Khám phá cách một ứng dụng web đơn giản được tạo bằng HTML, CSS, JavaScript và AI giúp người khuyết tật giao tiếp dễ dàng hơn bằng mã Morse và chỉ một ngón tay. Học cách tạo công cụ hữu ích từ những tài nguyên miễn phí.

Lê Lân

20/08/2025

Khám phá Pydoll, thư viện Python đột phá cho phép tự động hóa trình duyệt Chromium mà không cần WebDriver. Tận hưởng hiệu suất nhanh chóng, tương tác tự nhiên và khả năng bỏ qua captcha tích hợp sẵn, lý tưởng cho web scraping và các tác vụ tự động hóa phức tạp.

Lê Lân

20/08/2025

Khám phá cách kết hợp Flutter, framework UI mạnh mẽ, với trí tuệ nhân tạo (AI) và OpenAI API để tạo ra những ứng dụng di động thông minh, hiệu quả. Hướng dẫn chi tiết từ thiết lập đến triển khai các tính năng AI tiên tiến.

Lê Lân

18/08/2025

So sánh chi tiết Node.js và Golang (Go): Từ hiệu năng, hệ sinh thái, đến các trường hợp sử dụng, giúp bạn chọn công cụ phù hợp nhất cho dự án của mình.

Lê Lân

14/08/2025

Chào bạn! Bạn đã sẵn sàng khám phá một "trợ thủ đắc lực" mới toanh trong thế giới lập trình chưa? Trong bài viết này, mình sẽ dẫn bạn đi một vòng để tìm hiểu mọi điều thú vị về Google Jules – một 'cộng sự' AI siêu đẳng, chuyên trị code một cách tự động và... bất đồng bộ! Dù bạn là "lão làng" hay mới "chập chững" bước vào nghề code, mình tin rằng những giải thích cực kỳ đơn giản và dễ hiểu này sẽ giúp bạn làm chủ Jules trong vòng một nốt nhạc. Xong bài này, bạn sẽ tự tin giao việc cho Jules, xem xét kết quả nó mang lại và tận dụng tối đa sức mạnh của em nó. Chuẩn bị tinh thần nhé, chúng ta cùng "nhảy" vào thôi!Vậy, Google Jules thực chất là gì mà nghe "ghê gớm" vậy? Đơn giản mà nói, Jules là một trợ lý code siêu thông minh được Google "chế tạo" ra, hoạt động y hệt một lập trình viên độc lập. Khác với mấy công cụ AI truyền thống chỉ gợi ý code lặt vặt, Jules có thể "hiểu thấu" toàn bộ dự án của bạn, tự tin thực hiện những thay đổi phức tạp trên nhiều file cùng lúc, thậm chí còn tự tạo luôn cả pull request – tất cả đều diễn ra... âm thầm trong nền, không làm phiền bạn một tí nào! Cái hay nữa là Jules hoạt động theo kiểu "bất đồng bộ". Nghe khoa học quá ha? Nghĩa là bạn cứ giao việc cho nó, rồi quay sang làm việc khác của mình đi. Cứ như bạn gửi một email cho đồng nghiệp vậy, bạn không cần phải đợi người ta trả lời ngay lập tức mà vẫn có thể làm việc riêng. Khi nào xong, Jules sẽ "ping" bạn một tiếng, giúp bạn giữ vững mạch làm việc mà không bị ngắt quãng. Cơ chế hoạt động của em nó cũng xịn sò lắm: Jules sẽ "nhân bản" kho chứa mã nguồn (repository) GitHub của bạn vào một môi trường đám mây tạm thời siêu an toàn. Ở đó, nó có thể thoải mái phân tích và chỉnh sửa code mà không sợ làm loạn dự án gốc của bạn. "Não bộ" đằng sau Jules chính là mô hình Gemini 2.5 Pro tân tiến của Google đó nha. Em này đặc biệt giỏi trong việc xử lý các tác vụ phát triển thực tế như "dọn dẹp" lại code (refactoring), vá lỗi (fixing bugs) hay cập nhật các thư viện phụ thuộc (updating dependencies).À này, có một bạn subscriber trên YouTube từng hỏi mình sự khác biệt giữa Firebase Studio và Google Jules là gì đó. Nghe có vẻ giống nhau nhưng thực ra hai "nhân vật" này lại có vai trò khác hẳn nhau đó nha! Tưởng tượng thế này cho dễ hiểu nhé: Firebase Studio giống như một "phòng thí nghiệm" tích hợp tất tần tật trên đám mây vậy. Nó được thiết kế để giúp các lập trình viên "phác thảo" và xây dựng toàn bộ ứng dụng (full-stack) từ A đến Z một cách siêu tốc. Nó có đủ tính năng "xịn sò" như hỗ trợ code bằng AI, tích hợp với các công cụ thiết kế như Figma, và thậm chí còn tự động chuẩn bị sẵn các dịch vụ backend của Firebase như Auth hay Firestore. Vậy nên, Firebase Studio lý tưởng cho những ai muốn biến ý tưởng thành ứng dụng chạy "ngon lành" trong chớp mắt mà không cần phải tự tay gõ từng dòng code. Nếu muốn xem rõ hơn, bạn có thể ghé qua video giới thiệu Firebase Studio của mình nhé. Còn Google Jules thì lại giống như một "trợ lý riêng" chuyên làm việc trong hậu trường. Em này tập trung vào việc tự động hóa các tác vụ code cụ thể trong các dự án đã có sẵn. Thay vì giúp bạn xây cả một ứng dụng từ đầu, Jules sẽ lẩn mẩn "đánh vật" với những việc như sửa lỗi, refactor code, hay cập nhật thư viện... giúp bạn rảnh tay hơn để tập trung vào những việc lớn lao khác. Tóm lại, Firebase Studio giúp bạn xây nhà nhanh, còn Jules giúp bạn sửa sang, nâng cấp nhà cửa đang có. Dễ hình dung rồi ha!Bắt đầu "công cuộc" làm quen với anh bạn Jules này thì dễ ợt à! Bạn không cần phải cài đặt bất cứ thứ gì "linh tinh" trên máy tính cá nhân đâu. Chỉ cần chuẩn bị vài "đạo cụ" đơn giản sau là đủ:Một tài khoản Google (chắc chắn là bạn đã có rồi chứ?)Một tài khoản GitHub kèm theo ít nhất một kho chứa mã nguồn (repository) mà bạn muốn "thử nghiệm" với Jules. (Nếu chưa có repo nào, bạn có thể tạo một cái trống rỗng để nghịch thử cũng được!)Và cuối cùng, một chút kiến thức cơ bản về Git và GitHub. Đừng lo lắng quá, chỉ cần biết mấy thao tác như sao chép (cloning) kho chứa, hay tạo pull request là ổn áp rồi!Giờ thì mình cùng nhau bắt tay vào "dàn trận" để làm việc với Jules nhé! Bước 1: Ghé thăm trang chủ của Jules Đầu tiên, bạn hãy mở trình duyệt lên và "bay" thẳng đến địa chỉ jules.google. Vừa vào là bạn sẽ thấy ngay nút "Try Jules" to đùng, click vào đó nhé!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/e42/bd3/41c/e42bd341c06a128cf15ecc4697a68cfc.png' alt='Giao diện đăng ký và thiết lập ban đầu Google Jules'> Bước 2: Đăng nhập bằng tài khoản Google Tiếp theo, bạn chỉ cần đăng nhập bằng tài khoản Google quen thuộc của mình là được. Jules sẽ lịch sự hỏi xin một chút quyền truy cập thông tin hồ sơ cơ bản của bạn – cứ yên tâm chấp nhận nha. Bước 3: Kết nối với GitHub Sau khi đăng nhập "trót lọt", bạn sẽ thấy một màn hình yêu cầu kết nối với GitHub. Ở đây, bạn có thể chọn cấp quyền truy cập vào tất cả các kho chứa (repository) hoặc chỉ chọn một vài cái cụ thể thôi. Cá nhân mình thì hay bắt đầu với một dự án nhỏ trước để dễ quản lý, "làm quen" dần dần.