# Bài viết Liên quan Mã nguồn mở

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Mã nguồn mở", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Mã Chìm Của Claude Đã Bị Bẻ Khóa, Đạt 11k Sao, Nhưng Bị Từ Chối Cài Đặt

Việc Anthropic áp dụng hình mờ (watermark) ẩn lên toàn bộ văn bản do Claude tạo ra, kể cả khi người dùng chỉ sửa lỗi chính tả, đã gây tranh cãi. Hình mờ dựa trên kỹ thuật SynthID-Text của Google, cấy mẫu thống kê vào các lựa chọn từ ngữ để nhận diện nguồn gốc AI. Phản ứng lại, một dự án mã nguồn mở có tên watermarks-remover đã xuất hiện và thu hút 11k sao trên GitHub chỉ sau 5 ngày. Công cụ này hoạt động trên ba lớp: loại bỏ ký tự Unicode ẩn, viết lại văn bản để phá vỡ mẫu thống kê, và xóa siêu dữ liệu khỏi các file. Nó nhắm đến hình mờ từ Claude, Gemini và OpenAI. Điểm trớ trêu là khi được yêu cầu tự cài đặt skill xóa hình mờ này, Claude đã từ chối thẳng thừng dù người dùng viện dẫn lý do họ là khách hàng trả phí. Cuối cùng, mô hình GLM 5.2 đã thực hiện việc cài đặt. Sự việc làm nổi bật cuộc chạy đua không hồi kết giữa việc đánh dấu nội dung AI và nỗ lực xóa bỏ nó. Một bên cho rằng hình mờ là cần thiết để chống tin giả và truy xuất nguồn gốc, trong khi bên kia cho rằng nó tạo ra sự phân biệt đối xử và vi phạm quyền của người dùng trả phí. Cộng đồng mã nguồn mở tiếp tục phản ứng nhanh hơn các quy định.

marsbit2 giờ trước

Mã Chìm Của Claude Đã Bị Bẻ Khóa, Đạt 11k Sao, Nhưng Bị Từ Chối Cài Đặt

marsbit2 giờ trước

Vừa rồi, Xiaohongshu công bố nguồn mở dots3-note, mô hình cùng series đạt điểm IMO 42 điểm tuyệt đối đã có mặt

Vừa qua, Xiaohongshu đã chính thức mở nguồn mô hình **dots3-note preview**, một phiên bản thuộc series mô hình từng đạt điểm số hoàn hảo 42/42 tại Kỳ thi Olympic Toán học Quốc tế (IMO). Đây là phiên bản đầu tiên của series dots3 được công bố, tập trung giải quyết các nhiệm vụ dài hạn phức tạp và khó đánh giá trong thực tế. Mô hình với 280B tham số (16B kích hoạt) hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh siêu dài 512K, có khả năng đa phương thức (văn bản, hình ảnh, giọng nói) và được tối ưu cho lập luận phức tạp, Agent và cảm nhận đa phương thức. Bài viết trình bày các kết quả thử nghiệm cho thấy khả năng của dots3-note preview trong việc xử lý các tác vụ dài, không có đáp án chuẩn như: chơi tựa game chiến thuật "Slay the Spire II", giải câu đố ARC-AGI 3, lên kế hoạch trang trí nội thất dựa trên hình ảnh, và thậm chí tự phát triển một ứng dụng visionOS hoàn chỉnh từ đầu đến cuối. Mô hình thể hiện khả năng học hỏi liên tục, ghi nhớ thông tin, tự đánh giá và điều chỉnh sai sót trong quá trình thực thi. Sức mạnh này đến từ sự kết hợp các kỹ thuật như **TEMPO** (phương pháp tối ưu hóa ước tính giá trị cho các bước macro), cơ chế **Self-Critiquing** (tự phê bình) và huấn luyện tăng cường trên các nhiệm vụ siêu dài. Xiaohongshu cũng giới thiệu hai bộ tiêu chuẩn đánh giá mới là **VibeSearchBench** và **VibeLifeBench** để đo lường khả năng của Agent trong các tình huống thực tế mơ hồ và biến đổi. Việc mở nguồn lần này bổ sung mảnh ghép Agent vào hệ sinh thái mã nguồn mở trước đó của Xiaohongshu. Phiên bản chính thức của dots3-note và các phiên bản khác trong series dots3 (jazz, aria) dự kiến sẽ được công bố trong tương lai.

