Tôi bị Odoo từ chối ... phát hành CVE

Một lô hổng bảo mật mà Odoo đã vá cho SaaS nhưng từ chối phát hành CVE cho open source. Chuyện quái gì vậy bros ??

4 HTTP Requests Chiếm Root Server: Google ADK Quên Validate Input, Chuyện Gì Xảy Ra?

Google ADK chứa lỗ hổng Path Traversal + RCE (CVSS 9.8) cho phép chiếm root server chỉ với 4 HTTP request, không cần xác thực. Phân tích chuỗi khai thác và bản vá.

Liệu OpenAI Có Dàn Dựng Sự Trỗi Dậy Của OpenClaw Để Sút vào mông Claude Code?

BullShit Alert !!! Toàn bộ là thuyết âm mưu 34,168 GitHub stars trong 48 giờ. Một vụ acqui-hire trong 15 ngày. Một đối thủ tỷ đô bị đánh úp. Tôi đã cố tìm những lời giải thích vô hại. Nhưng càng đào sâu, càng khó tin. Khi một dự án

9 năm Python, 1 tháng vật lộn với Rust Ownership

Python GC vs Rust Ownership - đâu là cái giá của performance? Story của một Python dev học Rust.

DeepSeek-OCR 2: Visual Causal Flow - Phân Tích Chi Tiết Paper và Thực Nghiệm

Phân tích chi tiết paper DeepSeek-OCR 2 với Visual Causal Flow - kiến trúc mixed attention mới cho OCR, so sánh benchmark và thực nghiệm trên tiếng Việt.

MLOps Crisis: Tại sao Model 99% Accuracy Vẫn Chết Ở Production?

Tại sao 80% AI projects thất bại (trust me bro)? Cách Kubeflow giúp bạn làm MLOps

B-Tree vs LSM-Tree: Ghi dữ liệu giữa MySQL và Cassandra khác gì nhau

Tại sao MySQL dùng B-Tree còn Cassandra chọn LSM-Tree? So sánh chi tiết Random I/O vs Sequential I/O, Write Amplification và cách chọn database phù hợp.

Phòng thủ chủ động: CTI và AI-powered NIDS

Đây là seris đọc sách để tìm hiểu về Threat intelligence. Phục vụ cho luận văn của tôi, đọc chung nếu bạn hứng thú

Wikontic vs LightRAG: Khi GraphRAG chặt chẽ, đỡ RÁC

Wikontic (Dec 2025) dùng Wikidata Ontology để tạo Knowledge Graph 'sạch' và chính xác, đối đầu trực tiếp với LightRAG. Ai sẽ thắng trong cuộc chiến GraphRAG?

Bản thể học (Ontology) và Nhận thức luận (Epistemology) là gì?

Giải thích đơn giản hai nhánh triết học quan trọng: Ontology nghiên cứu về sự tồn tại, Epistemology nghiên cứu về tri thức và cách ta biết.

Idea2Story: Tại sao AI làm research vẫn chậm và hay sai?

AI Scientist của Sakana AI fail 42% experiments. Idea2Story đề xuất paradigm mới: thay vì runtime retrieval, xây Knowledge Graph offline. Liệu pre-computation có giải quyết được hallucination?

Microsoft GraphRAG Deep Dive: Tại sao RAG thường thất bại với Global Questions?

RAG truyền thống không trả lời được 'Chủ đề chính của dataset là gì?'. Microsoft GraphRAG giải quyết bằng Community Detection và Map-Reduce.

Agentic RAG

Agentic RAG: Tại sao AI cần biết tự suy nghĩ và điều phối?

RAG truyền thống quá cứng nhắc. Tại sao bạn cần Agentic RAG với ReAct loop, Router pattern, và Tools để xử lý câu hỏi phức tạp?

Text2Cypher

Text2Cypher Tutorial: Biến câu hỏi thành truy vấn Database với LLM

Làm sao để LLM hiểu schema database của bạn? Hướng dẫn Text2Cypher với Schema Injection, Few-shot Prompting, và Error Correction.

Knowledge Graph ETL

Knowledge Graph ETL: Tại sao 'Garbage In, Garbage Out' giết chết GraphRAG?

JFK, Kennedy, John F. Kennedy - tại sao máy tính thấy 3 người khác nhau? Xây dựng Đồ thị Tri thức sạch từ dữ liệu thô với Entity Resolution.

RAGAS

RAGAS Tutorial: Tại sao 'Em cảm thấy nó thông minh hơn' không phải là metric?

Sếp hỏi 'Nó có tốt hơn bản cũ không?' - bạn cần số liệu, không phải vibes. Đánh giá RAG với Dynamic Ground Truth và RAGAS framework.

LLM Hallucination

Tại sao LLM lại 'ngu'? Ảo giác, Trí nhớ và Lời giải GraphRAG

LLM gặp 3 vấn đề chí mạng: Hallucination, Knowledge Cutoff, và mù dữ liệu nội bộ. Tại sao chúng ta cần GraphRAG thay vì tin tưởng mù quáng vào ChatGPT?

GraphRAG

GraphRAG là gì? Tại sao Vector Search không đủ cho Enterprise AI

Vector Search bị 'mù' về cấu trúc dữ liệu. Tại sao bạn cần GraphRAG - kết hợp Vector + Knowledge Graph để tăng độ chính xác cho AI doanh nghiệp?

ai

Verification Bottleneck: Vấn đề thật của AI Code 2026

48% AI code chứa vulnerabilities. Verification Bottleneck là gì và 5 giải pháp review AI code hiệu quả cho developers.

security

CVE Alert Fatigue? Để AI quyết định vulnerability nào thực sự nguy hiểm

TL;DR * Vấn đề: Q1/2025 có hơn 25,000 CVEs mới, nhưng chỉ 5.2% thực sự exploitable - security teams đang chìm trong biển alerts vô nghĩa * Giải pháp: VEX (Vulnerability Exploitability eXchange) cung cấp context để phân biệt "có vulnerability" và "vulnerability có thể

MAC Flooding

MAC Flooding Attack: Biến Switch thành Hub trong 5 phút

Tìm hiểu MAC Flooding attack - kỹ thuật tấn công Layer 2 khiến switch flood traffic như hub. Hướng dẫn demo với macof và cấu hình Port Security phòng chống.

security

SBOM 101

Lock file không phải SBOM: Những gì developer cần biết về software supply chain

Data Structures

Cây nhị phân tìm kiếm (BST) và AVL Tree: Hướng dẫn từ Zero đến Hero

Hướng dẫn toàn diện về Binary Search Tree (BST) và AVL Tree với code Python. Từ BST property, insert/delete operations, đến self-balancing với rotations. Bao gồm interview tips và common LeetCode questions.

ArcFace

Giải thích ArcFace Loss

Giải thích chi tiết ArcFace Loss Công thức tổng quát \[L = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\log\frac{e^{s(\cos(\theta_{y_i}+m))}}{e^{s(\cos(\theta_{y_i}+m))}+\sum_{j=1,j\neq y_i}^{n}e^{s\cos\theta_j}}\] Ý nghĩa