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z2gd8tj7ntei5fxdxil0.png' alt='Kết nối GitHub với Google Jules'> Bước 4: Khám phá Bảng điều khiển (Dashboard) Khi đã kết nối GitHub xong xuôi, bạn sẽ được "hạ cánh" ngay vào Bảng điều khiển của Jules. Đây là "đại bản doanh" của bạn đó!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f28w3tkdmhz7crytzgw0.png' alt='Bảng điều khiển Google Jules'> Trên bảng điều khiển này, bạn có thể thấy mình đã dùng bao nhiêu "nhiệm vụ" và còn lại bao nhiêu (Jules có giới hạn số nhiệm vụ miễn phí mà). Bạn cũng có thể click vào từng repo để xem chi tiết hoặc "ngắt kết nối" nó nếu muốn. Jules sẽ ghi lại tất cả các nhiệm vụ đã hoàn thành, đang chờ xử lý, và cả những lỗi nó gặp phải nữa. Rất tiện lợi để theo dõi đó!Nói về quyền riêng tư một chút nhé, đây là phần cực kỳ quan trọng đó! Trước khi bạn "bung lụa" giao việc cho Jules với kho chứa mã nguồn của mình, hãy nhớ ghé qua mục cài đặt (settings). Ở đó, bạn hãy chắc chắn rằng tùy chọn "Allow AI model training on content from public repositories" (Cho phép mô hình AI học từ nội dung của kho chứa công khai) đã được TẮT đi. Tại sao ư? Đơn giản là để bảo vệ dữ liệu của bạn, không cho các mô hình AI dùng code của bạn để "tập huấn". Mình nghĩ không ai muốn code "cá nhân" của mình bị đem ra làm tài liệu học tập đại trà đâu nhỉ? À, và cũng đừng quên BẬT luôn tính năng "Notification" (Thông báo) để Jules "nháy" một cái khi nó hoàn thành nhiệm vụ nhé, khỏi phải ngồi ngóng!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/759/49b/495/75949b495dd00c9efd41e79656866bf4.png' alt='Thiết lập quyền riêng tư trong Google Jules'>Giờ thì đến phần "kịch tính" nhất đây: tạo nhiệm vụ đầu tiên cho Jules! Bước 1: Ra lệnh cho Jules Từ bảng điều khiển, bạn hãy chọn kho chứa (repository) và nhánh (branch) mà bạn muốn Jules "động chạm" vào. Sau đó, cứ mạnh dạn gõ yêu cầu của bạn vào ô prompt rồi nhấn nút "Give me a plan" (Hãy đưa ra kế hoạch cho tôi) nhé!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l3gikqizzp8n8cfk8qaz.png' alt='Giao diện tạo tác vụ đầu tiên trong Google Jules'> Bạn có thể "sai bảo" Jules làm đủ thứ việc trên đời, ví dụ như: Thêm một tính năng mới cho ứng dụng của bạn (nghe hấp dẫn chưa!) "Dọn dẹp" lại code (Refactoring Code) cho gọn gàng, dễ đọc Cập nhật các thư viện phụ thuộc (Updating Dependencies) để mọi thứ luôn "tươi mới" Vá lỗi (Fixing Bugs) - cứu tinh của mọi lập trình viên! Cải thiện tài liệu hướng dẫn (Improving Documentation) Vân vân và mây mây... Bạn có thể tham khảo thêm một "bộ sưu tập" các câu lệnh "thần thánh" cho Jules tại kho Awesome Jules Prompts này nhé. Bước 2: Xem xét và Duyệt kế hoạch Sau khi bạn ra lệnh, Jules sẽ nhanh như chớp quét qua toàn bộ codebase của bạn và trình bày một kế hoạch chi tiết. Bạn có thể xem xét, điều chỉnh nếu thấy cần, hoặc cứ "duyệt" (approve) là nó sẽ bắt đầu lăn vào làm việc ngay tắp lự!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/f9c/789/55e/f9c78955e0abcccfc4ac188579b08609.png' alt='Kế hoạch làm việc của Google Jules'> Hay ho là bạn sẽ thấy Jules giải thích từng bước nó sẽ làm, và khi nó tạo ra hay chỉnh sửa bất kỳ file nào, bạn còn có thể xem trước bản "diff" (sự khác biệt) để biết rõ nó đã làm gì nữa.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xy1v1ubp8m4ajssyz1x2.png' alt='Xem trước sự khác biệt code do Jules thực hiện'> Bước 3: Hoàn thành và Gửi Pull Request Khi Jules hoàn thành nhiệm vụ, nó sẽ tự động tạo một nhánh (branch) riêng biệt kèm theo một thông điệp commit (commit message) mà bạn có thể tùy chỉnh. Sau đó, bạn chỉ cần nhấn nút "Gửi" là nó sẽ tạo một pull request lên GitHub. Quá ngầu luôn phải không nào?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/894/ba0/62a/894ba062aedf38636d3152b746339b36.png' alt='Jules tạo branch và commit lên GitHub'> Tuy Jules làm thay cho chúng ta "một núi" công việc, nhưng nhớ nhé: bạn luôn phải xem xét lại code của nó, y như cách bạn review code của một đồng nghiệp vậy. Đừng tin tưởng tuyệt đối, mà hãy luôn kiểm tra lại để đảm bảo mọi thứ hoàn hảo!Chắc nhiều bạn sẽ thắc mắc về chi phí đúng không? Tính đến tháng 6 năm 2025, Google Jules vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm công khai (public beta) và hoàn toàn MIỄN PHÍ để sử dụng đó! Tuy nhiên, "của miễn phí" thì thường có giới hạn một chút. Cụ thể là mỗi người dùng sẽ được "xài" tối đa 60 nhiệm vụ mỗi ngày, và cùng lúc chỉ được chạy 5 nhiệm vụ thôi. Thế là quá đủ để bạn "nghịch" tẹt ga rồi nhỉ? Sau này có tính phí thì chắc là Google sẽ thông báo sau, nhưng hiện tại cứ "xõa" đi đã!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/f66/e6e/bd2/f66e6ebd20c8c60aa4a4d5bf46f579c0.png' alt='Giới hạn và giá cả Google Jules'>Nếu bạn là người thích xem hơn đọc, thì mình cực kỳ khuyến khích bạn xem video hướng dẫn của mình nhé! Trong video này, mình sẽ "cầm tay chỉ việc" cho bạn từng bước một, đảm bảo bạn sẽ làm được ngay thôi!<video controls src='https://www.youtube.com/embed/EWZtE2i1tIw'></video>Vậy là xong rồi đó! Giờ thì bạn đã nắm trong tay "bí kíp" từ A đến Z để đăng ký, kết nối kho chứa, tạo nhiệm vụ và quan trọng nhất là review lại những gì Jules đã "chế biến" ra. Ban đầu, cứ thử nghiệm với những việc nhỏ nhỏ thôi nhé, ví dụ như sửa lỗi lint hay cập nhật một thư viện nào đó. Khi đã tự tin rồi thì hãy dần dần giao cho Jules những nhiệm vụ phức tạp hơn. Hãy nhớ rằng, Jules là một "đồng đội" siêu phàm, nhưng bạn mới là "đội trưởng" nhé! Luôn luôn xem xét kỹ lưỡng kế hoạch và code mà Jules tạo ra trước khi bạn nhấn nút "merge" (hợp nhất). Chúc bạn có những trải nghiệm thật tuyệt vời với Google Jules! Cheers! 😉