marsbit08/14 03:39

Vừa rồi, Xiaohongshu công bố nguồn mở dots3-note, mô hình cùng series đạt điểm IMO 42 điểm tuyệt đối đã có mặt

marsbit08/14 03:39

Vừa rồi, DeepSeek Harness gây chấn động khi mã nguồn mở: Mọi thứ đều là plugin

Hôm nay, DeepSeek đã chính thức mở mã nguồn DeepSeek Harness (phiên bản xem trước cho nhà phát triển), một framework xây dựng agent AI với triết lý thiết kế cốt lõi "mọi thứ đều là plugin". Dự án được xây dựng trên vi lõi Cordis, cho phép các nhà phát triển lắp ráp các agent thông minh với các khả năng khác nhau thông qua file cấu hình `cordis.yml` - từ chỉnh sửa file, chạy lệnh Shell, truy cập web, đến quản lý công việc và điều phối đa agent. DeepSeek Harness cung cấp nhiều giao diện: Web UI, TUI cho terminal, chế độ Headless cho tự động hóa và SDK cho Python. Web UI cung cấp 4 chế độ agent mẫu, từ "Chuẩn" đầy đủ tính năng đến "Sáng tạo" cho phép agent kiểm tra và sửa đổi thời gian chạy của chính nó một cách có kiểm soát. Một điểm nổi bật là thiết kế "Session Log" ghi lại toàn bộ sự kiện, đảm bảo trạng thái agent có thể được tái tạo hoàn toàn để gỡ lỗi và kiểm tra. Framework cũng nhấn mạnh bảo mật với các chính sách hạn chế quyền mặc định (workspace-write), cơ chế phê duyệt và nguyên tắc "fail-close". Với cấu trúc plugin triệt để, DeepSeek Harness không chỉ là một trợ lý lập trình khác, mà là một bộ SDK/bộ khung ứng dụng linh hoạt để xây dựng, vận hành và mở rộng các hệ thống agent, thể hiện tầm nhìn kỹ thuật sâu sắc của DeepSeek về tương lai của kỹ thuật agent AI.

marsbit08/14 00:00

Vừa rồi, DeepSeek Harness gây chấn động khi mã nguồn mở: Mọi thứ đều là plugin

marsbit08/14 00:00

Cá voi đen nổi lên, DeepSeek bước vào hiệp hai

DeepSeek vừa ra mắt hai thông tin quan trọng: mô hình V4 Pro chính thức và Harness - hệ thống thực thi Agent nguồn mở với triết lý "mọi thứ đều là plugin". Harness không chỉ là một công cụ lập trình mà là một nền tảng cho phép tùy biến sâu, nơi nhà phát triển có thể thay thế hoặc mở rộng mọi khả năng của Agent thông qua plugin, từ giao diện đến logic thực thi. Thử nghiệm cho thấy, cùng một mô hình DeepSeek V4-Flash khi chạy trên các hệ thống Harness khác nhau sẽ cho kết quả và chi phí chênh lệch đáng kể, chứng tỏ hệ thống thực thi quyết định hiệu quả khai thác năng lực của mô hình. Harness tập trung vào khả năng truy xuất nguồn gốc đầy đủ và xử lý ổn định các nhiệm vụ dài, phản ánh tư duy hệ thống từ lĩnh vực giao dịch định lượng. Động thái này đánh dấu bước chuyển của DeepSeek từ mô hình bán "token" sang cung cấp "kết quả" hoàn chỉnh, nhắm đến việc tạo ra giá trị thực tế trong các tác vụ phức tạp như phát triển phần mềm. Bằng cách mở mã nguồn Harness, DeepSeek kỳ vọng cộng đồng sẽ cùng xây dựng hệ sinh thái plugin phong phú, định hình tương lai của Agent theo hướng mở và linh hoạt.

marsbit08/13 23:59

Cá voi đen nổi lên, DeepSeek bước vào hiệp hai

marsbit08/13 23:59

Các công ty tiền mã hóa kêu gọi các phòng thí nghiệm AI "trang bị" cho các nhà bảo vệ Bitcoin những mô hình mạnh nhất

