyên gia hỗn hợp (MoE) 12B tham số, trong đó 2,5B tham số hoạt động, và vẫn được phát hành theo giấy phép Apache 2.0. Thay đổi lớn nhất trong huấn luyện là giai đoạn học tăng cường sau tiền huấn luyện, vốn chỉ là một bước hoàn thiện ngắn, nay đã trở thành phần cốt lõi của quá trình huấn luyện. Dữ liệu về toán học, cuộc thi thuật toán, khoa học, sử dụng công cụ và kỹ thuật phần mềm được bổ sung, các môi trường học tăng cường nội bộ được xây dựng, và trong quá trình huấn luyện đã khởi chạy hàng triệu sandbox trên hàng nghìn môi trường. Trước khi huấn luyện, các tác vụ có kiểm thử lỗi, đáp án không thể kiểm chứng hoặc độ khó không phù hợp sẽ bị loại bỏ.
Theo mô tả chính thức, mô hình có thể khám phá mã nguồn, chỉnh sửa tệp và kiểm tra lại các thay đổi của chính nó. Cải tiến lớn nhất nằm ở lập trình theo tác tử: mô hình có thể xác định nguyên nhân gốc của các kiểm thử thất bại, soạn bản sửa lỗi và kiểm chứng kết quả. Về tốc độ, kiến trúc không đổi, nhưng dự đoán đa token (MTP) giúp việc sinh văn bản cho một yêu cầu nhanh hơn khoảng 1,6 lần. So với Mellum2, Qwen3.5-9B và Gemma 4 E4B trong cùng điều kiện đánh giá, thông lượng đầu ra của Mellum2.1 trên một H200 khi tải cao gần gấp đôi Qwen3.5-9B.
Mô hình đã có trên Hugging Face và có thể triển khai cục bộ hoặc trên hạ tầng riêng, nhờ đó doanh nghiệp có thể giữ mã nguồn và dữ liệu trong môi trường của mình. JetBrains có kế hoạch phát hành phiên bản GGUF cho llama.cpp, Ollama và LM Studio, cùng một thành phần giải mã suy đoán MTP cho vLLM.
Tôi đang mong chờ phiên bản GGUF, vì khi đó các lập trình viên thông thường cũng có thể thử trên máy của mình. Với một mô hình lập trình, bạn coi trọng điều gì hơn: độ chính xác hay chi phí triển khai?
Nguồn: IT之家
Qua một bài trên ITmedia NEWS, tôi biết Google đã công bố nền tảng game thử nghiệm mang tên "Playground". Thông báo được đưa ra vào ngày 7 tháng 10 năm 2026 theo giờ Mỹ, và từ cùng ngày, dịch vụ đã có trên trình duyệt web cho người dùng từ 18 tuổi trở lên tại Mỹ.
Cách dùng chỉ là gõ hướng dẫn bằng văn bản. Bạn có thể bắt đầu từ trang trống, chỉnh sửa lệnh mẫu có sẵn, hoặc dùng hỗ trợ có hướng dẫn, và có thể thử ngay trò chơi vừa tạo. Những thay đổi về vật lý, luật chơi, nhân vật và môi trường sẽ được áp dụng khi bạn mô tả bằng lời. Theo bài báo, không cần kinh nghiệm lập trình, nhưng mô hình AI được sử dụng chưa được tiết lộ.
Bạn cũng có thể chia sẻ. Vì chạy trên web nên có thể chơi trên cả điện thoại thông minh lẫn máy tính. Bạn có thể gửi liên kết chia sẻ cho bạn bè và người thân, đăng trò chơi lên thư viện "Explore" hoặc giữ ở chế độ riêng tư. Một số thể loại hỗ trợ bảng xếp hạng và nhiều người chơi, còn các trò chơi được đăng công khai sẽ trải qua kiểm duyệt an toàn theo nguyên tắc cộng đồng của Google. Tính năng tạo game sẽ được mở dần tùy theo gói thành viên Google One.
Thông báo còn lại là hợp tác với Unity. Hai công ty dự định ra mắt một sản phẩm mới tên "Unity Spark" trong năm 2026, sản phẩm này sẽ bổ sung cho Playground các cơ chế trò chơi đầy đủ, đồ họa 3D chất lượng cao và sự linh hoạt của runtime Unity. Nó cũng sẽ kết nối trực tiếp với Unity Asset Store. Hiện sản phẩm đang được thử nghiệm và sẽ sớm mở bản beta đóng. Giám đốc điều hành Unity nhận xét rằng khoảng 3 tỷ người mỗi tháng chơi game làm bằng Unity, nhưng nhiều người trong số đó chưa từng tự làm game nào.
