Với Visual Studio 2022 17.12, Microsoft đã bổ sung thêm các tính năng chẩn đoán và gỡ lỗi nhằm cải thiện khả năng phân tích và gỡ lỗi mã. Trong số những thay đổi này có những cải tiến liên quan đến việc kết hợp Copilot AI, nhằm mục đích hợp lý hóa các quy trình phát triển. Một trong những tính năng được tìm kiếm nhiều nhất là hiển thị trực tuyến các giá trị của hàm ``return`  đã được triển khai. Di chuột qua những con số này, có màu xám bên dưới hướng dẫn ``trở về`  có liên quan, sẽ hiển thị biểu tượng Phi công phụ và nhiều thông tin khác. Khi bạn nhấp vào biểu tượng này, biểu thức sẽ được AI phân tích để phát hiện bất kỳ lỗi nào.

Phân tích giá trị của các biến trong cửa sổ “Tự động” và “Địa phương” là một cách khác Copilot mở rộng khả năng của mình sang cửa sổ gỡ lỗi. Phân tích lỗi bổ sung được cung cấp thông qua biểu tượng AI bên cạnh các bản xem trước biến. Mặc dù trợ lý AI chuyên dụng cho công cụ vẫn đang trong giai đoạn phát triển nhưng công cụ IEnumerable Visualizer cũng đã được cải tiến, tích hợp IntelliSense với tính năng tô sáng cú pháp cho truy vấn LINQ.

Để đảm bảo quản lý thống nhất các điểm dừng trên tất cả các dự án, trình gỡ lỗi hiện cho phép bạn nhập và xuất các nhóm điểm dừng với các tùy chọn của chúng. Giờ đây, bạn có thể chụp ảnh nhanh bằng công cụ chẩn đoán để so sánh trạng thái bộ nhớ. Khi nhà phát triển chụp hai ảnh chụp nhanh trong tab "Bộ nhớ", họ có thể thấy các thay đổi bằng cách chọn "Hiển thị sự khác biệt". Ngoài ra, cửa sổ chẩn đoán hiện hiển thị dữ liệu biểu đồ.

Bản phát hành này bổ sung các tính năng hỗ trợ AI, đặc biệt là gỡ lỗi và sửa mã, đồng thời tích hợp .NET 9. Giờ đây, người dùng có thể sao chép tệp vào phiên bản Visual Studio và khởi chạy nhiều cài đặt chương trình dựa trên yêu cầu của dự án bằng giao diện người dùng. Các thông báo cam kết do Copilot tạo ra có thể được các nhà phát triển tùy chỉnh thêm, những người thậm chí có thể tạo các kho lưu trữ cục bộ và quản lý nhiều tài khoản GitHub. Ngoài các tệp HTTP hỗ trợ các biến truy vấn để sử dụng lại phản hồi trong các yêu cầu tiếp theo, người dùng Linux cũng có thể xuất bản WebJobs lên Azure. Các tham số dòng lệnh có thể được đặt trực tiếp trong Thanh công cụ dành cho nhà phát triển C++.

Những cải tiến này được mô tả chi tiết trong [bài đăng trên blog của Microsoft](https://devblogs.microsoft.com/visualstudio/debugger-and-diagnostics-updates-in-visual-studio-17-12/) và tổng quan đầy đủ về tất cả các bản nâng cấp đều có trong [ghi chú phát hành](https://learn.microsoft.com/de-de/visualstudio/releases/2022/release-notes).

\

Khơi dậy niềm đam mê AI của bạn: Tìm hiểu cách chuyển đổi dữ liệu thành các giải pháp mạnh mẽ, có thể mở rộng với Code Labs Academy trực tuyến[Data Science & AI Bootcamp](/courses/data-science-and-ai).

thumbnail_chris-ried-ieic5Tq8YMk-unsplash (1) (1).webp

chris-ried-ieic5Tq8YMk-unsplash (1) (1).webp

Visual Studio 2022 17.12: Microsoft cải thiện tính năng gỡ lỗi và hỗ trợ AI với tích hợp Copilot

