Readable Rewrite — Bản cải tiến module phát hiện phần cứng cho canirun-ai
Julien Chaumond (Hugging Face) hoàn thành bản viết lại module phát hiện phần cứng của canirun-ai, tập trung vào tính dễ đọc và tài liệu JSDoc.
Tag
Tổng hợp 48 bài Kalera News liên quan đến Open Source — viết tiếng Việt, có dẫn nguồn gốc.
Julien Chaumond (Hugging Face) hoàn thành bản viết lại module phát hiện phần cứng của canirun-ai, tập trung vào tính dễ đọc và tài liệu JSDoc.
Yann LeCun và liên minh AI Alliance công bố Project Tapestry, một hệ sinh thái AI phi tập trung và mã nguồn mở nhằm phá vỡ thế độc quyền của các tập đoàn công nghệ lớn.
Startup Trung Quốc DeepSeek tuyên bố giảm giá vĩnh viễn 75% cho model V4 Pro, trực tiếp thách thức các labs lớn tại Silicon Valley bằng kiến trúc tối ưu chi phí.
Khung làm việc AutoTTS mới cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn tự động tìm kiếm chiến lược suy luận tối ưu, giúp cắt giảm tới 69,5% lượng token tiêu thụ trong khi vẫn nâng cao hiệu quả giải quyết vấn đề.
Aleph Prover vừa công bố việc hình thức hóa (formalization) lời giải bác bỏ bài toán 'planar unit' của Paul Erdős do OpenAI thực hiện. Toàn bộ mã nguồn được mở rộng rãi để cộng đồng kiểm chứng.
Phiên bản llama.cpp b9235 giới thiệu tính năng Speculative N-gram Tuning, giúp tối ưu tốc độ giải mã (decode) đáng kể khi chạy các model lớn như Qwen3.6 27B.
Cột mốc mới cho AI cục bộ khi llama.cpp chính thức hỗ trợ Multi-Token Prediction (MTP) cho dòng Qwen3.6, giúp tăng tốc độ xử lý vượt bậc trên phần cứng phổ thông.
Một công cụ mới mang tên physics-intern giúp các mô hình ngôn ngữ lớn như Gemini 3.1 Pro tăng mạnh hiệu suất giải quyết các bài toán vật lý và khoa học nhờ cơ chế subagent chuyên dụng.
Clawpatch không chỉ là trợ lý viết code mà hoạt động như một AI Engineer thực thụ, tự động quét dự án theo tính năng và thực hiện các bản vá (patch) được kiểm chứng qua bộ test.
Jim Fan (NVIDIA) công bố mở nguồn CaP-X, một framework agent cho phép robot tự tổng hợp kỹ năng và tương tác với thế giới vật lý qua perception và actuation APIs.
Một nhà phát triển đã đưa thành công mô hình SAM 2.1 (Segment Anything Model) lên framework MLX của Apple, giúp tăng 25% hiệu suất thực thi trên các dòng máy Mac.
Một mô hình ngôn ngữ 9 tỷ tham số mới được huấn luyện chuyên biệt cho các tác vụ gọi công cụ (tool calling) và workflow lập trình tự động đã chính thức ra mắt, hoạt động hiệu quả trên phần cứng giá rẻ.
Quan sát từ việc Cursor đẩy mạnh tự training model, CEO Hugging Face nhận định các công ty AI nghiêm túc sẽ sớm từ bỏ việc thuê API để quay lại với mã nguồn mở.
CEO Hugging Face tin rằng AI chạy trên hạ tầng nội bộ (local/on-prem) dựa trên mã nguồn mở sẽ là lời giải cho tình trạng thiếu hụt GPU và chi phí API đắt đỏ.
Hugging Face công bố Ettin Reranker, gia đình 6 mô hình CrossEncoder dựa trên ModernBERT giúp cải thiện độ chính xác cho hệ thống tìm kiếm (RAG) với tốc độ nhanh hơn tới 8 lần.
CEO Abacus.AI, Bindu Reddy, cảnh báo về một sắc lệnh hành pháp mới của Nhà Trắng có thể buộc các mô hình AI tiên tiến phải được chính phủ thẩm định trong 90 ngày trước khi ra mắt.
Trong khi các u00f4ng lu1edbn đổ hàng tỷ USD vào hạ tầng GPU khổng lồ, hệ sinh thái AI mã nguồn mở đang buộc phải sáng tạo để tối ưu hóa khả năng suy luận (inference) và đạt được hiệu quả kinh ngạc.
Anthropic quyết định tặng Petri, công cụ căn chỉnh (alignment) mã nguồn mở, cho Meridian Labs cùng với một bản cập nhật lớn giúp tăng cường khả năng kiểm thử AI.
Báo cáo phân tích sự khác biệt và xu hướng phát triển của hệ sinh thái AI mã nguồn mở tại Mỹ, Trung Quốc, Châu Âu và các nước Châu Á.
Chip Huyen giới thiệu GoodAIList.com, một trang web tự động theo dõi và cập nhật biến động của hơn 14.000 repository AI mã nguồn mở dựa trên các đóng góp từ cộng đồng.
TokenSpeed là engine inference LLM mới với hiệu suất ngang ngửa TensorRT-LLM nhưng dễ sử dụng như vLLM, được phát hành dưới giấy phép MIT.
Các mô hình AI mã nguồn mở từ Trung Quốc đang ngày càng trở nên thực dụng, xử lý hiệu quả 50% tác vụ hàng ngày với chi phí vận hành rẻ hơn 30 lần so với các đối thủ lớn.
