# 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.

Bitcoin Được Tạo Ra Bởi CIA? Giáo Sư Trung Quốc Jiang Xueqin Đưa Ra Tuyên Bố Gây Sốc

Nhà giáo dục người Canada gốc Hoa Jiang Xueqin đã gây tranh cãi khi tuyên bố Bitcoin có thể do CIA hoặc "nhà nước ngầm" Mỹ tạo ra, thay vì nhân vật ẩn danh Satoshi Nakamoto. Trên podcast Jack Neel, ông lập luận rằng việc ai đó phát triển công nghệ blockchain nhiều năm rồi tặng miễn phí cho thế giới là "vô lý", và chỉ các cơ quan tình báo, quốc phòng Mỹ (như DARPA, NSA, CIA) mới đủ khả năng kỹ thuật và có lợi ích chiến lược từ giám sát và tài trợ bí mật. Cộng đồng Bitcoin phản bác mạnh mẽ. Các chuyên gia như Ansel Lindner và Lyn Alden cho rằng Jiang hiểu sai về bản chất phi tập trung và mã nguồn mở của Bitcoin, nhấn mạnh rằng giá trị của mạng lưới không phụ thuộc vào người tạo ra nó mà dựa trên tính minh bạch và sự vận hành phân tán toàn cầu. Nhà bình luận MDB chỉ ra rằng câu hỏi "máy chủ Bitcoin ở đâu" của Jiang cho thấy sự thiếu hiểu biết, vì Bitcoin chạy trên mạng lưới node phân tán khắp thế giới, không thể kiểm duyệt hay kiểm soát.

bitcoinist04/17 10:13

Bitcoin Được Tạo Ra Bởi CIA? Giáo Sư Trung Quốc Jiang Xueqin Đưa Ra Tuyên Bố Gây Sốc

bitcoinist04/17 10:13

MiniMax và cơn bão 'mã nguồn mở giả': Lý tưởng của Diêm Tuấn Kiệt đã thất bại trước nỗi lo vốn?

Vào ngày 12/4, MiniMax chính thức mô hình mã nguồn mở M2.7 trên HuggingFace, nhưng việc sử dụng giao thức "Modified-MIT" đã gây tranh cãi lớn. Giao thức này yêu cầu doanh nghiệp phải có sự cho phép bằng văn bản để sử dụng thương mại, vi phạm tinh thần mã nguồn mở truyền thống. Nhiều nhà phát triển chỉ trích đây chỉ là "mở trọng số" chứ không phải mã nguồn mở thực sự. Nguyên nhân được MiniMax đưa ra là để bảo vệ danh tiếng khi các nền tảng bên thứ ba sửa đổi mô hình làm giảm chất lượng. Tuy nhiên, động thái này được cho là xuất phát từ áp lực thương mại sau khi công ty lên sàn chứng khoán. Báo cáo tài chính năm 2025 cho thấy MiniMax thua lỗ 18,72 tỷ USD, với hơn 60% chi phí dành cho điện toán. Doanh nghiệp buộc phải ưu tiên lợi nhuận. Sự kiện này làm nổi bật sự khác biệt giữa "mở trọng số" và "mã nguồn mở", đồng thời cảnh báo các nhà phát triển về tính không chắc chắn của các mô hình "miễn phí". Trong tương lai, cộng đồng AI có thể chia thành hai hướng: mã nguồn mở thực sự và mô hình có điều kiện thương mại.

marsbit04/16 11:03

MiniMax và cơn bão 'mã nguồn mở giả': Lý tưởng của Diêm Tuấn Kiệt đã thất bại trước nỗi lo vốn?

marsbit04/16 11:03

Có người đã 'luyện hóa' Buffett và Munger thành Agent, rồi mã nguồn mở nó...

Một dự án mã nguồn mở có tên "AI Hedge Fund" đang gây sốt trên GitHub, với hơn 51.7k sao và 9k fork. Dự án này "hóa thạch" 12 nhà đầu tư huyền thoại như Warren Buffett, Charlie Munger, và Cathie Wood thành các AI Agent, mỗi người mang triết lý đầu tư đặc trưng của riêng mình. Hệ thống còn có 6 Agent chuyên gia phân tích để tổng hợp ý kiến và đưa ra quyết định giao dịch cuối cùng. Người dùng có thể nhờ các Agent này phân tích cổ phiếu, hoàn thiện chiến lược, và thậm chí chạy mô-đun backtest với dữ liệu lịch sử trước khi đầu tư thật. Dự án tương thích với 13 mô hình LLM lớn, bao gồm OpenAI và Claude, và có thể chạy trên máy tính cá nhân. Tuy được đánh giá cao về mặt ý tưởng và kiến thức Agent, nhiều người dùng vẫn tỏ ra thận trọng về khả năng sinh lời thực tế, lưu ý rằng các Agent mô phỏng triết lý chứ không đảm bảo kết quả, và khuyến cáo luôn ghi nhớ rủi ro khi đầu tư.

