opensource

Mira Murati ra mắt mô hình AI mã nguồn mở

Mira Murati tung mô hình AI đầu tiên sau khi rời OpenAI—và hoàn toàn là mã nguồn mở
Mô hình AI mới của Mira Murati, Inkling, mang đến cho các nhà phát triển phương Tây một cơ hội độc đáo để khám phá và phát triển dựa trên công nghệ mã nguồn mở. Động thái này có thể không sánh ngang với các mô hình hàng đầu của Trung Quốc, nhưng nó lấp đầy khoảng trống trên thị trường phương Tây. Các nhà giao dịch nên theo dõi các khả năng hợp tác và đổi mới.

#AI #OpenSource #Tech #Crypto

$KIMI MỞ CỬA WEIGHTS VÀO NGÀY 27/7 — KIỂM TRA KHỐI LƯỢNG 2,8T THÔNG SỐ Ở VÙNG THANH KHOẢN 📉

Entry: (not provided)
Target: (not provided)
Stop Loss: (not provided)

Moonshot AI đã giới thiệu Kimi K3 với 2,8 nghìn tỷ tham số và cửa sổ ngữ cảnh 1M token, định vị nó ở gần các mô hình US hàng đầu trên các bộ benchmark độc lập. Toàn bộ bản phát hành open weights sẽ được cung cấp dưới một giấy phép cho phép vào ngày 27/7 — một bước chuyển mang tính cấu trúc có thể rút thanh khoản khỏi các token AI nguồn đóng.

Các nhà phát triển trên Arena xếp nó đầu tiên về lập trình front-end, và thiết kế mixture-of-experts chỉ kích hoạt 16 trên tổng số 896 chuyên gia cho mỗi token, giúp giữ chi phí suy luận ở mức thấp. Thử thách thực sự là liệu chất xúc tác từ phía cung này có tái cấu trúc câu chuyện về AI hay bị cuốn trôi bởi các hệ sinh thái cạnh tranh.

Bạn đang tích lũy trước khi phát hành weights hay chờ xác nhận trên chuỗi?

Không phải lời khuyên tài chính. Luôn quản lý rủi ro của bạn.

#KIMI #AI #OpenSource #Crypto

🔥

$AI SEKTOR NHẬN ĐƯỢC ĐÀ TĂNG KHI SPACEXAI CÔNG KHAI NGUỒN MÃ GROK BUILD 🔥

Không phải lời khuyên tài chính. Luôn quản lý rủi ro của bạn.

Việc công khai nguồn Grok Build và thiết lập lại giới hạn người dùng cho thấy một bước chuyển lớn hướng tới tính minh bạch trong phát triển AI. Cam kết của SpaceXAI về Lưu trữ Dữ liệu Bằng Không (ZDR) từ thời điểm ra mắt, cùng với động thái ngày 12 tháng 7 vừa qua là tắt lưu trữ dữ liệu mặc định và xóa dữ liệu đã lưu trước đó, đã giải quyết trực tiếp các lo ngại cốt lõi về quyền riêng tư—những yếu tố từng gây sức nặng lên tâm lý thị trường đối với token AI.

Điều này có thể thổi bùng lại sự quan tâm đến các nền tảng AI ưu tiên quyền riêng tư và các dự án crypto liên quan. Khối lượng giao dịch trên các sàn giao dịch hàng đầu cho cặp $AI pairs đang được tích lũy trong phiên châu Á.

Bạn đang theo dõi token AI nào cụ thể để phản ứng trong hôm nay?

#AI #Privacy #CryptoNews #OpenSource

🔥

QuantFin es 100% open source. Puedes auditar cada línea de código, ver cómo se generan las señales, y construir tu propio sistema. Transparencia total. #OpenSource #QuantFin

📊 https://quant-fin.online
📢 @QuantF

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
QuantFin — Protocolo RUF-Flow v7
Powered by Nexus Flow Dynamics
© 2026 QuantFin. Trading conlleva riesgo.