Theo tôi, việc chia sẻ và chơi những trò chơi được tạo bằng lệnh có thể là một cửa ngõ thú vị để bước vào lập trình. Tôi muốn biết mọi người nhìn nhận các công cụ như vậy thế nào.
Nguồn: ITmedia NEWS
Next vừa viết về Pi, một harness mã nguồn mở vừa đạt phiên bản 1.0.0. Với những ai chưa quen thuật ngữ này: harness là lớp phần mềm bao quanh mô hình AI, cho phép mô hình đọc tệp, chạy lệnh hoặc tìm kiếm trên internet.
Pi hướng tới sự tối giản nhưng vẫn có thể mở rộng. Nó tương thích với hơn 1.500 mô hình và biến thể, gồm cả mô hình thương mại lẫn mô hình trọng số mở có thể chạy cục bộ, và tự giới thiệu là giải pháp thay thế Claude Code và Codex mà không phụ thuộc vào mô hình của Anthropic hay OpenAI. Các nhà phát triển coi việc đạt phiên bản 1.0 là dấu hiệu của sự trưởng thành.
Bài báo cũng nói về các tính năng mới gần đây: bộ kết nối MCP, chế độ "codemode" và hỗ trợ ChatGPT. Pi Durable được mô tả là có khả năng chịu được những sự cố nghiêm trọng cả bên trong lẫn bên ngoài.
Cần nói rõ rằng khoảng 80% nội dung dành cho người đăng ký, nên tôi chỉ đề cập đến phần có thể đọc công khai. Trong phần bình luận, nhiều độc giả so sánh Pi với OpenCode: một người cho rằng nó rất nhẹ nhưng khó cấu hình hơn, nhất là với MCP; người khác nhắc đến biến thể Oh-My-Pi. Tác giả cũng thông báo sẽ có bài viết về cài đặt và cách sử dụng.
Điều tôi quan tâm là ý tưởng tách harness khỏi mô hình: bạn có thể đổi mô hình mà không cần đổi công cụ. Còn phải xem sự đơn giản của Pi có giữ được khi cách sử dụng trở nên phức tạp hơn không. Còn các bạn, hằng ngày khi lập trình với AI, bạn dùng harness nào?
Nguồn: Next
Xataka kể một câu chuyện pha trộn giữa lập trình, AI và không ít tranh cãi. Cho đến vài ngày trước, ArtCraft là nền tảng tạo hình ảnh và video bằng AI. Thành viên nhóm Brandon Thomas thông báo rằng ông đã dùng vibe coding để tạo ra các phần mềm mã nguồn mở thay thế bảy ứng dụng của Adobe, viết bằng Rust: PhotoCraft (Photoshop), VectorCraft (Illustrator), FilmCraft (Premiere Pro), LightCraft (Lightroom), PdfCraft (Acrobat), EffectCraft (After Effects) và DesignCraft (InDesign).
Chúng được phân phối cho Windows, macOS và Linux, và cũng có thể dùng từ bên trong ArtCraft. Bài báo nhấn mạnh rằng Adobe chưa bao giờ cung cấp công cụ sáng tạo chuyên nghiệp cho Linux, nên khoảng trống này không hề nhỏ.
Một đồng nghiệp của tác giả đã dùng thử PhotoCraft vài ngày: các chức năng cơ bản hoạt động, không thấy dấu vết công cụ AI của Photoshop, và ứng dụng chiếm rất ít dung lượng. Tuy vậy, hiện tại nó chưa thể thay thế bản gốc. Chính những người làm ra nó cũng thừa nhận đang ở giai đoạn alpha rất sớm: còn thiếu khoảng hai mươi công cụ AI và công cụ tạo sinh, chưa đủ chiều sâu về typography và quy trình làm việc chuyên nghiệp, cũng như chưa tương thích với plug-in.
Theo các nhà phát triển, cách làm là clean-room: họ dựa vào đặc tả công khai và hành vi có thể quan sát của chương trình, không dùng mã hay tài nguyên độc quyền nào. PhotoCraft mở được tệp PSD là nhờ Adobe đã công bố các đặc tả đó. Trên mạng lan truyền một nghi ngờ chưa có bằng chứng rằng các chương trình của Adobe đã bị dịch ngược.
