Tất cả bài viết
-
Superlinked — Compute Framework for Vector Search and AI Inference
What is Superlinked?
Superlinked is an open-source compute framework (Apache 2.0) designed to transform complex data into vector embeddings for
-
Superlinked — Compute Framework cho Vector Search và AI Inference
Superlinked là gì?
Superlinked là một compute framework mã nguồn mở (Apache 2.0) được thiết kế để biến dữ liệu phức
-
Edge or Lambda: split workloads by computing model, not by cloud brand Cold start Workers under 5ms, Lambda p95 up to 2.8s — but those numbers only matter for one type of workload. A pragmatic classification framework to stop paying for Lambda when edge is cheaper.
-
Human-in-the-loop for AI agents: designing 'sudo prompts' for automated workflows before the EU AI Act deadline HITL is not a compliance checkbox but an architectural pattern: a mandatory checkpoint, with auditing, at the boundary of high-risk actions — like sudo in Linux. There are only 2 weeks left before the Article 14 deadline of the EU AI Act.
-
Designing an internal platform for the 'N+1th developer': AI agent is the platform user Your IDP is designed for portal users and button-clicking. By 2026, the platform's most frequent users will be AI agents — and they need idempotent APIs, quota, and audit trails, not a beautiful UI.
-
Context engineering for agents: a 1M token window cannot save dirty context Model 2026 is racing to reach 1M context, but over 70% of LLM application errors still stem from incorrect and redundant context. Managing context like managing operating system memory — that is the discipline to learn.
-
Edge hay Lambda: chia workload theo mô hình tính, đừng chia theo thương hiệu cloud Cold start Workers dưới 5ms, Lambda p95 tới 2.8s — nhưng con số đó chỉ quan trọng với một loại workload. Khung phân loại thực dụng để ngừng trả tiền Lambda cho việc edge làm rẻ hơn.
-
Kafka abandons hard disks: KIP-1150 Diskless Topics and the problem of cutting 80% of cloud streaming costs KIP-1150 is accepted for 3/2026: Kafka topics write directly to object storage, removing cross-AZ replication. Who should trade latency for 80% cost savings, and who should stick with classic Kafka?
-
Thiết kế nền tảng nội bộ cho 'developer thứ N+1': AI agent là người dùng của platform IDP của bạn được thiết kế cho người dùng portal và bấm nút. Năm 2026, người dùng tần suất cao nhất của platform lại là AI agent — và nó cần API idempotent, quota, audit trail chứ không cần UI đẹp.
-
Context engineering cho agent: cửa sổ 1M token không cứu được context bẩn Model 2026 đua nhau lên 1M context, nhưng hơn 70% lỗi ứng dụng LLM vẫn đến từ context sai và thừa. Quản lý context như quản lý bộ nhớ hệ điều hành — đó mới là kỷ luật cần học.
-
Human-in-the-loop cho AI agent: thiết kế 'sudo prompt' cho quy trình tự động trước hạn EU AI Act HITL không phải checkbox tuân thủ mà là pattern kiến trúc: điểm dừng bắt buộc, có audit, tại ranh giới hành động rủi ro cao — như sudo trong Linux. Còn 2 tuần trước hạn Điều 14 EU AI Act.
-
Kafka bỏ đĩa cứng: KIP-1150 Diskless Topics và bài toán cắt 80% chi phí streaming trên cloud KIP-1150 được chấp nhận 3/2026: Kafka topic ghi thẳng object storage, bỏ replication cross-AZ. Ai nên đổi độ trễ lấy 80% chi phí, ai nên giữ Kafka classic?
-
Voicebot under 800ms: why latency, not voice quality, determines the success or failure of voice AI TTS voices have been human-like for a long time. What makes customers hang up is the 1.5-second silence after every question. Let's dissect the latency budget of a voicebot call and why the old STT→LLM→TTS pipeline cannot win.