marsbit04/14 11:19

Có người đã 'luyện hóa' Buffett và Munger thành Agent, rồi mã nguồn mở nó...

marsbit04/14 11:19

Người tạo ra Kling trở lại Alibaba và tạo ra một 'ngựa ô' mới

Người đứng sau mô hình AI video HappyHorse-1.0 của Alibaba, Zhang Di, từng làm việc tại Alibaba và Kuaishou, đã trở lại Alibaba vào tháng 11/2025 và chỉ sau 5 tháng đã cho ra mắt HappyHorse. Mô hình này đã đứng đầu bảng xếp hạng Artificial Analysis trong cả hai hạng mục text-to-video và image-to-video, vượt qua các đối thủ như ByteDance và Kuaishou. HappyHorse có 15 tỷ tham số, sử dụng kiến trúc Transformer đa phương thức, cho phép đồng bộ hóa khẩu hình với nhiều ngôn ngữ và giảm thời gian tạo video xuống còn 38 giây cho video 5 giây. Điều này giúp nó phù hợp cho các ứng dụng thương mại. Alibaba định hướng ứng dụng HappyHorse vào lĩnh vực thương mại điện tử, giúp các nhà bán hàng tạo video quảng cáo sản phẩm nhanh chóng, đa dạng hóa kịch bản và ngôn ngữ, đồng thời tăng hiệu quả chuyển đổi. Với lợi thế dữ liệu giao dịch và hành vi người dùng, Alibaba có thể tối ưu hóa video cho mục đích bán hàng. Tuy nhiên, vẫn có những thách thức về bản quyền và độ trung thực của nội dung AI. Nhưng với một kế hoạch ứng dụng rõ ràng, HappyHorse hứa hẹn mang lại lợi thế cạnh tranh cho Alibaba trong thị trường video AI.

marsbit04/13 05:14

Người tạo ra Kling trở lại Alibaba và tạo ra một 'ngựa ô' mới

marsbit04/13 05:14

Phiên bản "Cậu bé chăn cừu" của Anthropic gây hoang mang Phố Wall! Lỗ hổng 27 năm, Mythos bị 8 AI đánh bại trong nháy mắt

Claude Mythos của Anthropic bị phơi bày là "báo động giả" khi các nghiên cứu độc lập chứng minh khả năng bảo mật của AI không phụ thuộc vào quy mô mô hình. Dù Anthropic tuyên bố Mythos phát hiện hàng ngàn lỗ hổng 0day, thực tế phần lớn tồn tại trong phần mềm cũ không thể khai thác, chỉ dựa trên 198 lần kiểm tra thủ công. 8 mô hình AI nhỏ hơn (thậm chí chỉ 3.6B tham số) đều thành công phát hiện lỗ hổng 27 năm trong OpenBSD/FreeBSD với chi phí cực thấp. Chuyên gia bảo mật George Hotz chỉ trích Anthropic cường điệu hóa rủi ro để gây sợ hãi. Đồng thời, người dùng phàn nàn Claude Opus 4.6 bị "giảm trí thông minh" với khả năng suy luận giảm mạnh, trong khi Anthropic tập trung vào tính năng phụ thay vì cải thiện lõi.

marsbit04/12 08:06

Phiên bản "Cậu bé chăn cừu" của Anthropic gây hoang mang Phố Wall! Lỗ hổng 27 năm, Mythos bị 8 AI đánh bại trong nháy mắt

marsbit04/12 08:06

54 tỷ đốt không cháy, Sora chết: Mô hình Trung Quốc ẩn danh dùng 38 giây đá cánh cửa tiếp theo