###### Ngày 26 tháng 11 năm 2024

Một tiêu chuẩn nguồn mở có tên là [Model Context Protoco](https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol)l (MCP) đã được [Anthropic](https://www.anthropic.comcôngbố/)với mục đích cải thiện cách trợ lý AI giao tiếp và kết nối với hệ thống dữ liệu. Giao thức này nhằm mục đích khắc phục nhược điểm của các mô hình AI, vốn thường hoạt động độc lập với các nguồn dữ liệu lớn và yêu cầu tích hợp riêng cho từng hệ thống mới. MCP cung cấp giải pháp toàn diện cho phép chatbot và các ứng dụng hỗ trợ AI khác dễ dàng truy cập dữ liệu trong môi trường phát triển, công cụ và kho nội dung.

Bằng cách sử dụng "máy chủ MCP" để phục vụ dữ liệu và "máy khách MCP" để tích hợp quy trình công việc hoặc ứng dụng, giao thức cho phép các nhà phát triển thiết lập kết nối hai chiều giữa các nguồn dữ liệu và ứng dụng. Tiêu chuẩn hóa này có thể hợp lý hóa các quy trình phát triển bằng cách thay thế một khuôn khổ bền vững và có thể mở rộng bằng các tích hợp rời rạc. Các nền tảng như Replit, Codeium và Sourcegraph có kế hoạch bổ sung hỗ trợ cho MCP, trong khi các công ty như Block và Apollo đã tích hợp nó vào hệ thống của họ.

Với các máy chủ dựng sẵn cho các công cụ doanh nghiệp nổi tiếng như Google Drive, Slack và GitHub, cũng như kế hoạch phát hành bộ công cụ để cài đặt máy chủ sản xuất, Anthropic đã cung cấp MCP cho các nhà phát triển. MCP có thể được sử dụng để liên kết chatbot Claude với các hệ thống nội bộ của người dùng [Claude Enterprise] của Anthropic(https://techcrunch.com/2024/09/04/anthropic-launches-claude-enterprise-plan-to-compete-with -openai/) đăng ký.

Bằng cách loại bỏ yêu cầu về giao diện riêng cho từng nguồn dữ liệu, việc áp dụng MCP có thể đẩy nhanh nỗ lực tích hợp AI. Hệ thống AI có thể bảo tồn bối cảnh của các công cụ và thông tin khi hệ sinh thái phát triển, điều này sẽ mang lại thiết kế nhất quán và hiệu quả hơn.

Tuy nhiên, mức độ MCP được áp dụng, đặc biệt là bởi các đối thủ cạnh tranh, sẽ quyết định sự thành công của nó. Ví dụ: với chức năng “Làm việc với ứng dụng” độc quyền dành cho ChatGPT, OpenAI đã áp dụng một chiến lược khác. Chức năng này liên kết mô hình với các công cụ mã hóa cụ thể và có khả năng được mở rộng sang các ứng dụng khác. Tuy nhiên, chiến lược của OpenAI vẫn khép kín và tập trung vào đối tác.

Mặc dù Anthropic tuyên bố rằng MCP có thể cải thiện đáng kể khả năng theo ngữ cảnh của các hệ thống AI, chẳng hạn như cải thiện khả năng hiểu khi mã hóa, nhưng những tuyên bố này vẫn chưa được hỗ trợ bởi các tài liệu tham khảo cụ thể. Hiệu suất và tác dụng lâu dài của nó vẫn chưa được biết.

_Kiểm soát các giải pháp do AI cung cấp bằng cách thành thạo_ [_Data Sciene and AI_](/courses/data-science-and-ai) _at Code Labs Academy._

thumbnail_glenn-carstens-peters-npxXWgQ33ZQ-unsplash (1) (1) (1).jpg

glenn-carstens-peters-npxXWgQ33ZQ-unsplash (1) (1) (1).jpg

Giao thức bối cảnh mô hình (MCP): Anthropic đơn giản hóa kết nối AI với hệ thống dữ liệu