Lê Lân

12/08/2025

Khám phá cách kết hợp Flutter, AI và OpenAI API để tạo ra những ứng dụng di động thông minh, mạnh mẽ và có khả năng mở rộng. Hướng dẫn chi tiết từ thiết lập môi trường, tích hợp các API đến tối ưu hiệu suất và bảo mật. Đừng bỏ lỡ tương lai của ứng dụng thông minh!

Lê Lân

30/07/2025

Khám phá cách kết hợp Flutter và Trí tuệ nhân tạo (AI), bao gồm các API của OpenAI, để xây dựng những ứng dụng di động thông minh, mạnh mẽ và khả năng mở rộng. Hướng dẫn chi tiết từ cài đặt đến triển khai các tính năng AI như chatbot, nhận diện hình ảnh và văn bản dự đoán.

Lê Lân

29/07/2025

Khám phá Amazon Nova Act, một mô hình AI mới từ Amazon AGI giúp tự động hóa mọi tác vụ trên trình duyệt bằng ngôn ngữ tự nhiên và mã Python. Từ điền biểu mẫu đến trích xuất dữ liệu, Nova Act biến những công việc nhàm chán thành tự động, nhanh chóng và đáng tin cậy.

Lê Lân

27/07/2025

Khám phá lý do tại sao kiểm toán và các chứng nhận bảo mật lại là yếu tố sống còn trong thế giới Web3 đầy biến động, từ smart contract đến các sàn giao dịch.