Vào cuối tháng 3/2026, OpenAI tuyên bố đóng cửa hoàn toàn Sora - công cụ tạo video bằng AI từng được kỳ vọng cao, do chi phí vận hành quá lớn (54 tỷ USD/năm) và tỷ lệ video khả dụng thấp (5-10%). Ngay sau đó, một mô hình ẩn danh có tên HappyHorse-1.0 của Trung Quốc đã đứng đầu bảng xếp hạng AI video uy tín Artificial Analysis với 1357 điểm ở hạng mục video thuần (không âm thanh), vượt qua các đối thủ lớn như Seedance 2.0 của ByteDance. HappyHorse-1.0 sử dụng kiến trúc Transformer thống nhất 15B tham số, tạo video 1080p chỉ trong 38,4 giây trên một card đồ họa H100. Dù bị chỉ trích là "mã nguồn mở ảo" ban đầu, nó nhanh chóng được xác nhận là mã nguồn mở thật. Nguồn gốc mô hình được cho là từ Alibaba hoặc dựa trên công nghệ của Sand.ai. Việc ẩn danh tham gia bảng xếp hạng giúp thu thập dữ liệu người dùng miễn phí và tránh rủi ro pháp lý về bản quyền. Sự kiện này cho thấy cuộc đua AI video đã chuyển từ "mô hình thông minh hơn" sang "chi phí tính toán rẻ hơn và khả năng tuân thủ tốt hơn". Các công ty lớn như ByteDance đang tập trung vào API giá rẻ (1 nhân dân tệ/giây video) và hợp đồng khung trị giá hàng triệu USD để kiểm soát rủi ro pháp lý. Ba lĩnh vực ứng dụng tiềm năng là: tự động hóa video thương mại điện tử (giảm chi phí từ 500-2000 xuống 10-50 nhân dân tệ), sản xuất phim ngắn công nghiệp (thay thế 30-40% cảnh quay) và địa phương hóa quảng cáo toàn cầu. Cạnh tranh trong lĩnh vực AI video giờ đây không còn là về mô hình mạnh nhất, mà là về quy trình làm việc hiệu quả nhất.

marsbit04/10 00:22

54 tỷ đốt không cháy, Sora chết: Mô hình Trung Quốc ẩn danh dùng 38 giây đá cánh cửa tiếp theo

marsbit04/10 00:22

Bộ Tư pháp Mỹ bác bỏ lập luận của Roman Storm, cho rằng án lệ Tòa án Tối cao không áp dụng cho vụ án Tornado Cash

Bộ Tư pháp Mỹ (DOJ) bác bỏ lập luận pháp lý của Roman Storm – nhà phát triển Tornado Cash – cho rằng phán quyết gần đây của Tòa án Tối cao trong vụ Communications v. Sony Music không áp dụng cho vụ án hình sự này. Storm bị cáo buộc rửa tiền, vi phạm lệnh trừng phạt và vận hành doanh nghiệp chuyển tiền không giấy phép. DOJ nhấn mạnh vụ viện dẫn liên quan trách nhiệm dân sự, trong khi Storm đối mặt cáo trạng hình sự, và bản chất vụ án hoàn toàn khác biệt. Phía bào chữa cho rằng Tornado Cash chỉ là công cụ trung lập, việc biết đến khả năng bị lạm dụng không chứng minh được ý định phạm tội. Kết quả vụ án có thể tạo tiền lệ quan trọng về trách nhiệm pháp lý của nhà phát triển công cụ phi tập trung, ảnh hưởng sâu rộng đến DeFi và công nghệ bảo mật trong không gian crypto.

ambcrypto04/07 15:33

Bộ Tư pháp Mỹ bác bỏ lập luận của Roman Storm, cho rằng án lệ Tòa án Tối cao không áp dụng cho vụ án Tornado Cash

ambcrypto04/07 15:33

iPhone chạy Gemma 4 cục bộ gây bão, Kỷ nguyên 0 token còn bao xa?

Mô hình Gemma 4 mới của Google đã gây bão khi có thể chạy cục bộ trên điện thoại iPhone và Samsung với tốc độ ấn tượng lên đến 40 token/giây, nhờ tối ưu hóa trên chip Apple và framework MLX. Với hai phiên bản nhỏ gọn (2.3B và 4.5B tham số), hỗ trợ đa phương tiện và cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128K, Gemma 4 được xem như một giải pháp thay thế Gemini thu nhỏ, tiện lợi cho thiết bị di động. Người dùng có thể dễ dàng trải nghiệm thông qua ứng dụng chính thức Google AI Edge Gallery. Tuy nhiên, ở phiên bản lớn hơn (26B), mô hình gặp hạn chế trong các tác vụ phức tạp như agent coding hay gọi công cụ, so với các đối thủ như Qwen3-Coder. Dù còn một số điểm yếu về trí tuệ và khả năng xử lý tác vụ phức tạp, Gemma 4 vẫn mở ra xu hướng chạy AI cục bộ trên thiết bị cá nhân, giảm phụ thuộc vào token và API đám mây. Điều này có thể thúc đẩy các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung vào những bài toán khó hơn như agent mạnh, ngữ cảnh dài và dữ liệu chuyên sâu. Tương lai của AI có thể chứng kiến sự dịch chuyển mạnh mẽ khi mô hình cục bộ ngày càng mạnh mẽ và phổ biến.

