Jason Liu@jxnlcoCập nhật các luồng thảo luận mới nhất từ cộng đồng sử dụng thư viện Instructor trên GitHub, tập trung vào việc tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu cho các mô hình ngôn ngữ.
Hướng dẫn cách sử dụng mô hình Qwen3-0.6B-GGUF để tạo bộ phân loại xác suất siêu nhẹ, cho phép chạy cục bộ hoàn toàn mà không cần gửi dữ liệu ra ngoài.
Sau hai năm thử nghiệm, Cloudflare đã chính thức hỗ trợ Python như một ngôn ngữ hạng nhất trên nền tảng Workers thông qua công nghệ WebAssembly và Pyodide, cho phép lập trình viên triển khai ứng dụng serverless bằng Python một cách ổn định.
Cloudflare vừa đưa Python trở thành ngôn ngữ lập trình chính thức trên nền tảng Workers, giúp các nhà phát triển dễ dàng triển khai ứng dụng serverless bằng Python.
Thêm 1 nguồn khác đưa tinSimon Willison
Xiaobei@frxiaobeiCloudflare vừa đưa Python Workers lên giai đoạn sẵn sàng sử dụng (GA), chính thức biến Python thành ngôn ngữ hạng nhất trên nền tảng của họ, cho phép triển khai và mở rộng ứng dụng trực tiếp một cách dễ dàng.
Flet 1.0 đã sẵn sàng cho môi trường sản xuất, cho phép lập trình viên dùng Python để tạo ứng dụng đa nền tảng (Web, Windows, macOS, Linux, iOS, Android) dựa trên sức mạnh render của Flutter.
@mark_k@mark_kPython is losing popularity lately. You might wonder why? It's because AI can code in any language, …
DịchKhi AI đảm nhận việc viết mã, sự ưu tiên dành cho Python - vốn nổi tiếng nhờ tính đơn giản - đang giảm dần. Thay vào đó, các ngôn ngữ hiệu năng cao như Rust đang trở thành lựa chọn hợp lý hơn cho các hệ thống do AI tạo ra.
Flet 1.0 cho phép lập trình viên tạo ứng dụng Web, Desktop và Mobile bằng Python mà không cần kiến thức frontend. Bản cập nhật mang đến hơn 150 widget, công cụ đóng gói tiện lợi và tích hợp MCP cho AI hỗ trợ lập trình.
DAIR.AI@dair_aiNice work from Adobe. It's standard practice to store a fixed reference answer for every eval case….
DịchCác nhà nghiên cứu tại Adobe đề xuất sử dụng hàm Python làm đáp án tham chiếu cho các bài kiểm tra AI Agent. Cách tiếp cận này cho phép đáp án thay đổi linh hoạt theo dữ liệu thực tế, giúp phát hiện lỗi ngay lập tức khi API thượng nguồn có thay đổi.
Dự án mã nguồn mở WangNet giới thiệu mô hình AI chỉ 1.8MB, chạy bằng Python thuần mà không cần PyTorch hay NumPy, dùng để xác định giá trị Numberwang.
Thay vì để AI tự tính toán dễ sai sót, nghiên cứu này đề xuất mô hình viết mã Python để thực thi các phép tính y khoa một cách chính xác. Phương pháp này giúp đảm bảo tính tin cậy cho các công cụ hỗ trợ quyết định lâm sàng.
Trong phiên bản 3.15, Python sẽ bắt đầu loại bỏ dần hàm re.match gây nhầm lẫn và thay thế bằng re.prefixmatch rõ nghĩa hơn, giúp lập trình viên tránh lỗi logic khi xử lý biểu thức chính quy.
Wrapture là thư viện mới từ Graham Dumpleton giúp tối ưu hóa việc kiểm thử và quan sát ứng dụng Python thông qua kỹ thuật monkey patching. Với loạt hướng dẫn chi tiết từ cơ bản đến nâng cao, đây là công cụ đáng chú ý cho việc theo dõi và tùy biến hành vi mã nguồn.