Được hỗ trợ bởi Together AI, TokenSpeed là engine inference cấp phép MIT hứa hẹn tăng tốc đáng kể quá trình xử lý cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
NVIDIA đưa DeepSeek-V4-Pro lên nền tảng đám mây của mình, cho phép người dùng trải nghiệm miễn phí mô hình mã nguồn mở lớn nhất thế giới chạy trên chip Blackwell.
Mark Zuckerberg chính thức công bố Llama 3.1 405B, mô hình mã nguồn mở đầu tiên đạt trình độ 'frontier', cạnh tranh trực tiếp với GPT-4o của OpenAI.
Hugging Face tham gia sự kiện AI Week LeRobot, đánh dấu sự hiện diện mạnh mẽ trong mảng robot mã nguồn mở. Sự kiện có sự góp mặt của các chuyên gia như Steven Palma Morera.
Từ ROS đến LeRobot của Hugging Face và GR00T của Nvidia, phần mềm mã nguồn mở đang giúp hạ thấp rào cản gia nhập ngành robotics, giúp robot có khả năng suy luận và ra quyết định.
GitHub công bố danh sách 10 dự án open-source giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất game, từ xử lý đồ họa, âm thanh đến hệ thống hội thoại.
Hugging Face nhấn mạnh vai trò của sự minh bạch và mã nguồn mở đối với tương lai bảo mật AI, giúp cộng đồng cùng phát hiện và vá lỗ hổng nhanh hơn.
Analytics Insight tổng hợp danh sách các nền tảng Business Intelligence (BI) mã nguồn mở mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí phân tích dữ liệu trong năm 2026.
Mô hình Cosmos 3 của NVIDIA vừa đạt vị trí số 1 trong cả hai hạng mục Text-to-Image và Image-to-Video trên bảng xếp hạng Artificial Analysis. Đây là dòng mô hình "Physical AI" đa phương thức, hợp nhất ngôn ngữ, hình ảnh, video, âm thanh và hành động.
Mô hình Nemotron 3 Ultra mới của Nvidia đạt hiệu suất cao nhất trong số các mô hình AI mã nguồn mở từ Mỹ, theo Artificial Analysis.
Clement Delangue, CEO của Hugging Face, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chia sẻ công khai các dấu vết (traces) lập trình và tác nhân để xây dựng các bộ dữ liệu chất lượng cao.
Dù chỉ có 1 tỷ tham số, mô hình mới của Maxime Labonne đang gây bất ngờ với khả năng xử lý các tác vụ dạng tác nhân (agentic tasks) vượt xa mong đợi.
Phiên bản Rust mã nguồn mở của công cụ `claw` cho phép chạy các agent AI qua CLI, hỗ trợ Anthropic và OpenAI API thay vì phụ thuộc vào Claude subscription.
Dự án mã nguồn mở OpenClaw cho phép chạy trợ lý AI cá nhân trên nhiều kênh như WhatsApp, Telegram, và Discord với khả năng điều khiển giọng nói và Canvas trực quan.
Edalitics là nền tảng phân tích dữ liệu và tạo dashboard mã nguồn mở, giúp bất kỳ ai, kể cả người không chuyên kỹ thuật, dễ dàng khám phá và trực quan hóa dữ liệu.
GoatCounter là một nền tảng web analytics mã nguồn mở, đơn giản, tập trung vào quyền riêng tư, có thể sử dụng dưới dạng dịch vụ miễn phí hoặc tự host.
Files.md là một ứng dụng ghi chú tối giản, tập trung vào quyền riêng tư và hoạt động cục bộ, giúp bạn quản lý các tệp Markdown một cách hiệu quả.
CLI-Anything là nền tảng giúp AI agent điều khiển các phần mềm truyền thống thông qua giao diện dòng lệnh chuẩn hóa, biến mọi ứng dụng thành 'agent-native'.
ClimateExplorer cung cấp giao diện web trực quan giúp người dùng theo dõi các chỉ số biến đổi khí hậu cục bộ và toàn cầu từ nguồn dữ liệu tin cậy.
Llama.cpp chính thức ra mắt website llama.app kèm trình cài đặt đa nền tảng chỉ bằng một dòng lệnh, giúp việc tiếp cận AI chạy trên máy cá nhân trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.
Lotto Labs vừa giới thiệu một mô hình AI 8 tỷ tham số (8B) được huấn luyện trên lượng token khổng lồ. Mô hình này được thiết kế đặc biệt để chạy siêu nhanh trên các phần cứng không quá mạnh, mang lại hy vọng cho cộng đồng 'GPU-poor'.
Sau một năm phát triển, stable-worldmodel đã chính thức ra mắt. Đây là nền tảng mở, có khả năng mở rộng (scalable) giúp tăng tốc nghiên cứu về JEPA và World Model trong AI.
Repo2RLEnv là công cụ mã nguồn mở cho phép chuyển đổi bất kỳ repository nào thành môi trường lập trình có thể chạy và kiểm chứng được. Dựa trên các PR và commit thực tế, công cụ này hỗ trợ đắc lực cho việc đánh giá và huấn luyện các mô hình AI (Reinforcement Learning) trong lĩnh vực lập trình.
EvolutionaryScale công bố mô hình thế giới đầu tiên cho sinh học protein, cung cấp công cụ dự đoán, thiết kế và khám phá khoa học mạnh mẽ.
Toàn bộ mô hình ESM và giao thức thiết kế binder của EvolutionaryScale đều được mã nguồn mở, hỗ trợ cộng đồng nghiên cứu sinh học protein.
EvolutionaryScale công bố ESMC, một mô hình ngôn ngữ protein mã nguồn mở được huấn luyện trên 2,8 tỷ chuỗi protein từ toàn bộ hệ sinh thái Trái Đất.