Lê Lân

26/07/2025

Chào bạn! Bạn đã bao giờ mơ ước có một "trợ lý AI siêu đẳng" giúp mình code nhanh như chớp chưa? Nếu có, thì bài viết này chính là dành cho bạn đấy! Hôm nay, tôi sẽ "bóc tách" mọi ngóc ngách về Google Jules – một "phù thủy code" AI hoạt động bất đồng bộ cực kỳ xịn sò. Đừng lo nếu bạn là "lính mới" hay "lão làng" nhé, tôi đã cố gắng giải thích mọi thứ thật đơn giản, dễ hiểu để ai cũng có thể 'đu' theo được. Đảm bảo đọc xong, bạn sẽ tự tin 'hô biến' các tác vụ cho Jules, kiểm tra kết quả và tận dụng tối đa sức mạnh của em nó. Sẵn sàng chưa? Chúng ta cùng 'nhảy' vào thế giới của Jules nào! 😉 Google Jules là gì mà "hot" vậy? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/JulesConcept.png' alt='Google Jules là gì'> Bạn cứ hình dung Jules là một "phiên bản AI" của một lập trình viên tự động vậy đó. Khác với mấy công cụ AI truyền thống chỉ biết gợi ý code lẻ tẻ, Jules thông minh hơn nhiều! Em nó có thể hiểu được TOÀN BỘ dự án của bạn, tự tay thực hiện những thay đổi phức tạp qua nhiều file, và thậm chí còn tự tạo cả 'pull request' (yêu cầu hợp nhất mã) – tất cả đều diễn ra âm thầm phía sau hậu trường mà không làm phiền bạn tí nào! Cái hay nữa là Jules hoạt động theo kiểu "bất đồng bộ" (asynchronous) – nghe thì hơi "hàn lâm" nhưng dễ hiểu là: bạn cứ giao việc cho Jules, rồi cứ thoải mái làm việc của mình (viết code, xem phim, uống trà sữa...). Khi xong việc, Jules sẽ "ting ting" báo cho bạn biết. Nhờ vậy mà bạn luôn giữ được mạch làm việc, không bị ngắt quãng vì phải chuyển đổi ngữ cảnh liên tục. Cách Jules làm việc cũng khá là "ngầu": em nó sẽ sao chép (clone) kho lưu trữ GitHub của bạn vào một môi trường đám mây tạm thời, siêu bảo mật. Ở đó, Jules sẽ thoải mái "nghịch" code của bạn một cách an toàn, phân tích và chỉnh sửa theo yêu cầu. À, "bộ não" của Jules chính là mô hình Gemini 2.5 Pro tiên tiến của Google đấy. Thế nên, Jules xử lý cực "ngọt" các tác vụ phát triển thực tế như: tái cấu trúc code (refactor), sửa lỗi "bug", hay cập nhật các thư viện (dependencies) cho dự án của bạn. Firebase Studio và Google Jules khác gì nhau? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/FirebaseJulesCompare.png' alt='So sánh Firebase Studio và Google Jules'> Có bạn fan trên YouTube của tôi hỏi mãi về sự khác biệt giữa Firebase Studio và Google Jules. Nghe có vẻ giống nhau nhỉ, nhưng thực ra chúng là "hai đường thẳng song song" với mục đích khác nhau đấy! Firebase Studio giống như một "xưởng sản xuất ứng dụng" trên mây (IDE nền tảng đám mây) vậy. Nó được sinh ra để giúp các nhà phát triển tạo mẫu và xây dựng ứng dụng full-stack (cả frontend lẫn backend) một cách thần tốc. Tại đây, bạn có cả trợ lý AI để code, tích hợp với các công cụ thiết kế như Figma, và thậm chí tự động "dựng" sẵn phần backend bằng các dịch vụ của Firebase như Auth (xác thực người dùng) hay Firestore (cơ sở dữ liệu). Tóm lại, Firebase Studio là "bảo bối" cho ai muốn biến ý tưởng thành ứng dụng chạy "ngon lành" mà không cần phải gõ từng dòng code một. Google Jules thì lại tập trung vào việc tự động hóa các tác vụ code cụ thể trong những dự án CÓ SẴN. Cứ hình dung Jules là một "trợ lý ngầm" luôn hoạt động phía sau, giúp bạn nâng cao năng suất bằng cách "gánh vác" những công việc lặp đi lặp lại hoặc phức tạp. Nói cách khác, Firebase Studio giúp bạn "xây" một ngôi nhà mới từ A-Z một cách nhanh chóng, còn Google Jules thì giúp bạn "sửa sang, nâng cấp" hoặc "trang trí" cho những ngôi nhà đã có. Bạn đã hình dung ra chưa? 😉 Bắt đầu với "đặc vụ" Jules <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/JulesGetStarted.png' alt='Bắt đầu với Google Jules'> Tin vui là: bạn chẳng cần cài cắm gì trên máy tính cá nhân đâu! Chỉ cần chuẩn bị vài thứ đơn giản sau thôi: Một tài khoản Google (chắc ai cũng có rồi nhỉ?). Một tài khoản GitHub (có ít nhất một kho lưu trữ - repository - mà bạn muốn thử nghiệm với Jules). Kiến thức cơ bản về Git và GitHub (ví dụ: cách "clone" một kho chứa, cách tạo "pull request"). Nếu chưa rành, đừng lo, cứ tìm hiểu dần là quen ngay thôi! Đăng ký và cài đặt "phao câu" ban đầu <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/JulesSignUp.png' alt='Đăng ký Google Jules'> 1. Đầu tiên, bạn mở trình duyệt lên và "ghé thăm" địa chỉ "nhà" của Jules: <a href="https://jules.google">jules.google</a>. Tìm ngay nút "Try Jules" và nhấn vào nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/e42/bd3/41c/e42bd341c06a128cf15ecc4697a68cfc.png' alt='Màn hình đăng ký Google Jules'> 2. Đăng nhập bằng tài khoản Google của bạn. Sau khi đăng nhập, Jules sẽ "hỏi xin phép" để truy cập thông tin hồ sơ cơ bản của bạn. Cứ đồng ý thôi, không sao đâu! 3. Sau khi đăng nhập "trót lọt", bạn sẽ thấy một màn hình yêu cầu kết nối với GitHub. Bạn có thể chọn cho phép Jules truy cập tất cả các kho lưu trữ của mình, hoặc chỉ chọn những kho cụ thể thôi. Cá nhân tôi thì thường chọn từng dự án một để mọi thứ đơn giản và dễ kiểm soát hơn. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z2gd8tj7ntei5fxdxil0.png' alt='Kết nối Google Jules với GitHub'> 4. Khi kết nối xong kho GitHub của mình, bạn sẽ "hạ cánh" an toàn xuống bảng điều khiển (dashboard) của Jules. Ở đây, bạn sẽ thấy những gì? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f28w3tkdmhz7crytzgw0.png' alt='Bảng điều khiển Google Jules'> Dashboard sẽ cho bạn biết mình đã sử dụng bao nhiêu tác vụ và còn lại bao nhiêu. Bạn có thể nhấp vào một kho lưu trữ để xem chi tiết hoặc ngắt kết nối với nó. Jules cũng sẽ ghi lại các tác vụ đã hoàn thành, đang chờ xử lý và bất kỳ lỗi nào mà em nó gặp phải. Bảo mật dữ liệu với Google Jules <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/JulesPrivacy.png' alt='Cài đặt bảo mật Google Jules'> Trước khi bạn bắt đầu "phó thác" kho code của mình cho Jules, có một bước cực kỳ quan trọng về bảo mật mà bạn nên làm: 1. Hãy vào phần cài đặt (settings menu) và TẮT tùy chọn "Allow AI model training on content from public repositories" (Cho phép mô hình AI học hỏi từ nội dung của các kho lưu trữ công khai). Điều này giúp bảo vệ dữ liệu của bạn, tránh bị AI dùng để huấn luyện. 2. Đừng quên BẬT luôn cả tùy chọn "Notification" (Thông báo) để Jules "nhắc nhở" bạn ngay khi em nó hoàn thành nhiệm vụ nhé! Đỡ phải canh chừng! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/759/49b/495/75949b495dd00c9efd41e79656866bf4.png' alt='Cài đặt quyền riêng tư trong Google Jules'> Tạo tác vụ đầu tiên của bạn <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/JulesFirstTask.png' alt='Tạo tác vụ đầu tiên với Google Jules'> Từ bảng điều khiển (dashboard), bạn chỉ cần chọn kho lưu trữ (repository), nhánh (branch) bạn muốn làm việc, gõ "lệnh" đầu tiên của mình (prompt) và nhấn nút "Give me a plan" (cho tôi một kế hoạch). <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l3gikqizzp8n8cfk8qaz.png' alt='Giao việc cho Jules'> Bạn có thể "sai bảo" Jules làm đủ thứ việc, từ đơn giản đến phức tạp như: Thêm tính năng mới cho ứng dụng. Tái cấu trúc code (Refactoring Code) – dọn dẹp, sắp xếp code cho gọn gàng hơn mà không làm thay đổi chức năng. Cập nhật các thư viện (Updating Dependencies). Sửa lỗi "bug" (Fixing Bugs) – "cứu nguy" khi code của bạn gặp trục trặc. Cải thiện tài liệu (Improving Documentation). Và còn nhiều nữa! Bạn có thể xem cả một bộ sưu tập các "mệnh lệnh" hay ho cho Jules tại đây: <a href="https://github.com/google-labs-code/jules-awesome-list">Awesome Jules Prompts</a>. Sau khi bạn ra lệnh, Jules sẽ "quét" nhanh kho code của bạn và đưa ra một kế hoạch chi tiết. Bạn có thể điều chỉnh hoặc duyệt kế hoạch đó, và thế là "đặc vụ" AI của chúng ta sẽ bắt tay vào việc ngay! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/f9c/789/55e/f9c78955e0abcccfc4ac188579b08609.png' alt='Kế hoạch của Jules'> Bạn sẽ thấy Jules giải thích từng bước một. Và mỗi khi em nó tạo hoặc chỉnh sửa file nào đó, bạn còn có thể xem trước "bản so sánh" (diff preview) để biết chính xác những thay đổi là gì. Tuyệt vời không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xy1v1ubp8m4ajssyz1x2.png' alt='Xem trước thay đổi của Jules'> Khi Jules hoàn thành nhiệm vụ, em nó sẽ tự động tạo một nhánh (branch) riêng biệt kèm theo thông báo "commit" (lưu thay đổi). Bạn có thể chỉnh sửa thông báo này nếu muốn, sau đó gửi lên GitHub. Quá "cool" đúng không nào?! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/894/ba0/62a/894ba062aedf38636d3152b746339b36.png' alt='Nhánh code do Jules tạo'> Mặc dù Jules "gánh" gần hết công việc nặng nhọc, nhưng nhớ nhé: LUÔN LUÔN KIỂM TRA lại code mà Jules tạo ra, giống như cách bạn kiểm tra code của bất kỳ đồng nghiệp nào. Cẩn tắc vô áy náy mà! 😉 Giá cả và giới hạn của Google Jules <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/JulesPricing.png' alt='Giới hạn sử dụng Google Jules'> Tính đến tháng 6 năm 2025, Google Jules vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm công khai (public beta) và hoàn toàn MIỄN PHÍ để sử dụng! Tuy nhiên, có một số giới hạn nho nhỏ: bạn chỉ được dùng tối đa 60 tác vụ mỗi ngày, và cùng lúc chỉ có 5 tác vụ được chạy song song thôi nhé. Dù sao thì, với một công cụ "đỉnh của chóp" như này mà được dùng miễn phí là quá hời rồi phải không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/f66/e6e/bd2/f66e6ebd20c8c60aa4a4d5bf46f579c0.png' alt='Bảng giá Google Jules'> Video hướng dẫn về Google Jules <video controls src='https://www.youtube.com/embed/EWZtE2i1tIw?si=iKkv1vtYGkNNud57'></video> Để hình dung rõ hơn, tôi cực kỳ khuyến khích bạn xem video hướng dẫn của tôi, nơi tôi sẽ "cầm tay chỉ việc" từng bước một. Đảm bảo bạn sẽ hiểu tường tận ngay! Xem trên YouTube nhé: <a href="https://youtu.be/EWZtE2i1tIw?si=iKkv1vtYGkNNud57">Google Jules</a>. Kết luận "nhẹ nhàng" <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/JulesConclusion.png' alt='Kết luận về Google Jules'> Vậy là xong! Giờ đây, bạn đã biết cách đăng ký, kết nối kho lưu trữ, tạo tác vụ và kiểm tra những thay đổi mà Jules tạo ra rồi đó. Cứ bắt đầu từ những việc nhỏ thôi nhé. Thử sửa lỗi "lint" (lỗi cú pháp hoặc phong cách code) hay cập nhật một thư viện nào đó, rồi dần dần "giao phó" cho Jules những nhiệm vụ phức tạp hơn. Hãy nhớ rằng: Jules là một "người đồng đội" cực kỳ mạnh mẽ, nhưng bạn vẫn là "ông chủ" đấy nhé! Luôn luôn xem xét kỹ kế hoạch và code trước khi hợp nhất (merge) chúng. Chúc bạn code vui vẻ và hiệu quả cùng Jules nha! 😉