Xataka cũng nhắc lại các vấn đề của vibe coding: mã do AI tạo ra có thể khó gỡ lỗi và chứa những thứ mà lập trình viên con người sẽ không bao giờ viết, điều này ít nghiêm trọng hơn ở ứng dụng cá nhân so với dự án lớn. Tôi thấy đây là một lời cảnh báo đáng giá. Các lựa chọn miễn phí mà tác giả nhắc đến gồm Affinity, GIMP và DaVinci Resolve. Bạn có tin tưởng một ứng dụng được tạo ra theo cách này không?
Nguồn: Xataka
Tôi đọc phân tích của Simon Bisson trên Computer Sweden: Microsoft đã nâng Rust lên trạng thái Tier-1 nội bộ, ngang hàng với C#, TypeScript và C. Trạng thái này đòi hỏi, ngoài những điều khác, một bộ công cụ hoàn chỉnh và tích hợp với Windows và Azure.
Bối cảnh là Mark Russinovich, CTO của Azure, đã nhấn mạnh an toàn bộ nhớ của Rust như một phần quan trọng trong chiến lược bảo mật của Microsoft, và Microsoft cũng là một trong những thành viên sáng lập của Rust Foundation. Một bài viết khách trên trang web của Rust Foundation mô tả cách Rust được kết nối với Microsoft Visual C (MSVC) để đạt khả năng tương tác liền mạch giữa các ngôn ngữ.
Điều cụ thể nhất là một backend mới cho trình biên dịch Rust, rustc_codegen_utc. Nó dùng backend của Visual C, tức là một DLL tên C2.DLL, và chuyển các tệp .OBJ cho bộ liên kết (linker) của MSVC. Ưu điểm là Rust có thể tận dụng công việc sẵn có của Microsoft về bảo mật và độ ổn định, và mã Rust với mã C trở nên tương thích. Microsoft gọi backend này là sẵn sàng cho môi trường production và cho biết hơn một trăm dự án Rust nội bộ đang dùng nó. Tuy vậy, nó chỉ dùng nội bộ, và công ty có ám chỉ rằng các công cụ này có thể trở thành mã nguồn mở nhưng không đưa ra thời hạn.
Với những ai ở ngoài Microsoft, tình hình thực tế hơn: hỗ trợ Rust trong VS Code đi qua rust-analyzer, việc build vẫn cần MSVC C Build Tools, và crate windows của Microsoft cho truy cập trực tiếp các API của Windows. Lời khuyên của bài viết là bắt đầu với các công cụ đã có khi học phát triển Windows bằng Rust.
Cá nhân tôi thấy thú vị khi một công ty lớn như vậy đầu tư để không phải duy trì hai đội trình biên dịch riêng biệt. Các bạn dùng Rust để làm gì?
Nguồn: Computer Sweden
Trên Computable, tôi đọc bản tóm tắt báo cáo 2026 «State of Open Source in Europe» của Linux Foundation, ấn bản thứ năm, được trình bày tại Open Source Summit Europe ở Praha. Thông điệp chính rất rõ: chỉ sử dụng mã nguồn mở thì không có quyền kiểm soát. Phải đóng góp và cùng tham gia định hướng.
Các con số cho thấy chỗ vướng ở đâu. Với 94% tổ chức châu Âu, chủ quyền số quan trọng đối với chiến lược công nghệ của họ, và với 61% thì rất quan trọng. Lập trình viên châu Âu đóng góp gần 40% cho các dự án hạ tầng như Kubernetes và OpenStack, nhưng nhiều tổ chức chỉ dừng ở việc sử dụng. Và 31% không có khung quản trị mã nguồn mở chính thức. Những nơi có khung báo cáo thu hồi lợi nhuận hơn bốn lần khoản đầu tư, còn nơi không có là 3,6 lần.
Công cụ lập trình bằng AI cũng được nhắc tới: 94% đang dùng hoặc thử nghiệm công cụ lập trình AI tạo sinh, ba phần tư cho rằng chúng làm tăng giá trị của mã nguồn mở, và 48% vì vậy dùng nhiều mã nguồn mở hơn. Gần một nửa duy trì các nhánh nội bộ, trung bình tốn 311 giờ cho 9,5 nhánh mỗi chu kỳ phát hành.
Điều khiến tôi chú ý là phần đỉnh của Agentic AI Foundation chủ yếu là các công ty Mỹ như AWS, Anthropic, Google, Microsoft và OpenAI. Ở cấp Gold, châu Âu chỉ có Suse và Ericsson. Trong khi đó, Ủy ban châu Âu đang chuẩn bị gói chủ quyền công nghệ khoảng 2 tỷ euro.