Hơn 30 công ty bitcoin và tiền mã hóa đã gửi thư ngỏ đến các phòng thí nghiệm AI hàng đầu, kêu gọi cung cấp cho các nhà phát triển mã nguồn mở quyền truy cập sớm vào các mô hình AI mạnh nhất cho an ninh mạng. Sáng kiến do Bitcoin Policy Institute tổ chức, với chữ ký từ các tên tuổi như Coinbase, Block và ARK Invest. Lý do: các nhà phát triển cốt lõi của Bitcoin hiện đang sử dụng các công cụ AI kém mạnh hơn so với những kẻ tấn công tiềm năng. Các hạn chế an toàn trên mô hình công khai đôi khi cản trở việc tìm kiếm lỗ hổng hợp pháp, trong khi kẻ xấu có thể tiếp cận công cụ mạnh qua mô hình mã nguồn mở hoặc các cách thức khác. Các công ty đề nghị thiết lập chương trình truy cập tin cậy, bao gồm quyền truy cập sớm vào mô hình mạnh, tài nguyên máy tính, môi trường bảo mật để phân tích mã riêng tư và kênh liên lạc trực tiếp với đội ngũ bảo mật của các phòng lab AI. Nhu cầu cấp thiết được minh chứng bởi các vụ tấn công gần đây, như lỗ hổng nghiêm trọng trong BTCPay Server hay vụ tấn công Coldcard dẫn đến tổn thất ước tính 1.719 BTC (~111 triệu USD) do lỗi tạo số ngẫu nhiên. Năm 2026 cũng chứng kiến hàng loạt vụ mất tiền lớn trên các giao thức DeFi như Ostium, AFX, Summer.fi và Bonzo Lend, với thiệt hại lên đến hàng chục triệu USD. Các mô hình AI tiên tiến có thể giúp tăng cường bảo vệ bằng cách phân tích cơ sở mã lớn, tìm kiếm các kịch bản khai thác bất thường và phát hiện vấn đề trước khi kẻ xấu lợi dụng.

cryptonews.ru08/13 12:34

Các công ty tiền mã hóa kêu gọi các phòng thí nghiệm AI "trang bị" cho các nhà bảo vệ Bitcoin những mô hình mạnh nhất

cryptonews.ru08/13 12:34

Bitcoin Policy Institute kêu gọi nhà phát triển AI cung cấp cho các nhà bảo vệ cơ sở hạ tầng tiền mã hóa quyền truy cập vào các mô hình tiên tiến

Viện Chính sách Bitcoin (BPI) kêu gọi các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp quyền truy cập vào các mô hình tiên tiến cho những người bảo vệ cơ sở hạ tầng mã nguồn mở trong lĩnh vực tiền mã hóa. Trong một bức thư ngỏ, BPI cảnh báo rằng các hệ thống AI hiện đại có khả năng phân tích mã nguồn lớn và phát hiện lỗ hổng, nhưng những kẻ tấn công có thể tiếp cận các công cụ này sớm hơn các nhà bảo vệ. Điều này tạo ra rủi ro lớn cho cơ sở hạ tầng tài sản kỹ thuật số, bao gồm ví, sàn giao dịch, thư viện mã hóa và phần mềm nút, vốn đang quản lý hàng nghìn tỷ USD. Đặc biệt, các nhà phát triển cốt lõi của Bitcoin hiện không có quyền truy cập vào các mô hình AI mạnh nhất và các chương trình bảo mật chuyên dụng. BPI đề xuất các phòng thí nghiệm AI hàng đầu thiết lập chương trình truy cập đặc quyền cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đáng tin cậy. Các đề xuất bao gồm: cấp quyền truy cập sớm, có kiểm soát vào các mô hình AI mạnh; cung cấp đủ tài nguyên điện toán; tạo môi trường an toàn để phân tích mã riêng tư; và mở rộng quyền truy cập cho cả các nhóm nhỏ, tổ chức phi lợi nhuận. Việc này nhằm giúp họ tìm và sửa lỗi bảo mật trước khi bị khai thác. BPI cũng kêu gọi ngành công nghiệp tiền mã hóa hỗ trợ xác định các đối tác đáng tin cậy và phối hợp ứng phó với các mối đe dọa.

cryptonews.ru08/12 12:14

Bitcoin Policy Institute kêu gọi nhà phát triển AI cung cấp cho các nhà bảo vệ cơ sở hạ tầng tiền mã hóa quyền truy cập vào các mô hình tiên tiến

cryptonews.ru08/12 12:14

Bài phát biểu mới nhất của người sáng lập OpenClaw 'Peter Steinberg': Bài học từ sự sống và cái chết của một dự án mã nguồn mở, cách OpenClaw vượt qua trung tâm của cơn bão