QuantFin es 100% open source. Puedes auditar cada línea de código, ver cómo se generan las señales, y construir tu propio sistema. Transparencia total. #OpenSource #QuantFin

📊 https://quant-fin.online
📢 @QuantF

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
QuantFin — Protocolo RUF-Flow v7
Powered by Nexus Flow Dynamics
© 2026 QuantFin. Trading conlleva riesgo.

QuantFin es 100% open source. Puedes auditar cada línea de código, ver cómo se generan las señales, y construir tu propio sistema. Transparencia total. #OpenSource #QuantFin

📊 https://quant-fin.online
📢 @QuantF

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
QuantFin — Protocolo RUF-Flow v7
Powered by Nexus Flow Dynamics
© 2026 QuantFin. Trading conlleva riesgo.

QuantFin es 100% open source. Puedes auditar cada línea de código, ver cómo se generan las señales, y construir tu propio sistema. Transparencia total. #OpenSource #QuantFin

📊 https://quant-fin.online
📢 @QuantF

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
QuantFin — Protocolo RUF-Flow v7
Powered by Nexus Flow Dynamics
© 2026 QuantFin. Trading conlleva riesgo.

QuantFin là một hệ thống giao dịch thuật toán #OpenSource. Được xây dựng bằng Python, TypeScript, ta-lib và Pandas, triển khai trên 3 máy ảo. Bất kỳ ai cũng có thể xem, kiểm tra và học từ mã của chúng tôi! Minh bạch và giáo dục cho tất cả mọi người. #QuantFin

📊 Bảng điều khiển: https://quant-fin.online
🔓 Kho lưu trữ mở

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
QuantFin — Giao thức RUF-Flow v7
Được hỗ trợ bởi Nexus Flow Dynamics
© 2026 QuantFin. Giao dịch tiềm ẩn rủi ro.

$MEITUAN MỞ NGUỒN MỘT MÔ HÌNH AI LONGCAT-2.0 THÔNG SỐ NGHÌN TỶ THAM SỐ 🚀

Bản phát hành mã nguồn mở LongCat-2.0 với 1,6T tham số và kiến trúc chú ý thưa (sparse attention) mang tính đột phá báo hiệu một giai đoạn mới trong hạ tầng AI nội địa. Việc mô hình suy luận thành công trên một cụm trong nước gồm 50.000 thẻ đã vượt qua các ràng buộc phần cứng trước đây.

Khối lượng và sự quan tâm của nhà phát triển đối với hệ sinh thái Meituan nhiều khả năng sẽ tăng vọt khi ngành công nghiệp tiếp nhận bước nhảy khả năng này. Bạn thấy điều này sẽ tác động thế nào đến câu chuyện AI rộng hơn trong danh mục đầu tư của bạn?

Không phải lời khuyên tài chính. Luôn quản lý rủi ro của bạn.

#MEITUAN #AI #OpenSource #TechBreakthrough

🚀

HERMES MOA 2.0 VỪA MỚI RA MẮT — MODEL ENSEMBLE $AI ĐÁNH BẠI GPT VÀ CLAUDE 🔥

Nous Research đã phát hành một framework mã nguồn mở kết hợp GPT, Claude và DeepSeek thành một đầu ra — và nó vượt trội hơn bất kỳ mô hình đơn lẻ nào về các bài benchmark tư duy và lập trình. Cách tiếp cận ensemble coi mỗi AI là một chuyên gia, không phải “thầy đa năng”.

Đây là bản phát hành quyền mở trọng số lớn đầu tiên nhằm thách thức các mô hình đóng về hiệu năng mà không khóa bạn vào một API duy nhất. Đối với dev, điều này đồng nghĩa với khả năng suy luận tầm “frontier” với chi phí chỉ bằng một phần. Với lĩnh vực crypto và AI, nó báo hiệu rằng sự đa dạng mô hình — chứ không phải sự thống trị — có thể sẽ định hình giai đoạn tiếp theo.

Bạn đang đặt cược vào các agent hay các foundation model ở đây?

Không phải lời khuyên tài chính. Luôn quản lý rủi ro của bạn.