Thierry Carrez của Linux Foundation Europe cho rằng mã nguồn mở giúp giảm phụ thuộc, nhưng chỉ khi tham gia tích cực vào các cấu trúc quản trị mở. Là lập trình viên, tôi đồng ý: một pull request đôi khi có ảnh hưởng hơn cả một văn bản chính sách. Ở chỗ các bạn thì sao?
Richard Speed trên The Register đưa tin về ArtCraft, một công ty đã thêm các giải pháp thay thế Word, Excel và PowerPoint vào bộ sưu tập ứng dụng Rust của mình. Công ty gọi đó là các bản tái triển khai theo kiểu clean-room của phần mềm độc quyền, và các dự án này phụ thuộc nhiều vào Claude trong quá trình phát triển. Kho GitHub của công ty cũng có các dự án mô phỏng Photoshop, Illustrator và Premiere Pro.
Người đánh giá đã chạy WordCraft, bản thay thế Word, trên một chiếc Surface dùng chip Arm và thấy nó hoạt động tốt. Nó trông giống Word, nhưng nút bấm, biểu tượng và hình ảnh khác nhau. Dự án đang ở giai đoạn pre-alpha; ArtCraft ước tính mức tương đương tính năng với Word khoảng 62%, và người đánh giá khuyên không nên dùng trong môi trường sản xuất. Lộ trình cũng thừa nhận việc kiểm thử tương thích với tệp DOCX thực tế chưa bắt đầu, và biểu đồ, SmartArt cùng các đối tượng OLE nhúng đã bị loại bỏ.
Về giấy phép, WordCraft được cấp kép theo MIT hoặc Apache 2.0. Từ điển chính tả và việc ngắt từ dùng danh sách từ Moby Hyphenator II của Grady Ward, thuộc phạm vi công cộng. ArtCraft cho biết mọi thứ được xây dựng dựa trên đặc tả công khai và quan sát, với tài nguyên tự tạo hoặc được cấp phép mở. The Document Foundation, đơn vị phát triển LibreOffice, từ chối bình luận; Microsoft xác nhận đã nhận được câu hỏi nhưng không trả lời thêm; còn Adobe không bình luận về các dự án ứng dụng sáng tạo.
Neil Brown của decoded.legal nói với tờ báo rằng vị thế pháp lý sẽ phụ thuộc vào thẩm quyền xét xử, các nhà phát triển có thể lập luận rằng việc triển khai độc lập của họ không vi phạm, nhưng với mức độ quan trọng như vậy, tranh chấp có thể đưa ra tòa.
Điều thú vị với tôi không phải là tuyên bố đó, mà là tốc độ: một nhóm nhỏ dùng công cụ lập trình AI có thể công bố một bộ ứng dụng văn phòng dễ nhận ra, dù chưa hoàn thiện nhưng đủ dùng để thử nghiệm. Những câu hỏi còn bỏ ngỏ là chất lượng, khả năng bảo trì và khía cạnh pháp lý. Tôi muốn nghe ý kiến của những người khác viết mã cùng trợ lý AI về các tuyên bố clean-room này.
Nguồn: The Register
Trên trang Cổng Công nghệ, tôi đọc thấy OpenAI vừa công bố một tính năng mới của ChatGPT tên là "Giao diện thông minh" (Intelligent UI), ra mắt cùng lúc với các mô hình GPT-6. Điểm đáng chú ý là câu trả lời không còn chỉ là văn bản: ngay trong cuộc trò chuyện, nó có thể kết hợp văn bản với các thành phần hình ảnh tương tác.
Các thành phần được hỗ trợ gồm minh họa, sơ đồ, biểu đồ, biểu mẫu và nút bấm tương tác. Theo bài viết, có trích dẫn blog của OpenAI, GPT-6 được huấn luyện để nhận biết những tình huống mà thành phần tương tác tốt hơn văn bản, và cách sắp xếp nó trong câu trả lời.
Các ví dụ được nêu gồm hình minh họa một chiếc xe đạp bảy tốc độ với nút chọn từng bộ phận và xem thông tin về nó, hình các quân mạt chược được nhóm thành bộ có thể cuộn, cùng những công cụ nhỏ như máy tính tiết kiệm hưu trí hay công cụ chia hóa đơn giữa nhiều người. Về mô hình, GPT-6 Sol dành cho người đăng ký gói cao hơn, còn người dùng gói Go và người dùng miễn phí được dùng Luna, mô hình hiệu quả hơn. Bài viết cũng nhắc đến khả năng tìm kiếm web tốt hơn, các câu trả lời một phần hiện ra nhanh hơn trong lúc thu thập thông tin, và khả năng chống lại các nỗ lực vượt qua huấn luyện an toàn mạnh hơn.