###### Ngày 19 tháng 11 năm 2024

Phần lớn các mô hình AI được hỗ trợ bởi các bộ xử lý đồ họa (GPU), vốn nổi tiếng là tiêu tốn nhiều năng lượng. [Theo Goldman Sachs](https://www.goldmansachs.com/insights/articles/AI-poised-to-drive-160-increase-in-power-demand), đến năm 2030, việc sử dụng GPU ngày càng tăng trong dữ liệu các trung tâm sẽ dẫn đến nhu cầu về điện tăng 160%. Vishal Sarin, một nhà thiết kế dày dạn kinh nghiệm về mạch analog và bộ nhớ, đã thành lập Sagence AI, ban đầu được gọi là [Suy luận Analog](https://www.sagence-ai.com/), sau khi nhận thấy xu hướng này là không bền vững. Doanh nghiệp tập trung phát triển các sản phẩm thay thế GPU tiêu thụ ít năng lượng hơn, giải quyết các vấn đề về cả hiệu suất và môi trường.

Sagence tạo ra các hệ thống và chip tương tự cho các ứng dụng AI cũng như phần mềm cần thiết để lập trình chúng. Chip analog sử dụng nhiều giá trị để thể hiện thông tin, trái ngược với chip kỹ thuật số tiêu chuẩn lưu trữ dữ liệu dưới dạng giá trị nhị phân. Do sự khác biệt này, các mạch tương tự có thể xử lý dữ liệu trực tiếp trong bộ nhớ và hoàn thành một số phép tính bằng cách sử dụng ít bộ phận hơn, loại bỏ các tắc nghẽn do truyền dữ liệu giữa bộ xử lý và bộ nhớ gây ra. Hơn nữa, so với các bộ xử lý kỹ thuật số tương tự, bộ xử lý analog cung cấp mật độ dữ liệu cao hơn.

Mặc dù đã có mặt trong nhiều thập kỷ nhưng công nghệ analog đang quay trở lại vì bộ xử lý kỹ thuật số không thể theo kịp nhu cầu của thế giới hiện đại. Tuy nhiên, chip analog cũng có những hạn chế, cụ thể là yêu cầu sản xuất chính xác và độ phức tạp của lập trình. Sagence tiếp thị chip của mình như một công cụ hỗ trợ cho công nghệ kỹ thuật số, tập trung vào một số ứng dụng máy chủ và thiết bị di động để giải quyết các vấn đề như độ trễ, chi phí và mức tiêu thụ điện năng.

Sagence, có kế hoạch thương mại hóa chip của mình vào năm 2025, đã hợp tác với khách hàng và phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các nhà sản xuất chip analog khác chuyên về AI, như EnCharge và Mythic. Các nhà đầu tư như Vinod Khosla, TDK Ventures và Aramco Ventures đã đóng góp 58 triệu USD cho công ty và công ty dự định tìm kiếm thêm tiền để phát triển đội ngũ nhân viên gồm 75 nhân viên. Cách tiếp cận hiệu quả về mặt chi phí của Sagence, tránh xa các kỹ thuật sản xuất mới nhất, đã làm tăng sức hấp dẫn của nó trong một ngành công nghiệp cạnh tranh khốc liệt.

Cơ hội tiềm năng cho Sagence được biểu thị bằng các xu hướng gần đây. Lượng vốn đầu tư mạo hiểm huy động được cho các công ty khởi nghiệp về bán dẫn [đang tăng lên](https://news.crunchbase.com/semiconductors-and-5g/chip-startup-funding-bounces-back-ai-nvda/#:~:text=Dos%20far%20this%20year%2C%20VC,%2410.9%20billion%20in%20447%20giaodịch.); chỉ trong nửa đầu năm 2024, 5,3 tỷ USD đã được huy động. Tuy nhiên, vẫn còn những trở ngại cần vượt qua, chẳng hạn như sự cạnh tranh từ các công ty nổi tiếng như Nvidia, chế tạo đắt tiền và vấn đề thâm nhập các thị trường nơi công nghệ đã có sẵn chiếm ưu thế. Mối nguy hiểm được nêu rõ trong trường hợp của Graphcore, một nhà sản xuất chip AI đã tuyên bố phá sản mặc dù có nguồn tài trợ đáng kể.