#AI #MixtureOfAgents #OpenSource #CryptoAI

🔥

1、Bối cảnh

Những thay đổi đáng chú ý nhất trong hệ sinh thái mô hình mã nguồn mở hôm nay không nằm ở việc tham số của một mô hình đơn lẻ lại tiếp tục đạt kỷ lục, mà là cấu trúc những người tham gia đang mở rộng rõ rệt. Trước đây, thị trường chủ yếu tập trung vào một vài phòng thí nghiệm hàng đầu; hiện nay, phe mã nguồn mở đã lan rộng tới các công ty mô hình trên toàn cầu, các tổ chức AI có chủ quyền, nhà cung cấp dịch vụ cloud và doanh nghiệp chip, cũng như các công ty sản phẩm có nhu cầu kịch bản ứng dụng rõ ràng. Các tên như Zyphra, Cohere, Poolside xuất hiện dày đặc, cho thấy câu chuyện “ai đang làm mô hình” đang chuyển từ sự dẫn dắt của một số ít đối thủ sang cạnh tranh đa cực. Đồng thời, các “ông lớn” như NVIDIA, Google, Alibaba cũng không hề vắng mặt: họ lần lượt tham gia từ các góc nhìn về năng lực tính toán, cổng vào hệ sinh thái và chiến lược nền tảng, thúc đẩy các mô hình mã nguồn mở đi từ trình diễn kỹ thuật sang bố trí cho ngành.

2、Phân tích cốt lõi

Đợt động thái này phát đi ba tín hiệu rõ ràng. Thứ nhất, cuộc cạnh tranh của mô hình mã nguồn mở đang chuyển từ “đấu về quy mô tham số” sang “đấu về độ rộng hệ sinh thái”. Ví dụ, Cohere công bố mã nguồn mở Command A+, không chỉ nhấn mạnh năng lực của mô hình lớn mà còn bao phủ hướng đa phương thức, đa ngôn ngữ và tác tử (agent), cho thấy mô hình mã nguồn mở không còn chỉ là tài sản nghiên cứu, mà đang nhắm tới ứng dụng doanh nghiệp thực tế. Thứ hai, đổi mới về kiến trúc vẫn đang tăng tốc. NVIDIA ra mắt mô hình mới sử dụng LatentMoE và điều chỉnh chiến lược giấy phép, phản ánh việc ngành đang đồng thời tối ưu hiệu năng, chi phí suy luận và tính khả dụng; đặc biệt, lộ trình MoE vẫn được kỳ vọng rộng rãi vì nó phù hợp hơn trong việc tìm sự cân bằng giữa năng lực lớn và hiệu quả triển khai. Thứ ba, xu hướng “đi sâu theo chiều dọc” đang mạnh lên. Các công ty sản phẩm như JetBrains, Zed, Krea, Photoroom huấn luyện các mô hình nhỏ nhưng chuyên biệt, nghĩa là trong tương lai, cuộc cạnh tranh không nhất thiết do “mô hình lớn nhất” thắng, mà có thể do “mô hình bám sát kịch bản nhất” đạt được chuyển đổi thương mại cao hơn.

3、Tác động tiềm năng

Với nhà phát triển, việc lựa chọn mô hình sẽ phong phú hơn; việc nới lỏng giấy phép mã nguồn mở cũng giúp cho phát triển bổ sung và triển khai thương mại thuận lợi hơn, giảm sự phụ thuộc vào một API đóng nguồn đơn lẻ. Đối với doanh nghiệp, logic mua sắm trong tương lai có thể chuyển từ “đuổi theo mô hình mạnh nhất” sang “khớp chi phí, tuân thủ và hiệu quả theo kịch bản”. Đối với ngành mã hóa và Web3, xu hướng này cũng quan trọng tương tự: một mặt, nhiều mô hình mã nguồn mở hơn đồng nghĩa với việc AI trên chuỗi, suy luận phi tập trung và cơ sở hạ tầng cho AI Agent có nền tảng rộng hơn; mặt khác, sự tham gia của nhiều quốc gia và nhiều tổ chức cũng sẽ củng cố nhu cầu về “AI có chủ quyền” và triển khai bản địa, tạo thêm câu chuyện mới cho điện toán phân tán, xác thực quyền dữ liệu và tính toán riêng tư. Nhìn chung, mạch nội dung mà loạt cập nhật hôm nay truyền tải rất rõ ràng: AI mã nguồn mở đã bước vào giai đoạn mở rộng hệ sinh thái, và các “đòn quyết thắng” trong tương lai không chỉ nằm ở bản thân mô hình, mà còn ở giấy phép, cộng đồng phát triển, mức độ thuận tiện triển khai và khả năng thích ứng với ngành.📌