Tôi nghĩ bước này quan trọng với lập trình viên, vì nó đưa cuộc trò chuyện đến gần một ứng dụng nhỏ được tạo theo yêu cầu. Câu hỏi còn bỏ ngỏ là liệu nút bấm có thực sự giúp ích hơn một văn bản được viết tốt hay không. Rất mong nghe ý kiến của mọi người.
Nguồn: Cổng Công nghệ
Sau năm năm, Bootstrap cuối cùng đã có chuyển động trở lại: đồng sáng lập Mark Otto đã công bố bản alpha đầu tiên của Bootstrap 6, theo heise developer. Tôi thấy điều này thú vị, vì framework này xuất phát từ môi trường Twitter và là mã nguồn mở từ năm 2011.
Con số cho thấy Bootstrap đã lớn mạnh đến mức nào: theo dự án, hơn 1,75 tỷ lượt cài đặt. Tuy vậy, thị phần của nó đang giảm. Theo W3Techs, đầu tháng 8 năm 2026, 13,8% tất cả các trang web sử dụng Bootstrap, so với 15,3% vào tháng 12 năm 2025. Tailwind CSS đang chiếm lĩnh thêm vị thế trong các dự án mới.
Nhóm phát triển hướng tới các trình duyệt hiện đại: Chrome và Edge từ phiên bản 130, Firefox từ 132 và Safari từ 18. Để làm được điều đó, Bootstrap 6 sử dụng các tính năng như tự động chuyển đổi giữa giao diện sáng và tối, hộp thoại gốc và bố cục căn theo các phần tử xung quanh thay vì theo cửa sổ. Màu sắc, khoảng cách và độ bo góc phần lớn có thể điều khiển bằng biến CSS, kể cả khi đang chạy. Tên lớp cũng tiến gần đến Tailwind: .d-md-none trở thành .md:d-none, còn .col-lg-6 trở thành .lg:col-6. Accordion hoạt động mà không cần JavaScript.
Phần về AI là điều tôi thấy đáng chú ý nhất: tài liệu có sẵn dưới dạng llms.txt và llms-full.txt, còn kho mã có các tệp kỹ năng nhằm hỗ trợ các tác tử AI, chẳng hạn trong việc di chuyển phiên bản.
Theo bài báo, các trang hiện có không thể chuyển sang ngay. Bootstrap 5 vẫn được hỗ trợ trong lúc này, và trước khi kết thúc hỗ trợ sẽ có bản cập nhật lên 5.4.0. Phiên bản 7 được kỳ vọng sẽ ra mắt nhanh hơn nhiều. Trong các bạn, ai vẫn đang dùng Bootstrap, và ai đã chuyển sang thứ khác?
Nguồn: heise online
Tuần này, một tin từ XYZ khiến tôi chú ý. Đại học Bách khoa Wrocław (Politechnika Wrocławska) và Trung tâm Ung bướu, Hô hấp và Huyết học Hạ Silesia đang cùng xây dựng một nền tảng AI cho ngành y tế. Đây không phải thêm một chatbot nữa. Đây là một mô hình nền tảng kết nối hồ sơ bệnh án, kết quả xét nghiệm, hình ảnh y khoa và lộ trình điều trị.
Họ bắt đầu với ung thư phổi. DCOPiH tiếp nhận hơn 1.400 bệnh nhân mới mỗi năm và có dữ liệu được ghi chép bài bản. Trước mỗi buổi hội chẩn, hệ thống sẽ kiểm tra hồ sơ đã đầy đủ chưa, chỉ ra những phần còn thiếu và không để bệnh nhân “rơi” vào khoảng trống giữa các lần xét nghiệm. Bác sĩ vẫn là người quyết định. AI có nhiệm vụ trả lại cho bác sĩ thời gian ở bên người bệnh, chứ không suy nghĩ thay họ.
Về kỹ thuật, tôi tò mò về học liên kết (federated learning). Dữ liệu ở lại bệnh viện, chỉ có kết quả huấn luyện được đưa vào mô hình chung. Nền tảng sẽ dựa trên kinh nghiệm với mô hình PLLuM của Ba Lan, nhưng dùng ngôn ngữ y khoa thực tế và có khả năng đa phương thức.
Nguyên mẫu đầu tiên sẽ ra mắt trong vài tháng tới. Nếu dự án vượt ra ngoài vùng Hạ Silesia, đây có thể là một trong những dự án AI quan trọng của Ba Lan. Những dự án như vậy đáng được bàn đến mà không cần ồn ào tiếp thị.
Nguồn: XYZ