Thành công của Sagence phụ thuộc vào khả năng cung cấp chip hiệu suất cao, tiết kiệm năng lượng đồng thời mở rộng quy mô sản xuất một cách hiệu quả. Công ty đặt mục tiêu khẳng định vị trí độc tôn của mình trong bối cảnh phần cứng AI đang phát triển bằng cách giải quyết cả những thách thức về kinh tế và môi trường.

_Thúc đẩy sự đổi mới thông qua dữ liệu với Code Labs Academy's_[Data Science & AI Bootcamp](/courses/data-science-and-ai)_._

thumbnail_boliviainteligente-5b9Lr-ggr0E-unsplash (1) (1).webp

boliviainteligente-5b9Lr-ggr0E-unsplash (1) (1).webp

Giải pháp của Sageence AI cho cuộc khủng hoảng năng lượng GPU

###### Ngày 12 tháng 11 năm 2024

[Amazon](https://www.amazon.com/) thừa nhận rằng vi phạm bảo mật tại nhà cung cấp bên thứ ba đã dẫn đến rò rỉ dữ liệu ảnh hưởng đến thông tin nhân viên. Chỉ thông tin liên hệ kinh doanh của nhân viên, bao gồm địa chỉ email, số điện thoại và địa điểm tòa nhà, bị xâm phạm; cả hệ thống Amazon và AWS đều không bị ảnh hưởng trực tiếp.

Amazon được cho là không có quyền truy cập vào dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như thông tin tài chính hoặc số An sinh xã hội, nhưng từ chối cho biết có bao nhiêu nhân viên bị ảnh hưởng. [Theo Amazon](https://techcrunch.com/2024/11/11/amazon-confirms-employee-data-stolen-after-hacker-claims-moveit-breach/), nhà cung cấp đã sửa lỗi bảo mật điều đó đã gây ra vụ hack.

Xác nhận được đưa ra sau khi một hacker có bút danh "Nam3L3ss", tuyên bố đã công bố dữ liệu từ Amazon và 24 công ty lớn khác trên diễn đàn BreachForums nổi tiếng. Hành vi bị cáo buộc khai thác quy mô lớn [MOVEit Transfer vào năm 2023](https://www.emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-analysis/) (một lỗ hổng lớn khi sử dụng số 0 -day trong giải pháp truyền tệp của Progress Software) được báo cáo đã dẫn đến việc thu thập hơn 2,8 triệu hàng dữ liệu.

Nhóm ransomware Clop chịu trách nhiệm về vụ hack MOVEit, ảnh hưởng đến hơn 1.000 công ty, bao gồm nhà thầu chính phủ Hoa Kỳ Maximus, Bộ Chính sách và Tài chính Chăm sóc Sức khỏe Colorado và Bộ Giao thông Vận tải Oregon.

Với các mối đe dọa mạng không ngừng gia tăng và ngày càng tinh vi hơn, những sự cố như thế này càng làm nổi bật tầm quan trọng đặc biệt của an ninh mạng đối với mọi loại hình doanh nghiệp. Vi phạm dữ liệu ngày càng trở nên thường xuyên và nghiêm trọng hơn, điều này nêu bật nhu cầu cấp thiết về các chuyên gia an ninh mạng có trình độ, những người có thể phát hiện điểm yếu và bảo vệ dữ liệu riêng tư.

Nếu bạn thực sự quan tâm đến an ninh mạng hoặc muốn bắt đầu trong ngành đang phát triển này, [Code Labs Academy](/) sẽ cung cấp [chương trình đào tạo về an ninh mạng](/courses) toàn diện /cybersecurity) sẽ cung cấp cho bạn những kỹ năng và thông tin bạn cần. Tìm hiểu cách bảo vệ dữ liệu của tổ chức, chống lại các cuộc tấn công mạng và duy trì lợi thế của bạn trong lĩnh vực có nhu cầu cao.

Visual Studio 2022 17.12: Microsoft cải thiện tính năng gỡ lỗi và hỗ trợ AI với tích hợp Copilot

Giao thức bối cảnh mô hình (MCP): Anthropic đơn giản hóa kết nối AI với hệ thống dữ liệu

Giải pháp của Sageence AI cho cuộc khủng hoảng năng lượng GPU

Amazon xác nhận dữ liệu nhân viên bị xâm phạm do vi phạm MOVEit sau tuyên bố của hacker