#AI #OpenSource #Crypto

🛡️ An ninh mạng

Linux Foundation và 19 tổ chức “khổng lồ”—bao gồm các phòng thí nghiệm AI và các ngân hàng lớn—vừa mới cho ra mắt Akrites... đây là một lớp bảo mật mới để ngăn chặn các cuộc tấn công sử dụng AI nhằm vào mã nguồn mở. Một chiến thắng lớn cho các nhà phát triển 🛡️💻

#OpenSource #AnNinhMạng

🚨 Các mô hình AI của Trung Quốc đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách GLM 5.2 vừa được xếp hạng #2 trong các bài benchmark mô phỏng kinh doanh theo chu kỳ dài.
Kimi K2.7 và MiniMax M3? Kết quả trái chiều — nhưng vẫn còn trong cuộc.

Những gì dữ liệu cho thấy:
GLM 5.2 đạt 91 so với Kimi K2.6 là 81 trên các benchmark tổng hợp — trong đó GLM áp đảo các tác vụ kiến thức với 67,2 so với 53,8. Yahoo Finance
Trong các benchmark an ninh mạng, GLM 5.2 vượt Claude Code — còn MiniMax M3 và Kimi K2.7 ghi điểm thấp hơn đáng kể, và nằm khá sát nhau. Followin
Nhưng đây mới là câu chuyện thực sự 👇
GLM 5.2 chỉ tốn bằng 1/7 GPT-5.5 — với một phần nhỏ của giá thành, các mô hình Trung Quốc mã nguồn mở (open-weight) giờ đã đủ sức cạnh tranh với các API mã nguồn đóng ở tuyến đầu. 3Commas

Vì sao điều này quan trọng với crypto & Web3:
Chi phí suy luận (inference) của AI đang giảm nhanh. Khi các mô hình mã nguồn mở bắt kịp API đóng với giá chỉ bằng 1/7:
① Các tác nhân AI (AI agents) trở nên đủ rẻ để triển khai on-chain ở quy mô lớn

② Các dự án AI phi tập trung có quyền tiếp cận các mô hình tầm tuyến đầu mà không cần trả giá OpenAI

③ Câu chuyện về sự thống trị AI của Mỹ bắt đầu nứt gãy
Góc nhìn địa chính trị:
Chính phủ Mỹ vừa hạn chế việc triển khai GPT-5.6 vì lo ngại về an ninh. Trong khi đó, GLM 5.2 của Trung Quốc là mã nguồn mở — ai cũng có thể chạy nó, ở bất cứ đâu, không cần phê duyệt của chính phủ.
AI chống kiểm duyệt + suy luận rẻ = đúng thứ Web3 cần. 👀

Quan điểm của tôi:
Cuộc đua AI không còn chỉ là Mỹ vs Trung Quốc nữa.
Mà là mã nguồn mở vs mã nguồn đóng.
Và mã nguồn mở đang thắng về mặt giá.
Mã nguồn đóng vẫn thắng về năng lực thô — ít nhất là hiện tại.
Theo dõi không gian này. Khoảng cách đang được thu hẹp mỗi tháng.

Không phải lời khuyên tài chính. DYOR.

