GIỚI THIỆU GHI CHÉP AI OS BỞI QUỸ SENTIENT Một tổng hợp các phát triển đáng chú ý trong AI mã nguồn mở ↓ • @Alibaba_Qwen: Đã phát hành Qwen Image 2512, cạnh tranh với @GeminiApp Nano Banana Pro, trước khi ra mắt Qwen3-VL-Embedding và Qwen3-VL-Reranker, mở rộng thêm dòng sản phẩm mô hình OS Qwen. • @ylecun: Nhà nghiên cứu AI cho biết rằng các LLM đã đạt đến giới hạn và đang tập trung vào các mô hình thế giới tại AMI • @nvidia: Đã phát hành Alphamayo1 trên @huggingface để hỗ trợ lý luận trong các tình huống lái xe tự động phức tạp • @deepseek_ai: Đã công bố nghiên cứu về các phương pháp đào tạo AI hiệu quả hơn, nhấn mạnh sự phụ thuộc của Trung Quốc vào các phương pháp mã nguồn mở trong bối cảnh hạn chế GPU • TIINY: Đã công bố một hệ thống AI kích thước bỏ túi có khả năng chạy các mô hình mã nguồn mở 120B-parameter tại chỗ, giảm sự phụ thuộc vào hạ tầng đám mây • @Lightricks: Đã mở mã @ltx_model LTX-2, một mô hình tạo âm thanh-video với trọng số mở và mã đào tạo đầy đủ, được tối ưu hóa cho suy diễn tại chỗ trên các GPU NVIDIA RTX tiêu dùng • @NousResearch: Đã phát hành NousCoder-14B, một mô hình lập trình mã nguồn mở được đào tạo trong bốn ngày trên 48 GPU NVIDIA B200, được định vị cạnh tranh với @claudeai Code