Lê Lân

26/07/2025

Bài viết phân tích sự chững lại của Google Chrome tương tự như Internet Explorer 6 trước đây, trong bối cảnh Google đang dồn lực vào công nghệ AI. Các dịch vụ AI như Perplexity đang thách thức mô hình kinh doanh tìm kiếm và quảng cáo cốt lõi của Google, dẫn đến việc tái phân bổ nguồn lực. Khám phá về kỷ nguyên 'Web Tác Nhân AI' mới, nơi thông tin được cung cấp trực tiếp mà không cần quảng cáo, cùng những thách thức và cơ hội cho người dùng và nhà sáng tạo trong thế giới 'hộp trả lời thần kỳ'.

Lê Lân

25/07/2025

Khám phá cách xây dựng công cụ tìm kiếm tài liệu Next.js mạnh mẽ bằng AI, kết hợp Semantic Search và RAG (Retrieval-Augmented Generation) để hiểu ngữ cảnh câu hỏi và cung cấp câu trả lời chính xác, kèm trích dẫn.

Lê Lân

23/07/2025

Bạn có tò mò về QUIC? Khám phá giao thức mạng siêu tốc này, cách nó kết hợp với HTTP/3 để mang lại trải nghiệm web nhanh và an toàn hơn, cùng những ưu nhược điểm thú vị!