Sáu tháng trước, Peter Steinberg được coi là "tương lai". Giờ đây, người sáng lập OpenClaw - một trong những dự án AI agent mã nguồn mở nổi tiếng - chia sẻ câu chuyện thăng trầm của mình. Mọi thứ bắt đầu từ một ngày mưa tháng 11/2024, khi Peter bực bội vì không thể gửi gợi ý từ điện thoại sang máy tính để AI agent kiểm tra công việc. Ông đã tạo ra một chương trình chuyển tiếp WhatsApp, cảm thấy như "phép thuật" nhờ trải nghiệm tương tác thân thiện. Dù bạn bè không chuyên công nghệ rất thích, ban đầu họ không hiểu giá trị của nó. Sau khi thêm hỗ trợ Discord và đổi tên thành OpenClaw, dự án bùng nổ. Chỉ trong 8 tháng, có hơn 18.000 người đóng góp. Tuy nhiên, áp lực danh tiếng và sự chú ý quá lớn suýt khiến Peter xóa toàn bộ dự án. Ông cũng đối mặt với thách thức khi mô hình AI then chốt bị hủy đăng ký đột ngột, buộc phải chuyển sang mô hình mã nguồn mở. Bài học lớn nhất của Peter là: khi niềm vui xây dựng biến mất, sản phẩm sẽ không còn tốt. "Niềm vui chính là tốc độ." Sau khi lập một tổ chức phi lợi nhuận và nhận hỗ trợ từ NVIDIA, nhóm 10 người của ông đã tìm lại được niềm vui khi xây dựng sản phẩm cho chính mình. OpenClaw tồn tại để cung cấp một lựa chọn thay thế: agent chạy ở mọi nơi, tương thích mọi mô hình, đảm bảo dữ liệu không rời khỏi thiết bị của bạn. Câu chuyện của Peter không chỉ về công nghệ, mà về mối quan hệ giữa con người và sáng tạo: bắt nguồn từ bực bội, thành công nhờ xây dựng cho bản thân, và vượt qua khủng hoảng bằng cách tìm lại niềm vui.

marsbit08/12 09:09

Bài phát biểu mới nhất của người sáng lập OpenClaw 'Peter Steinberg': Bài học từ sự sống và cái chết của một dự án mã nguồn mở, cách OpenClaw vượt qua trung tâm của cơn bão

marsbit08/12 09:09

16 tháng sau, Meta quay trở lại nguồn mở, Zuckerberg ủng hộ mạnh mẽ công nghệ chưng cất

Meta đã quay trở lại với mô hình mã nguồn mở sau 16 tháng bằng việc công bố thông số cốt lõi của mô hình AI Muse Glimmer, cho phép nhà phát triển tải xuống và chỉnh sửa. Công ty cũng cam kết sẽ mở mã nguồn của mô hình mạnh hơn là Muse Spark 1.2 trong vài tuần tới. Mark Zuckerberg nhấn mạnh tầm nhìn cung cấp AI mạnh mẽ và miễn phí cho hàng tỷ người, trao quyền cho cá nhân và tạo thế cân bằng với các tổ chức lớn. Ông phản đối việc các công ty như OpenAI và Anthropic tập trung năng lực AI vào doanh nghiệp và chính phủ, đồng thời bảo vệ nguyên tắc học từ thông tin có thể quan sát được. Muse Glimmer, với 29,6 tỷ tham số, được thiết kế làm nền tảng Agent chạy trên thiết bị cá nhân, hỗ trợ đầu vào văn bản và hình ảnh. Mặc dù hiệu quả trong gọi công cụ và thực thi tác vụ, mô hình này vẫn có điểm yếu về kiến thức và ảo giác so với một số đối thủ. Meta kỳ vọng việc mở mã nguồn sẽ thu hút lại cộng đồng nhà phát triển, thúc đẩy hệ sinh thái và tạo nhu cầu cho dịch vụ điện toán đám mây sắp tới của họ. Động thái này diễn ra trong bối cảnh các mô hình mã nguồn mở từ Trung Quốc như DeepSeek, Kimi và Qwen đang ngày càng cạnh tranh. Việc Meta tái cam kết với mã nguồn mở làm nổi bật ba câu hỏi then chốt cho ngành: khả năng nào nên được mở, ai chịu chi phí và ai thiết lập các quy tắc.

