// Popular Articles
TradingAgents-CN: Khi AI Mô Phỏng Cả Một Phòng Quant Wall Street
TradingAgents-CN đạt 25.2k stars - bản fork A-shares/HK/US của framework multi-agent LLM từ UCLA/MIT. 8 Agent LLM phối hợp mô phỏng nguyên xi một investment bank team. MongoDB + Redis tăng hiệu năng 10x, deploy Docker 5 phút. Backtest AAPL đạt +26.62% vs Buy&Hold -5.23% - nhưng đây là simulation, không phải live trading.
8 kỹ thuật prompting để LLM trả lời tốt hơn (không cần đổi model)
Đa số người dùng LLM dừng ở zero-shot — gõ câu hỏi, nhận câu trả lời, xong. Nhưng khi output không đủ tốt, fix đầu tiên không phải nâng model mà là sửa prompt. Đây là 8 kỹ thuật prompting đáng dùng năm 2026, gồm cả ARQ (90.2% tuân thủ chỉ dẫn) và Verbalized Sampling (đa dạng tăng 2x).
GPT-5.5 ra mắt: OpenAI thông minh hơn mà không hề chậm hơn
OpenAI vừa công bố GPT-5.5 — mô hình được retrain từ đầu lần đầu kể từ GPT-4.5. Thông minh hơn GPT-5.4 trên 9/10 benchmark, dùng ít token hơn cho cùng một tác vụ Codex, nhưng vẫn giữ nguyên per-token latency. Đây là cú phản công B2B của OpenAI trước Claude.
Cuốn sách mã nguồn mở giúp bạn thiết kế AI Agent đúng cách - từ beginner tới enterprise
Agentic Design Patterns là cuốn sách mã nguồn mở 21 chương + 7 phụ lục của Antonio Gulli, miễn phí hoàn toàn trên GitHub. Cấu trúc 4 phần theo độ khó, mỗi chương đi kèm Jupyter Notebook để đọc lý thuyết và chạy code song song. Bao phủ toàn bộ hành trình từ prompt chaining, memory management đến enterprise patterns như A2A và safety guardrails.
Full Fine-tuning vs Freezing Layers: Khi nào nên đông cứng W₁, W₂?
Full fine-tuning cho model nhiều quyền tự do nhất — nhưng mọi tham số cử động đều phải lưu lại. Freezing layers chấp nhận một sự thật đơn giản: phần lớn các lớp dưới chẳng cần học lại. So sánh hai chiến lược qua analogy MLP của Prof. Tom Yeh, kèm số liệu thực nghiệm 2025.
Cloudflare’s Code Mode MCP: toàn bộ 2.500+ API endpoint gói gọn trong ~1.000 tokens
Cloudflare vừa tung MCP server mới dùng kỹ thuật Code Mode — AI agent truy cập 2.594 endpoint (DNS, Workers, R2, Zero Trust, WAF…) qua chỉ 2 tool search() và execute(), cắt 99.9% token footprint và chạy code trong V8 isolate.
Qwen3.6-Max-Preview ra mắt: flagship mới của Alibaba, đấu ngang Claude Opus 4.7 và GPT-5.4
Alibaba tung bản preview Qwen3.6-Max — mô hình reasoning chủ lực kế tiếp. Dẫn đầu 6 benchmark coding, context 260k, Intelligence Index 52, chỉ kém Claude Opus 4.7 và GPT-5.4 đúng 5 điểm.
Kimi K2.6 lên OpenRouter: Moonshot đẩy một model code dạng systems engineer
Ngày 20/04/2026, Moonshot phát hành Kimi K2.6 trên OpenRouter — model coding long-horizon với 262K context, kiến trúc Agent Swarm 100 sub-agent, rẻ hơn Claude Sonnet 4.6 tới 3.75 lần output. Bài này mổ xẻ con số, so sánh thẳng và xem lý do vì sao nó được gọi là 'systems engineer' thay vì chatbot.
Qwen3.6-Max-Preview: Alibaba Tung Flagship Mới Đối Đầu GPT & Gemini, Vượt Claude 4.5 Opus Trên Loạt Benchmark Coding
Ngày 20/04/2026, Alibaba công bố Qwen3.6-Max-Preview — bản preview mô hình flagship tiếp theo của Qwen. Top score trên 6 benchmark coding (SWE-bench Pro, Terminal-Bench 2.0, SkillsBench, SciCode...), vượt Claude 4.5 Opus ở SkillsBench (+10.3), QwenChineseBench (+15), Terminal-Bench 2.0 (+6.1). Hỗ trợ preserve_thinking cho agent workflows, API tương thích OpenAI & Anthropic.
Qwen3.6-Plus ra mắt: 1M-token context, agentic coding vượt Claude Opus 4.5 trên SWE-Bench
Alibaba chính thức tung Qwen3.6-Plus ngày 02/04/2026 — flagship LLM với context 1 triệu token mặc định, agentic coding đạt 78.8 điểm SWE-Bench Verified (vượt Claude Opus 4.5), hybrid thinking mode và API preserve_thinking fix triệt để agent amnesia. Kèm ưu đãi 70M free tokens cho người đăng ký mới.
Grok 4.3 Beta Ra Mắt: 0.5T Params, Context 2M Token, Tự Xuất PDF/Slides/Excel
xAI âm thầm thả Grok 4.3 beta lên grok.com ngày 17/04/2026 — 0.5T tham số, giữ nguyên context 2M token và kiến trúc 16 agent Heavy, thêm PDF/PowerPoint/Spreadsheet gốc cộng video input. Khoá sau paywall SuperGrok Heavy $300/tháng.