marsbit04/06 05:55

iPhone chạy Gemma 4 cục bộ gây bão, Kỷ nguyên 0 token còn bao xa?

marsbit04/06 05:55

Google sắp công bố mô hình lớn mã nguồn mở Gemma 4: Số lượng tham số tăng gấp 4 lần

Trong bối cảnh thị trường mô hình lớn mã nguồn mở toàn cầu lâu nay bị chi phối bởi các công ty công nghệ Trung Quốc, Google sắp công bố mô hình Gemma 4 thế hệ mới với nhiều nâng cấp đáng chú ý. Thông tin được Giám đốc điều hành DeepMind Demis Hassabis ám chỉ thông qua biểu tượng "bốn viên kim cương". Gemma 4 dự kiến có quy mô tham số tăng gấp 4 lần, bao gồm một mô hình lớn 120B thử thách giới hạn chạy cục bộ. Mô hình này áp dụng kiến trúc MoE (hỗn hợp chuyên gia), chỉ kích hoạt 15B tham số, cho phép khả năng chạy offline trên card đồ họa dân dụng. Khả năng xử lý ngữ cảnh dự kiến tăng 1-2 lần, cùng kỹ năng suy luận logic và xử lý tác vụ phức tạp được cải thiện sâu. Về mặt chiến lược, Google duy trì lợi thế thương mại từ mô hình đóng trong khi vẫn kiểm soát ảnh hưởng trong cộng đồng mã nguồn mở. Gemma 4 tập trung vào trải nghiệm cục bộ hóa, tối ưu hiệu suất mô hình nhẹ để cạnh tranh trực tiếp với các mô hình nguồn mở Trung Quốc. Sự xuất hiện của Gemma 4 đẩy cao ngưỡng cạnh tranh, biến cuộc đua sang thời kỳ kết hợp cả tham số và hiệu suất.

marsbit04/02 06:47

Google sắp công bố mô hình lớn mã nguồn mở Gemma 4: Số lượng tham số tăng gấp 4 lần

marsbit04/02 06:47

Đột phá mới trong Trí tuệ thể hiện: AutoNomy mở nguồn toàn bộ mô hình nền tảng robot đa năng ABot-M0

Lĩnh vực trí tuệ thể hiện (Embodied AI) đạt bước tiến đột phá: AutoNomy (Gaode) chính thức mở nguồn toàn bộ mô hình nền tảng robot đa năng ABot-M0 - mô hình kiến trúc thống nhất đầu tiên trên toàn cầu dành cho thao tác của robot. ABot-M0 hướng tới mục tiêu "một bộ não đa năng phù hợp với nhiều loại robot", phá vỡ rào cản giữa các phần cứng khác nhau, thúc đẩy ứng dụng trí tuệ thể hiện từ phòng thí nghiệm vào công nghiệp và gia đình. Về hiệu suất: ABot-M0 đạt tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ 80.5% trên benchmark Libero-Plus, vượt trội hơn 30% so với phương án tiêu chuẩn trước đó là Pi0, đồng thời thiết lập kỷ lục mới (SOTA) trên cả Libero và RoboCasa. AutoNomy mở nguồn toàn diện 3 khía cạnh: 1. **Dữ liệu:** Bộ dữ liệu UniACT với hơn 6 triệu đường dẫn thao tác thực tế. 2. **Thuật toán:** Công bố kiến trúc mô hình, framework huấn luyện, bao gồm thuật toán học đa tạp hành động (AML) sáng tạo và kiến trúc cảm nhận hai luồng. 3. **Mô hình:** Cung cấp mô hình đã tiền huấn luyện end-to-end và bộ công cụ đầy đủ, cho phép sử dụng ngay lập tức. Việc mở nguồn ABot-M0 nhằm giải quyết các vấn đề "ốc đảo dữ liệu" và "triển khai khó khăn", giảm đáng kể ngưỡng ứng dụng cho robot hợp tác công nghiệp và robot dịch vụ gia đình, xây dựng cầu nối giữa nghiên cứu học thuật và ứng dụng công nghiệp.

marsbit04/01 08:20

Đột phá mới trong Trí tuệ thể hiện: AutoNomy mở nguồn toàn bộ mô hình nền tảng robot đa năng ABot-M0

marsbit04/01 08:20

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow