WPROWADZENIE OS AI FIELD NOTES OD FUNDACJI SENTIENT Podsumowanie istotnych wydarzeń w open-source AI ↓ • @Alibaba_Qwen: Wydano Qwen Image 2512, konkurujący z @GeminiApp Nano Banana Pro, przed późniejszym uruchomieniem Qwen3-VL-Embedding i Qwen3-VL-Reranker, co dalej rozszerza linię modeli OS Qwen. • @ylecun: Badacz AI stwierdził, że LLM osiągnęły swoje limity i koncentruje się na modelach świata w AMI. • @nvidia: Wydano Alphamayo1 na @huggingface, aby wspierać rozumowanie w złożonych scenariuszach autonomicznego prowadzenia. • @deepseek_ai: Opublikowano badania na temat bardziej efektywnych metod szkolenia AI, podkreślając zależność Chin od podejść open-source w obliczu ograniczeń GPU. • TIINY: Ogłoszono kieszonkowy system AI zdolny do uruchamiania lokalnie modeli open-source o 120B parametrach, zmniejszając zależność od infrastruktury chmurowej. • @Lightricks: Udostępniono open-source @ltx_model LTX-2, model generacji audio-wideo z otwartymi wagami i pełnym kodem treningowym, zoptymalizowany do lokalnego wnioskowania na konsumenckich GPU NVIDIA RTX. • @NousResearch: Wydano NousCoder-14B, model kodowania open-source, który został przeszkolony w ciągu czterech dni na 48 GPU NVIDIA B200, pozycjonowany przeciwko @claudeai Code.

dzisiejsi gracze i twórcy to jutrzejsi budowniczowie AI. potrzebujemy więcej takich jak @pewdiepie — budujących na otwarto, utrzymując AI dla wszystkich, a nie tylko dla wybranych.

Wesołych Świąt Sentient🎄