Nguồn: BenchLM, Medium, Semgrep — Tháng 6/2026
#GLM #Kimi $BTC #MiniMax #OpenSource #CoinbroNews

$GLM CRACKS TOP 3 AI MODELS WHILE COSTING A FRACTION OF RIVALS 💎

Nội dung:
Mô hình GLM‑5.2 mã nguồn mở của Z.ai hiện xếp hạng thứ ba trên toàn cầu trong các bài benchmark độc lập, chỉ sau hai hệ thống của Anthropic và vượt qua mọi mô hình của OpenAI lẫn Google. Câu chuyện thực sự nằm ở khoảng chênh lệch giá: 1,40 USD cho mỗi một triệu token đầu vào, so với khoảng 15 USD cho Claude Opus 4.8 — tiết kiệm gấp mười lần cho các đội triển khai tác vụ vận hành thực tế.

Mô hình này chạy trên chip nội địa, có thể tải xuống và chỉnh sửa, đồng thời hỗ trợ cửa sổ một triệu token. Các kỹ sư từng kỳ vọng “giới hạn chip” sẽ làm khoảng cách tăng lên thì nay đang chứng kiến nó thu hẹp lại. Mô hình mã nguồn mở tối ưu chi phí sẽ định hình lại chi tiêu cho AI trong doanh nghiệp nhanh đến mức nào?

Không phải lời khuyên tài chính. Luôn quản lý rủi ro của bạn.

#GLM #AI #OpenSource #Disruption

💎

Các rủi ro của việc lưu trữ mã tập trung đang thúc đẩy các nhà phát triển như Matt Corallo kêu gọi đưa $BTC projects rời khỏi GitHub sau lệnh cấm của Lightning. Phi tập trung không chỉ dành cho tiền. Hãy chuyển sang tự lưu trữ để kiểm soát. 🛡️
#BitcoinDev #OpenSource

Câu chuyện đầy đủ: https://cryptoversenews.eu/bitcoin/matt-corallo-urges-bitcoin-projects-to-exit-github-after-rus/

🚨😲UNSLOTH VỪA NÉN MỘT MÔ HÌNH AI 753 TỶ THAM SỐ ĐỂ CHẠY TRÊN MỘT CHIẾC MAC. ĐIỀU NÀY SẼ THAY ĐỔI AI CỤC BỘ MÃI MÃI.

GLM-5.2 — một trong những mô hình AI mã nguồn mở lớn nhất từng được xây dựng — vừa được Unsloth nén bằng lượng tử hóa GGUF cực đoan. Kết quả: triển khai cục bộ mượt mà trên máy Mac. Không cần đám mây. Không tốn phí API. Không có dữ liệu rời khỏi thiết bị của bạn.
→ 753B tham số là AI quy mô trung tâm dữ liệu — Unsloth đã nén nó xuống mức phần cứng phổ thông

→ Định dạng GGUF cho phép nén mô hình cực mạnh mà không làm suy giảm hiệu năng cốt lõi

→ AI cục bộ ở quy mô này có nghĩa là các nhà phát triển và người xây dựng có thể chạy các mô hình đẳng cấp tiên phong một cách riêng tư và miễn phí
Dành cho các builder crypto và Web3: điều này đồng nghĩa với các tác nhân AI chạy trực tiếp trên thiết bị, phân tích hợp đồng thông minh riêng tư, và suy luận không tốn chi phí — không còn phụ thuộc vào các API của OpenAI hay Anthropic.
Bạn sẽ xây dựng gì nếu có một mô hình 753B chạy cục bộ ngay trên laptop của mình?
"Tương lai của AI không nằm ở đám mây. Unsloth vừa chứng minh nó vừa đủ gọn để bỏ vào túi của bạn." — CoinbroNews Analysis
#Unsloth #GLM5 #LocalAI #GGUF #AITools #Web3 #OpenSource

CoinbroNews | coinbronews.com

Fable-5 bị cấm 4 ngày, Qwable nhanh chóng tiếp班🤖

Claude Fable-5 của Anthropic đã được công khai tạm thời trong 4 ngày từ ngày 9 đến 12 tháng 6, rồi ngay sau đó bị đóng lại do lệnh kiểm soát xuất khẩu của Mỹ. Nhưng cộng đồng mã nguồn mở phản ứng cực nhanh—developer lordx64 trực tiếp đưa Qwable-v1 lên HF, lấy Qwen3.6-35B-A3B làm nền, và “hấp” (chưng cất) toàn bộ dấu vết lệnh gọi công cụ của Fable-5, để chạy được ngay trên máy.