Simon Willison chia sẻ cách sử dụng AI Agent kết hợp Python API của Blender trên macOS để tự động hóa quy trình tạo hình ảnh từ câu lệnh, từ việc dựng cảnh đến thêm chi tiết trang trí.
Ma Dongxi NLP@dongxi_nlpNghiên cứu mới đề xuất mô hình Software World, nơi các AI Agent tự quản lý và tối ưu hóa các gói phần mềm Python, thay thế con người trong việc duy trì chuỗi phụ thuộc.
Zhao Chunxiang@chunxiangaiAI giải thích rằng việc ưu tiên dùng Python thay vì Bash giúp nó kiểm soát lỗi tốt hơn thông qua các lệnh assert, dù phải đánh đổi khả năng hiển thị diff. Người dùng có thể kiểm tra cơ chế này bằng cách chuyển đổi giữa các chế độ quyền hạn khác nhau.
Python 3.15.0 RC2 đã được phát hành, đánh dấu giai đoạn chỉ tập trung sửa lỗi trước khi ra mắt bản chính thức vào tháng 10. Các nhà phát triển được khuyến khích kiểm thử và chuẩn bị sẵn sàng các thư viện của mình để đảm bảo tính tương thích.
Tác giả mod_wsgi vừa giới thiệu Wrapture, thư viện Python cho phép bao bọc hàm để theo dõi hoặc thay thế giá trị trả về. Công cụ này hỗ trợ OpenTelemetry và cấu hình linh hoạt, là giải pháp thay thế hiệu quả cho unittest.mock.
OpenAI Python SDK đã cập nhật lên HTTPX2 cho các yêu cầu HTTP. Thay đổi này giúp tối ưu hóa hiệu năng nhưng yêu cầu người dùng trong môi trường doanh nghiệp hoặc container cần kiểm tra lại cấu hình chứng chỉ CA.
Sau hơn hai thập kỷ vận hành trên Stackless Python 2.7, tựa game EVE Online bắt đầu quá trình nâng cấp lên Python 3 với khối lượng mã nguồn khổng lồ lên tới 2,4 triệu dòng, đánh dấu bước ngoặt lớn trong hạ tầng kỹ thuật của trò chơi.
Phiên bản llm-anthropic 0.27 đã cập nhật để tương thích với thư viện anthropic v1.0.0, chuyển đổi phụ thuộc sang httpx2 theo tiêu chuẩn mới. Tác giả đã hoàn tất quá trình nâng cấp và kiểm thử thành công với sự hỗ trợ từ công cụ Fable 5.
Francois Chollet@fcholletIf you're 17 (or any age) and you want to learn to build LLMs from scratch, read chapters 15-16 of D…
DịchTác giả Francois Chollet gợi ý chương 15-16 trong cuốn 'Deep Learning with Python' là tài liệu tuyệt vời để hiểu cách xây dựng LLM, đặc biệt là giải thích sâu sắc về cơ chế chú ý (attention).
Hướng dẫn xây dựng quy trình phân tích dữ liệu khoa học bằng Python dựa trên cấu trúc của LabPlot, bao gồm xử lý tín hiệu, phân tích Fourier, phát hiện đỉnh và tự động hóa tác vụ hàng loạt.
Phiên bản LLM 0.32.1 đã khắc phục lỗi cài đặt phát sinh từ việc OpenAI thay đổi thư viện httpx bằng cách tạm thời cố định phiên bản openai<3. Bản cập nhật 0.33 sắp tới sẽ chuyển đổi hoàn toàn sang httpx2.
Phiên bản 4.2.1 khắc phục lỗi treo do thiếu thư viện typing-extensions trong các môi trường cài đặt độc lập. Bản cập nhật này cũng bổ sung quy trình kiểm thử smoke test mới để đảm bảo CLI hoạt động ổn định mà không cần các phụ thuộc phát triển.
Simon Willison vừa giới thiệu alchemy-utils, thư viện hỗ trợ SQLAlchemy cho phép thao tác dữ liệu linh hoạt trên nhiều hệ quản trị như PostgreSQL, SQLite và DuckDB, được xây dựng với sự hỗ trợ từ AI.