Like các bài viết của bạn rất có tâm :v cũng tìm được bug mà report người ta còn ko thèm fix ...😄

Uh đúng là chậm hơn thật do có reflection, nhưng thực tế phần lớn dự án vẫn dùng vì tính dễ đọc và hạn chế boilerplate code.

a Thái nào đấy bạn Thái Dương à,

Trải nghiệm thú vị. Về chi tiết offer thì chưa rõ lắm chỗ "có offer và không may". Như tôi hiểu là khi bạn này đồng ý offer thì phía công ty lại quay xe, thông báo là không còn vị trí?

Tôi hiểu như vậy có đúng không nhỉ ? Nếu thật vậy thì có lẽ có vấn đề gì đó , hy vọng được nghe thêm thông tin.

Comment lại link hoặc lỗi để a check thử nhé

ít bài về RAG quá nhỉ?

Cảm ơn bạn đã chia sẻ 😁

Rất cảm ơn em đã follow anh. Thực ra anh thấy làm cái gì không quan trọng, mình thích và thấy cần thiết là được. Bài toán nào cũng có cái hay và đáng theo.

Sim-to-real thì okie, đúng là đang có những bước cải thiện đáng kể tuy nhiên cũng còn xa. Reality gap vẫn lớn lắm. Anh nói chuyện với các bên làm robot, họ vẫn đang phải cố gắng thu dữ liệu thực. (và rất nhiều).

Hướng tiếp cận anh nghĩ là hợp lý là build được model foundation VLA, ví dụ như GR00T N1.6 của NVIDIA. Hồi trước anh cũng tiếp cận theo hướng này, đi từ real data cho đến humanoid data, cố gắng để tổng quát hóa được tương tác vật lý trên thế giới thực. Làm foundation model này tốt, thay vì cần 1.000.000h real data thu từ môi trường thật, robot thật thì mình chỉ cần vài trăm giờ fine-tuning chẳng hạn. Anh nghĩ đấy sẽ là cửa sáng và phần này cũng khá mới trong robotic, còn nhiều đất để làm.

Anw, thích là nhích thôi, anh thấy Robotic sẽ là điểm sáng trong vòng vài năm tới (có thể là 3-5 năm).

Theo dõi anh từ ngày làm RoBERTa, rồi làm mô hình LLM cho V*. Khá bất ngờ khi anh chuyển sang Cyber Security thay cho Robotic. Mong anh giải thích rõ hơn "sự thiếu hụt dữ liệu thực tế". Em đang nghĩ nó được giải quyết bằng Sim-to-Real và định dấn thân vào Robotic. 🥲

Sau khi quan sát sự phát triển của 1 số tool open-source như https://github.com/usestrix/strix/tree/main/strix, https://github.com/westonbrown/Cyber-AutoAgent, https://github.com/Stanford-Trinity/ARTEMIS, anh thấy có khi chưa cần đến 2-3 năm mà chỉ 1 năm tới thôi đã rất nhiều thứ thay đổi.

Cả 2 ý em nói đều đúng, việc quản lý và điều phối agent cũng là 1 việc mình cần thực hiện, sự điều phối này mang tính chiến lược, mình chỉ giảm được nhiều việc mang tính tay chân số lượng lớn thôi. Các logic phức tạp đặc biệt liên quan đến business logic đặc thù cho từng sản phẩm, dịch vụ anh thấy cũng vẫn cần có sự tham gia, phân tích, xử lý bởi chuyên gia. AI có thể hallu rất nhiều khi không hiểu rõ nghiệp vụ. Mình cần exploit vulns để xác định mức độ khai thác sâu của từng vulns như nào, Agent hiện đang chỉ quét được ở mức nông, mang tính bề mặt, các attack path phức tạp, chuyên sâu, cần tương tác nhiều với hệ thống thì vẫn cần chuyên gia vào cuộc.

Chào tác giả, bài viết rất hay! Anh có nhắc đến việc AI Agent (như Claude Code) có thể tự động hóa khâu Recon và tấn công. Vậy trong 2-3 năm tới, vai trò của một Pentester con người sẽ thay đổi thế nào? Ta sẽ chuyển sang vai trò 'quản lý' các AI bot đi săn lỗi, hay tập trung vào các lỗi logic phức tạp mà AI chưa thể 'hiểu' được?

Luôn phải có 2 trường này nó mới cho commit. Nên bản thân cũng có lưu đoạn config này lại mỗi khi setup một codespace khác.

À mà cái này còn giúp Github tính contribute trên profile Github của bản thân nên là config kỹ xíu.

Quá hay ạ

đúng rùi á bạn, các hệ thống lớn đa phần sẽ sử dụng pp này để tách từng layer tránh phụ thuộc vào lẫn nhau

https://training.linuxfoundation.org/training/introduction-to-linux/

hay

Tiếp xúc và làm việc đầu tiên với C# là đã yêu C# rồi. Bây giờ công việc dùng Python nhưng vẫn nhớ, vẫn yêu và dùng C# cho project cá nhân.

tks

Mình thử nhưng link kia báo không tồn tại để tải. Có thể update link tải win mới nhất không ạ?

Nếu có bài nói rõ về skills thì hay quá.

Mình cũng dùng thử những cái này rồi và nó rất là... đúng thuần vibe code. Code chỉ bằng ngôn ngữ tự nhiên 🫠🫠🫠