Tệp trọng số nặng 70GB hiện chưa có Token, hoàn toàn là dự án mã nguồn mở. Tuy nhiên nhịp điệu kiểu “mô hình lớn bị phong tỏa → mã nguồn mở lập tức bù vào” này, đến năm 2026 thì đã không phải lần đầu. Tự sự AI x Crypto lại có thêm một ví dụ thực tế: tính toán phi tập trung + AI cục bộ, có thể sẽ là xu hướng trong tương lai.

$AI $WEB3 #OpenSource

$AI $WEB3

1、Bối cảnh

Gần đây, các mô hình lớn mã nguồn mở bước vào giai đoạn phát triển mạnh mẽ, các mô hình trọng số mã nguồn mở như Nemotron của Nvidia và Gemma của Google liên tiếp được phát hành, trực tiếp thay đổi khung so sánh khả năng AI mà các doanh nghiệp mua sắm. Trước đây, thị trường tập trung vào "ai mạnh nhất", nhưng giờ đây, các doanh nghiệp quan tâm hơn đến "hiệu suất kém bao nhiêu, giá chênh lệch bao nhiêu, có đáng để gắn bó lâu dài không". Từ các phép tính trong bài viết, có thể thấy rằng trong các tình huống nhiệm vụ tương tự, sự chênh lệch chi phí giữa các mô hình hàng đầu đóng kín và mô hình mã nguồn mở đã gần 40 lần, điều này có nghĩa là cạnh tranh AI đang chuyển từ cuộc đua công nghệ sang cuộc đua về hiệu quả chi phí và quyền kiểm soát kiến trúc.

2、Phân tích cốt lõi

Điều đáng chú ý nhất trong thông điệp này không phải là báo giá của một mô hình đơn lẻ, mà là sự thay đổi trong logic ngành. Thứ nhất, khoảng cách khả năng đang thu hẹp. Mặc dù mô hình mã nguồn mở chưa chắc dẫn đầu hoàn toàn trong suy luận phức tạp, độ ổn định và hiệu suất cực hạn, nhưng trong nhiều tình huống kinh doanh thông dụng, đã đủ "có thể sử dụng và rẻ" 🙂. Khi "đủ dùng" trở thành tiêu chuẩn mua sắm, mô hình giá cao sẽ bị giảm giá trị.

Thứ hai, sự không khớp trong quyết định nội bộ của doanh nghiệp đang bị bộc lộ. Nhiều CEO không trực tiếp quản lý lớp gọi mô hình, các đội ngũ kỹ thuật thường mặc định chọn API mạnh nhất và đắt nhất vì hiệu quả và tiện lợi trong phát triển. Ngắn hạn có thể cải thiện tốc độ ra mắt, nhưng dài hạn sẽ làm tăng chi phí suy luận, tạo ra sự phụ thuộc vào nhà cung cấp, thậm chí thiếu kiểm toán và quản trị. Đối với các doanh nghiệp có nhu cầu gọi cao, đây không phải là vấn đề công nghệ mà là vấn đề lợi nhuận.

Thứ ba, định tuyến mô hình và "kiến trúc không phụ thuộc vào mô hình" sẽ trở thành xu hướng mới. Trong tương lai, các doanh nghiệp chưa chắc sẽ đặt cược vào một mô hình đơn lẻ, mà sẽ giao các nhiệm vụ phức tạp cho các mô hình đóng kín hàng đầu, trong khi chuyển hướng suy luận quy mô lớn và chuẩn hóa sang các giải pháp mã nguồn mở chi phí thấp như DeepSeek. Ai có thể làm tốt định tuyến, giám sát, kiểm toán và kiểm soát chi phí, người đó sẽ có khả năng thu được phần thưởng từ AI doanh nghiệp trong giai đoạn tiếp theo.