Lê Lân

22/07/2025

Bạn có bao giờ nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo sẽ thông minh đến mức hiểu cả ngữ cảnh, ít 'nói dối' hơn và cực kỳ chính xác không? Nếu có, thì bạn đã đúng hướng rồi đấy! Hiện tại, một 'cú bắt tay' lịch sử đang diễn ra giữa hai gã khổng lồ công nghệ: Đồ thị Tri thức (Knowledge Graphs - KGs) và Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models - LLMs). Sự kết hợp này không chỉ là một bước tiến, mà là một bước nhảy vọt trong hành trình phát triển Web ngữ nghĩa (Semantic Web). Cứ tưởng tượng mà xem, thế giới số của chúng ta sắp trở nên siêu thông minh, siêu chính xác và hiểu chuyện hơn bao giờ hết! Bởi vì, khi đứng riêng lẻ, cả KG lẫn LLM đều có những giới hạn riêng, nhưng khi kết hợp lại, chúng bù đắp cho nhau, tạo nên một nền tảng AI vững chắc và đáng tin cậy hơn bao giờ hết.### LLM bớt "chém gió" nhờ Đồ thị Tri thức (KG)Chúng ta đều biết, các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) như ChatGPT chẳng hạn, cực kỳ giỏi trong việc tạo ra văn bản mạch lạc, trôi chảy, nói năng 'có lý' lắm. Nhưng mà này, bạn có thấy đôi khi chúng lại… 'chém gió' hoặc đưa ra thông tin sai lệch không? Người ta gọi vui đó là hiện tượng 'ảo giác' (hallucination). Tại sao lại thế ư? Đơn giản là vì LLM được huấn luyện trên một biển dữ liệu khổng lồ, nhưng lại không có cấu trúc rõ ràng hay một 'kiểm chứng' thực tế nào cho những gì chúng học được. Chúng ta thường nói 'biết nhiều nhưng chưa chắc đã đúng' đó!Và đây chính là lúc Đồ thị Tri thức (KGs) xuất hiện như một 'vị cứu tinh'. KGs không chỉ là một kho lưu trữ dữ liệu; chúng là một thư viện kiến thức có cấu trúc, được kiểm chứng và đáng tin cậy! Hãy hình dung KG như một bộ não phụ, một thư viện bách khoa toàn thư luôn sẵn sàng cho LLM tra cứu. Nhờ có KG, LLM có thể 'hỏi' và lấy về những thông tin cực kỳ chính xác, chuyên biệt theo từng lĩnh vực. Điều này giúp giảm thiểu đáng kể tình trạng LLM nói 'linh tinh' hoặc đưa ra thông tin sai lệch. Như DataCamp đã từng nhận xét, 'Một LLM có thể truy cập thông tin theo ngữ cảnh và theo lĩnh vực sẽ sử dụng kiến thức đó để đưa ra phản hồi ý nghĩa và chính xác. KGs cho phép LLM truy cập thông tin thực tế, liên quan một cách lập trình, từ đó phản hồi truy vấn của người dùng tốt hơn.' Tóm lại, cơ chế 'tiếp đất' này biến LLM từ những 'cỗ máy phát văn bản' thành những 'trợ lý thông thái' thực sự, có khả năng cung cấp thông tin đã được kiểm chứng và đáng tin cậy.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/LLM_KG_Grounding.png' alt='Minh họa LLM được tiếp đất bằng KG để giảm ảo giác và tăng độ chính xác'>### LLM giúp KG "khôn" hơn và dễ dùng hơnĐừng nghĩ rằng chỉ có LLM được lợi từ KG nhé! Mối quan hệ này là 'đôi bên cùng có lợi' đó! Ngược lại, chính LLM cũng đang 'thay da đổi thịt' cách chúng ta xây dựng, làm giàu và truy vấn các Đồ thị Tri thức. Nghe có vẻ hơi khô khan, nhưng hãy nghĩ xem, việc xây dựng và duy trì một KG truyền thống cực kỳ tốn công sức, giống như bạn phải tự tay nhặt từng viên gạch để xây một tòa nhà vậy. Đó là cả một quá trình thủ công để 'moi' thông tin từ hàng tấn dữ liệu không có cấu trúc. Nhưng giờ đây, LLMs chính là 'siêu công nhân' giúp tự động hóa và tăng tốc quá trình này! Chúng có thể đóng vai trò như một cỗ máy mạnh mẽ để:<ul><li>Trích xuất Thực thể và Mối quan hệ (Entity and Relationship Extraction): Tưởng tượng một LLM có thể 'đọc' hàng ngàn bài báo khoa học, tin tức hay đánh giá khách hàng trong nháy mắt, và tự động 'tóm gọn' những nhân vật, địa điểm, tổ chức hay khái niệm quan trọng, cùng với mối liên hệ giữa chúng. Khả năng này giúp 'đổ đầy' dữ liệu ban đầu cho KG một cách nhanh chóng mặt!</li><li>Làm giàu Đồ thị Tri thức (Knowledge Graph Enrichment): Thế giới thông tin thay đổi từng giây, đúng không? LLM có thể liên tục 'cập nhật' thông tin mới, quét và tích hợp chúng vào KG hiện có, giúp cho thư viện kiến thức của chúng ta luôn 'tươi mới' và đầy đủ. Việc này cực kỳ quan trọng cho các ứng dụng cần thông tin theo thời gian thực đó.</li><li>Truy vấn bằng Ngôn ngữ Tự nhiên (Natural Language Querying): Bình thường, để hỏi một KG, bạn cần biết các ngôn ngữ 'khó nhằn' như SPARQL hay Cypher. Nghe thôi đã thấy đau đầu rồi! Nhưng LLM chính là 'người phiên dịch' siêu đẳng, giúp thu hẹp khoảng cách này. Chúng có thể biến câu hỏi 'thuần Việt' của bạn (như 'Ai là giám đốc của Google?') thành ngôn ngữ truy vấn mà KG hiểu được. Không chỉ vậy, khi KG trả lời bằng 'tiếng máy', LLM lại tiếp tục dịch ngược lại thành câu chữ dễ hiểu cho bạn. Nhờ đó, bất kỳ ai, dù không biết lập trình, cũng có thể 'tám chuyện' với KG để moi thông tin. Đúng như DataCamp đã nhấn mạnh, LLMs 'chuyển đổi yêu cầu ngôn ngữ thuần túy của người dùng thành ngôn ngữ truy vấn và tạo văn bản dễ đọc từ đầu ra của KG. Do đó, chúng cho phép người dùng không chuyên về kỹ thuật tương tác với KGs.'</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/LLM_KG_Enhancement.png' alt='Minh họa LLM giúp KG tự động hóa và làm giàu dữ liệu'>### Ứng dụng thực tế của 'cú bắt tay' nàyVậy thì, cái 'cú bắt tay' thần sầu này sẽ mang lại những gì cho cuộc sống của chúng ta? Chuẩn bị tinh thần mà đón nhận những ứng dụng siêu 'xịn sò' trên đủ mọi lĩnh vực nhé:<ul><li>Tìm kiếm Ngữ nghĩa Nâng cao (Advanced Semantic Search): Bạn còn nhớ cái thời tìm kiếm chỉ toàn dựa vào từ khóa, nhiều khi hỏi 'đằng Đông' mà nó ra 'đằng Tây' không? Giờ đây, với sự kết hợp của KG và LLM, công cụ tìm kiếm sẽ hiểu ý bạn muốn gì, hiểu ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các khái niệm. Kết quả tìm kiếm sẽ chính xác 'từng milimet' và đúng ý bạn hơn rất nhiều. Cứ như có một 'thám tử' tìm kiếm thông tin vậy!