marsbit08/11 10:43

16 tháng sau, Meta quay trở lại nguồn mở, Zuckerberg ủng hộ mạnh mẽ công nghệ chưng cất

marsbit08/11 10:43

Tỷ lệ truy cập bộ đệm 99.93%, Harness phù hợp nhất cho DeepSeek đã xuất hiện, thu hút 86,000 sao trên GitHub

Dự án Pi - một harness (bộ khung công cụ) lập trình AI mã nguồn mở trên GitHub với khoảng 86,000 sao - được chứng minh là bộ harness phù hợp nhất hiện nay để tận dụng hiệu quả mô hình DeepSeek, đặc biệt về mặt chi phí. Điểm nổi bật nhất là khả năng tối ưu bộ nhớ đệm (cache). Khi tích hợp DeepSeek vào Pi, tỷ lệ cache hit (số token tái sử dụng được) đạt tới 99.93%, nghĩa là chỉ 0.07% token đầu vào cần tính toán lại. Điều này giảm chi phí xử lý đáng kể. Một thử nghiệm của Composio với 8 harness phổ biến cho thấy Pi có chi phí trung bình để hoàn thành một nhiệp vụ thành công thấp nhất, chỉ khoảng 0.028 USD, trong khi Claude Code đắt hơn gấp 7 lần (0.195 USD). Lý do Pi phù hợp với DeepSeek nằm ở thiết kế đơn giản và tối ưu hóa cụ thể. Pi chỉ cung cấp 4 công cụ cơ bản (đọc, viết, sửa file và thực thi lệnh), cấu trúc phiên làm việc ổn định, giúp tối đa hóa việc tái sử dụng cache của DeepSeek. Dự án cũng đã thêm hỗ trợ native provider cho DeepSeek, khắc phục lỗi tương thích. Trong khi đó, DeepSeek đã công bố phát triển harness chính thức của riêng mình, nhắm mục tiêu cạnh tranh với Claude Code. Harness chính thức hứa hẹn tích hợp sâu và dùng ngay, trong khi Pi vẫn giữ ưu thế về tính linh hoạt, cho phép tùy chỉnh workflow và dễ dàng chuyển đổi giữa nhiều mô hình AI khác nhau.

marsbit08/11 01:13

Tỷ lệ truy cập bộ đệm 99.93%, Harness phù hợp nhất cho DeepSeek đã xuất hiện, thu hút 86,000 sao trên GitHub

marsbit08/11 01:13

Người sáng lập Bitcoin Red Team chuyển sang dùng AI Trung Quốc: 'Điều đó khiến tôi đau lòng'

Nhà sáng lập Bitcoin Red Team, Rob Hamilton, đã công bố trên X rằng ông buộc phải quay lại sử dụng các mô hình AI mã nguồn mở của Trung Quốc để tiếp tục nghiên cứu bảo mật. Động thái này đến sau khi quyền truy cập của ông vào các công cụ AI của OpenAI đột ngột bị hạn chế, chỉ một ngày sau khi ông bắt đầu tích hợp chúng vào công việc kiểm tra lỗ hổng cho cơ sở hạ tầng Bitcoin. Hamilton bày tỏ sự thất vọng khi với tư cách một người Mỹ yêu nước nhưng buộc phải dùng đến giải pháp này. Ông nhấn mạnh mối lo ngại rằng các công cụ AI mạnh nhất không được cung cấp cho những người bảo vệ hệ thống, trong khi "tin tặc" thì không gặp phải các rào cản tương tự. Nhóm tình nguyện Bitcoin Red Team của ông đang nỗ lực quét hàng trăm kho mã nguồn mở liên quan đến Bitcoin để tìm lỗ hổng, đặc biệt sau vụ tấn công ví phần cứng Coldcard gây thất thoát hơn 100 triệu USD. Tình trạng này phản ánh một vấn đề rộng hơn trong ngành công nghiệp tiền mã hóa, nơi nhiều công ty hàng đầu vẫn đang chờ đợi quyền truy cập vào các mô hình AI tiên tiến để tăng cường bảo mật cho mã nguồn của họ.

cointelegraph08/10 13:36

Người sáng lập Bitcoin Red Team chuyển sang dùng AI Trung Quốc: 'Điều đó khiến tôi đau lòng'

cointelegraph08/10 13:36

活动图片