Mọi nhà cung cấp AI code review đều tự benchmark — và đều chiến thắng
Phân tích vì sao benchmark AI code review thiếu chuẩn chung, mỗi vendor đều “thắng”, và những tiêu chí cần có để đánh giá đáng tin cậy.
#AI Products
Data là lợi thế cạnh tranh duy nhất
Khi việc build phần mềm trở nên dễ nhờ AI, dữ liệu trở thành lợi thế cạnh tranh duy nhất. Vì sao data moat quan trọng hơn code trong kỷ nguyên AI.
AI sẽ không thay thế sự đổi mới
AI sẽ thay đổi cách làm việc nhưng không giết chết đổi mới. Vì sao startup vẫn có cơ hội lớn trong kỷ nguyên AI và cách biến model thành sản phẩm thực tế.
AI đã có thể thiết kế UI chưa? (Và vì sao designer vẫn cần thiết)
AI có thể tạo UI “đủ tốt”, nhưng vẫn thiếu bối cảnh, khả năng đánh đổi và gu thẩm mỹ. Vì sao designer vẫn cần thiết trong kỷ nguyên AI design.
AI Evals trong thực tế: đánh giá bởi con người, LLM làm giám khảo, và những khoảng trống giữa chúng
Phân tích cách đánh giá hệ thống hội thoại AI trong thực tế: kết hợp human evaluation và LLM-as-a-judge, cùng những thách thức về dữ liệu, annotation và “human-like conversation”.
10 quy tắc của Vishal Kapoor để xây dựng sản phẩm trung thực với AI
10 nguyên tắc của Vishal Kapoor (Affirm) về cách xây dựng sản phẩm AI đáng tin cậy: từ first-principles thinking, hiểu cảm xúc người dùng đến tránh “AI slop”.
Cuộc thanh lọc lớn đã bắt đầu
AI đang thay đổi ngành dữ liệu nhanh hơn dự đoán. Bài viết phân tích vì sao “Great Data Reckoning” không phải chuyện năm 2028 mà đã bắt đầu ngay bây giờ.
Viết code đã dễ hơn. Nhưng chiến thắng với sản phẩm AI thì chưa.
Viết code đã trở nên dễ dàng nhờ AI, nhưng xây dựng sản phẩm AI thành công vẫn rất khó. Bài viết phân tích 7 “headwinds” mà các đội ngũ AI product phải đối mặt.
Giao diện từng chính là sản phẩm
Khi AI biến giao diện thành một ô chat, lợi thế của phần mềm không còn nằm ở UI mà ở khả năng giúp người dùng khám phá giá trị thực của sản phẩm.