</li><li>Chatbot và Trợ lý Ảo Thông minh (Intelligent Chatbots and Virtual Assistants): Bạn đã từng bực mình vì chatbot cứ trả lời 'trớt quớt' hoặc lặp đi lặp lại không? Với KG, các AI đàm thoại này có một 'bộ não' kiến thức có cấu trúc, giúp chúng trả lời chính xác hơn, nhất quán hơn và ít mắc lỗi hơn. Khả năng trò chuyện của chúng sẽ mượt mà hơn, giống như bạn đang nói chuyện với một người thật vậy.</li><li>Hệ thống Gợi ý Nâng cấp (Enhanced Recommendation Systems): Bạn có thấy các nền tảng như Netflix hay Shopee gợi ý sản phẩm cứ như 'biết tỏng' bạn thích gì không? Đó là một phần nhờ KG! KG có thể 'vẽ' ra mạng lưới phức tạp giữa bạn, các sản phẩm và sở thích của bạn. LLM sẽ dựa vào dữ liệu 'đồ sộ' này để đưa ra những gợi ý siêu cá nhân hóa và cực kỳ chính xác.</li><li>Khám phá Thuốc và Y tế (Drug Discovery and Healthcare): Trong y tế, KG có thể 'gom' tất tần tật thông tin từ các nghiên cứu khoa học, thử nghiệm lâm sàng, hồ sơ bệnh án đến thông tin thuốc, tạo thành một 'bản đồ' sinh học về bệnh tật. LLM sau đó có thể giúp các nhà khoa học 'đào bới' những thông tin mới, tìm ra mục tiêu thuốc tiềm năng, từ đó đẩy nhanh quá trình tìm kiếm thuốc mới.</li><li>Phát hiện Gian lận và Phân tích Rủi ro (Fraud Detection and Risk Analysis): KG cực kỳ giỏi trong việc 'vẽ' ra các mối quan hệ phức tạp, ví dụ như giao dịch tài chính, mối quan hệ xã hội hay chuỗi cung ứng. Bằng cách phân tích những 'mạng lưới' này, KG có thể giúp phát hiện những hoạt động bất thường, đáng ngờ mà có thể là gian lận. LLM lại hỗ trợ bằng cách đọc hiểu các dữ liệu không có cấu trúc (như ghi chú giao dịch, nhật ký liên lạc) để 'tiếp sức' cho KG hoặc giải thích các điểm bất thường bằng ngôn ngữ tự nhiên.</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Synergy_Applications.png' alt='Minh họa các ứng dụng thực tế của sự kết hợp KG và LLM'>### Vai trò của các tiêu chuẩn Web ngữ nghĩaTất cả những điều tuyệt vời về KG và LLM đều được xây dựng trên một nền tảng vững chắc, đó chính là các tiêu chuẩn của Web ngữ nghĩa (Semantic Web). Nghe có vẻ 'hàn lâm' một chút, nhưng hãy nghĩ về nó như những 'viên gạch' và 'vữa' để xây nên ngôi nhà tri thức khổng lồ này. Các công nghệ như RDF (Resource Description Framework) và OWL (Web Ontology Language) đóng vai trò then chốt trong việc tạo ra dữ liệu có cấu trúc, mà máy tính có thể đọc hiểu được – chính là thứ mà KG cần để hoạt động.<ul><li>RDF giống như một ngôn ngữ chung để 'trao đổi' dữ liệu trên Internet vậy. Nó biểu diễn thông tin dưới dạng 'bộ ba' (triples): Chủ thể (Subject) - Thuộc tính (Predicate) - Đối tượng (Object). Ví dụ: 'Bài viết này (Chủ thể) - có tiêu đề là (Thuộc tính) - "Sức mạnh tổng hợp ngữ nghĩa..." (Đối tượng)'. Các bộ ba này tạo thành một cấu trúc đồ thị, nơi mỗi phần tử được xác định bằng một 'địa chỉ' duy nhất (URI). Nhờ cách này, thông tin từ nhiều nguồn khác nhau có thể được ghép nối một cách liền mạch.</li><li>OWL, được xây dựng 'trên vai' RDF, cung cấp một cách 'xịn sò' hơn để định nghĩa các ontology – nói nôm na là các mô tả chính thức về kiến thức trong một lĩnh vực cụ thể. Ontology giúp xác định các loại (classes), thuộc tính (properties) và mối quan hệ giữa chúng, cho phép suy luận và hiểu sâu hơn trong KG.</li></ul>Bạn thấy đoạn mã 'hóc búa' này không? Nó chỉ là một ví dụ đơn giản về cách chúng ta biểu diễn một bài viết và các khái niệm liên quan của nó thành một đồ thị tri thức cơ bản, dùng RDF đó:```@prefix ex: <http://example.org/ontology#> .@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .ex:SemanticWebArticle rdf:type ex:Article ;ex:hasTitle "Sức mạnh tổng hợp ngữ nghĩa: Cách Đồ thị Tri thức và LLM định hình tương lai Web" ;ex:hasAuthor ex:AIWriter ;ex:discusses ex:KnowledgeGraph , ex:LargeLanguageModel , ex:SemanticWeb .ex:AIWriter rdf:type ex:Person ;ex:name "AI Writer" .ex:KnowledgeGraph rdf:type ex:Concept ;rdfs:label "Đồ thị Tri thức" .ex:LargeLanguageModel rdf:type ex:Concept ;rdfs:label "Mô hình Ngôn ngữ Lớn" .ex:SemanticWeb rdf:type ex:Concept ;rdfs:label "Web Ngữ nghĩa" .```Đoạn mã trên thể hiện nguyên tắc cơ bản là biểu diễn dữ liệu dưới dạng các nút (node) và cạnh (edge) liên kết với nhau – đây là xương sống của Web ngữ nghĩa và cũng là nền tảng của các Đồ thị Tri thức. Nếu bạn muốn 'đào sâu' hơn vào các khái niệm nền tảng này, bạn có thể tìm hiểu thêm về <a href="https://exploring-the-semantic-web.pages.dev">Web Ngữ nghĩa</a> nhé!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Semantic_Web_Standards.png' alt='Minh họa cấu trúc RDF triples và ontology trong Web ngữ nghĩa'>### Lời kếtTóm lại, sự kết hợp 'vi diệu' giữa Đồ thị Tri thức và Mô hình Ngôn ngữ Lớn chính là một bước tiến khổng lồ trong thế giới trí tuệ nhân tạo, và là chìa khóa để hiện thực hóa một 'Web thông minh' đúng nghĩa. Khi chúng ta kết hợp sự chính xác về mặt dữ kiện và tính cấu trúc của KG với khả năng hiểu ngôn ngữ và tạo sinh văn bản của LLM, chúng ta đang tiến tới một tương lai nơi các hệ thống AI không chỉ mạnh mẽ hơn, mà còn đáng tin cậy hơn, minh bạch hơn, và quan trọng nhất là có thể hiểu, tương tác với thế giới theo một cách rất giống con người. Sự hội tụ này không chỉ đơn thuần là 'định hình lại' Web, mà nó còn đang xác định tương lai về cách chúng ta truy cập, xử lý và tương tác với thông tin trên quy mô toàn cầu!