3、Tác động thị trường

Đối với các ông lớn đóng kín, áp lực đang chuyển từ "có dẫn đầu hay không" sang "dẫn đầu có đáng giá không". Nếu hệ thống giá không được điều chỉnh, doanh thu API hàng trăm triệu đô sẽ đối mặt với rủi ro bị mã nguồn mở tiếp tục phân luồng. Đối với đội ngũ mã nguồn mở, cơ hội không chỉ nằm ở chính mô hình, mà còn ở dịch vụ lưu trữ, triển khai riêng tư, quản trị an toàn và chuỗi công cụ cấp doanh nghiệp.

Đối với thị trường đầu tư, logic định giá trong lĩnh vực AI cũng có thể được tinh chỉnh: trong tương lai, những gì thực sự có giá trị không nhất thiết chỉ là nền tảng tạo ra mô hình mạnh nhất, mà là phần mềm và cơ sở hạ tầng có khả năng cung cấp khả năng mô hình với chi phí thấp, có thể kiểm toán và quy mô cho doanh nghiệp 🚀. Điều này là tín hiệu tích cực cho các hướng như dịch vụ đám mây, tối ưu hóa suy luận, phần mềm trung gian, và phối hợp Agent.

4、Kết luận

Cuộc cạnh tranh "mã nguồn mở và mã nguồn đóng" này bản chất là giai đoạn bắt buộc để AI từ trình diễn công nghệ chuyển sang hiện thực thương mại. Trong ngắn hạn, các mô hình đóng kín vẫn có lợi thế về khả năng cao cấp; nhưng theo xu hướng hiện tại, các doanh nghiệp sẽ ngày càng lý tính hơn, ưu tiên theo đuổi sự hợp lý về chi phí, khả năng quản trị và tính linh hoạt của kiến trúc. Ai có thể tìm ra giải pháp tối ưu giữa hiệu quả, chi phí và khả năng kiểm soát, người đó sẽ có khả năng trở thành người chiến thắng trong vòng tiếp theo của thương mại hóa AI.

#AI #OpenSource #Crypto

Lỗi ZCash tồn tại 4 năm mà không bị phát hiện là câu chuyện quan trọng nhất trong crypto tuần này — không phải BTC đang thử nghiệm mức $62K.

Shielded Labs đã tiết lộ một lỗ hổng nghiêm trọng cho phép ai đó đúc ZEC không giới hạn mà không ai biết. Token đã sụt giảm 40%. Phản ứng này là hoàn toàn dễ hiểu. Nhưng đây là điều mà hầu hết mọi người đang bỏ lỡ.

Thực tế là việc này được phát hiện và công khai là mô hình bảo mật mã nguồn mở đang hoạt động đúng như dự định. Không có công ty nào chôn giấu nó. Không có giám đốc điều hành nào âm thầm vá lỗi và hy vọng không ai nhận ra. Cộng đồng đã tìm ra, công khai nó, và thị trường đã định giá ngay lập tức.

So sánh điều này với số lượng các vụ bê bối TradFi kéo dài nhiều năm — đôi khi hàng thập kỷ — mới lộ diện.

$BTC và $ETH đã sống sót qua sự giám sát tương tự vì chúng đã được kiểm tra áp lực công khai, bởi những đối thủ, trong nhiều năm. Đó không phải là điểm yếu. Đó là cách mà cơ sở hạ tầng bền vững được xây dựng.

Những chuỗi đã đối mặt với các thách thức bảo mật thực sự và thích ứng là những chuỗi đáng giữ trong thời điểm nén hiện tại.

Việc công bố lỗi là đau đớn. Nhưng đó cũng là cách mà ngành này kiếm được uy tín — từng sửa chữa minh bạch một lần một.

#Crypto #Bitcoin #OpenSource #CryptoSecurity #BinanceSquare

Giám đốc điều hành Viện Solana kêu gọi Thượng viện bảo vệ các nhà phát triển mã nguồn mở theo Đạo luật CLARITY. Các nhà phát triển không nên bị coi là trung gian tài chính. #Crypto #Regulation #MãNguồnMở