Lê Lân

21/07/2025

Khám phá cách các tác nhân AI, đặc biệt là bộ mô hình nền tảng Nova của Amazon và Nova Act, đang thay đổi trải nghiệm duyệt web. Tìm hiểu về khả năng thực thi tác vụ tự động, tích hợp với Alexa Plus, cùng những đổi mới từ Microsoft Copilot, Google Gemini và trình duyệt AI của Opera, nhằm nâng cao hiệu quả và tính trực quan cho các trải nghiệm trực tuyến.

Lê Lân

21/07/2025

Khám phá cách kết hợp Flutter và Trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng ứng dụng di động thông minh, mạnh mẽ. Hướng dẫn chi tiết về tích hợp OpenAI API, TensorFlow Lite, phát triển chatbot AI, tối ưu hiệu suất và kiếm tiền từ ứng dụng.

Lê Lân

21/07/2025

Tìm hiểu cách các tác nhân AI tiên tiến như Amazon Nova, đặc biệt là Nova Act, đang cách mạng hóa trải nghiệm duyệt web, từ mua sắm tự động đến tìm kiếm thông tin hiệu quả, cùng những thách thức cần vượt qua.

Lê Lân

21/07/2025

Bài viết phân tích tại sao Google có vẻ đang rút bớt nguồn lực khỏi Chrome, dấu hiệu cho thấy trình duyệt này có thể đang đi theo 'vết xe đổ' của IE6, khi Google tập trung vào cuộc cách mạng AI và mô hình kinh doanh mới.

Lê Lân

09/07/2025

Khám phá cách Sponge và DeepSeek R1 thay đổi cuộc chơi phát triển backend, giúp bạn xây dựng ứng dụng 'từ A đến Z' nhanh chóng, hiệu quả và cực kỳ dễ dàng. Biến những ý tưởng phức tạp thành code chỉ trong nháy mắt!

Lê Lân

04/07/2025

Khám phá sức mạnh tổng hợp của Đồ Thị Tri Thức (KGs) và Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs), cách chúng cải thiện độ chính xác, giảm "ảo giác" và định hình tương lai của Web thông minh với các ứng dụng thực tế.

Lê Lân

03/07/2025