Tới nội dung
#Mã nguồn mở / repo
Hôm nay13 tháng 11Thứ Sáu34 mục
  1. Hacker News · AI71

    Kiln-AI phát hành Harness Tuner, vòng lặp tinh chỉnh dựa trên đánh giá cho công cụ, prompt và mô hình của agent

    Kiln-AI đã phát hành Harness Tuner, một CLI mã nguồn mở giúp tinh chỉnh công cụ, prompt, kỹ năng, mô hình và cài đặt của agent dựa trên các đánh giá bạn đã có. Trên một agent đa lượt trong môi trường production với hơn 200 công cụ, nhóm báo cáo giảm 2,5 lần số lỗi, giảm 6 lần chi phí và giảm 2 lần độ trễ trên dữ liệu held-out với một mô hình nhỏ hơn. Công cụ chạy trên gói đăng ký Claude Code, Codex hoặc OpenCode, duy trì việc phân chia train, val và test được thực thi trong mã, và hoạt động với ứng dụng Kiln miễn phí để theo dõi thí nghiệm.

  2. Hacker News · AI22

    NIL-3B Open Source Sovereign AI phát hành trọng số GGUF cho suy luận cục bộ

    Dự án NIL-3B đã công bố bản dựng GGUF, nil-3b-q4_k_m.gguf, để chạy mô hình cục bộ với runtime suy luận tương thích GGUF. Người dùng cài đặt các phụ thuộc và chạy `python -m src.chat`, lệnh này yêu cầu tệp GGUF nằm ở thư mục gốc của dự án. Kho lưu trữ lưu ý LICENSE của nó chỉ bao phủ mã nguồn và không xác nhận giấy phép hoặc quyền phân phối lại đối với trọng số mô hình hoặc dữ liệu huấn luyện.

  3. Hacker News · AI58

    Skylands ra mắt để chạy các coding agent trên mọi máy và phê duyệt chúng từ điện thoại

    Skylands là một công cụ mới cung cấp cho các nhà phát triển một giao diện trình duyệt duy nhất để điều phối công việc của coding agent đến bất kỳ máy nào họ có thể truy cập, và để phê duyệt các yêu cầu cấp quyền từ điện thoại. Nó hỗ trợ Claude Code, Gemini, Codex và Goose, đồng thời lưu giữ nhật ký ký bảo mật về các hành động và phê duyệt của agent cùng một hộp thư đến trung tâm cho lịch sử hội thoại. Nó cài đặt qua Homebrew trên macOS hoặc Linux, và `skylands devworld up` khởi động một máy chủ NATS nhúng, một citadel và một daemon trong một tiến trình.

  4. Hacker News · AI55

    Langfuse ra mắt AI Gateway, một gateway Rust mã nguồn mở theo dõi mọi lệnh gọi LLM

    Langfuse đã phát hành AI Gateway, một dịch vụ Rust độc lập đóng vai trò proxy cho các đường dẫn API gốc của OpenAI và Anthropic dưới /openai/v1 và /anthropic/v1, đồng thời tải mỗi lệnh gọi đã hoàn tất lên Langfuse dưới dạng một generation qua OTLP. Gateway chuyển tiếp nguyên vẹn byte JSON và SSE của nhà cung cấp mà không viết lại, phân giải thông tin xác thực thông qua Langfuse Web, và hoạt động với Claude Code bằng cách trỏ ANTHROPIC_BASE_URL vào namespace /anthropic. Nó được phát hành dưới dạng image Docker đa nền tảng trên Docker Hub và ghcr.io, với việc ghi nhận giới hạn ở 5 MiB cho kiểm tra request và 1 MiB lưu giữ output cho mỗi lần thực thi.

  5. Hacker News · AI58

    DeepNoodle phát hành Decide, một CLI mô hình quyết định để kiểm tra các cơ sở mã lớn

    DeepNoodle đã phát hành Decide, một CLI mã nguồn mở Apache 2.0 gửi một câu hỏi cho mỗi mục đến một mô hình quyết định và trả về xác suất đã hiệu chỉnh thay vì văn bản được tạo. Nó tách Go, Python, JavaScript, TypeScript và Java thành các hàm, lưu vào bộ nhớ đệm mọi câu trả lời để khi chạy lại chỉ hỏi về những gì đã thay đổi, và xuất ra JSON, CSV, Markdown hoặc chú thích GitHub. Hai kỹ năng plugin Claude Code sử dụng nó để chấm điểm các hàm về lỗi bảo mật hoặc lỗi lặp lại, và sau đó Claude chỉ đọc 15 mục hàng đầu. Jev là mô hình mặc định với giá 0,042 đô la cho mỗi triệu token đầu vào, với TypeSafe, Cloudflare Clef, OpenAI Luna và Google Gemini có thể chọn.

  6. Hacker News · AI58

    Mandat ra mắt lớp ủy quyền, phân quyền và kiểm toán cho các lệnh gọi công cụ của AI agent, ưu tiên MCP

    Mandat là công cụ mã nguồn mở (Apache-2.0) bổ sung ủy quyền, phân quyền và kiểm toán cho các hành động của AI agent, bắt đầu với MCP. Mỗi lệnh gọi công cụ được kiểm tra theo chính sách dựa trên đối số của nó, chẳng hạn cho phép hoàn tiền tối đa €50, yêu cầu phê duyệt của con người cho €50–500 và từ chối mọi khoản trên €500, trong khi agent nhận token ngắn hạn dùng một lần cho một tác vụ mang chuỗi con người đến agent đến sub-agent và mọi lệnh gọi đều để lại bản ghi kiểm toán chống giả mạo có thể xuất sang SIEM. Công cụ cũng cung cấp trình quét các lỗi xác thực và chuỗi cung ứng trong máy chủ MCP và cấu hình máy khách, và cài đặt qua npm hoặc pip với thư viện TypeScript và Python cho SDK MCP chính thức.

  7. Hacker News · AI65

    Brainfish AI mã nguồn mở Webcrawl, API thu thập dữ liệu web không cần khóa và MCP server cho agent

    Brainfish AI phát hành Webcrawl, một API thu thập dữ liệu web mã nguồn mở và MCP server cho phép các agent như Claude Code, Cursor và Codex tìm kiếm, scrape, map, crawl và giám sát các trang web mà không cần API key. Chỉ một lệnh, npx webcrawl setup, đăng ký @webcrawl/mcp server và cài đặt Agent Skill webcrawl-anything, trong khi npx skills add brainfish-ai/webcrawl-anything cài đặt tất cả tám skill, bao gồm cả trình theo dõi ticket, việc làm, giao dịch và bất động sản. Cùng một engine TypeScript chạy cục bộ và trên cloud webcrawl.app được lưu trữ, và dự án được cấp phép MIT.

  8. MarkTechPost58

    Google phát hành TPU Sync, thư viện mã nguồn mở chuyển KV cache cho Cloud TPU

    Google Cloud đã phát hành TPU Sync, một thư viện C++ theo giấy phép Apache-2.0 dùng để di chuyển KV cache và trọng số mô hình giữa HBM của TPU, DRAM máy chủ được ghim, lưu trữ dùng chung và mạng trung tâm dữ liệu. Trong các thử nghiệm nội bộ tháng 7 năm 2026 trên TPU v7x, Google báo cáo mức giảm hơn 90% chi phí chuyển KV, với độ trễ chuyển KV trung vị của Qwen3 235B giảm từ vài giây xuống khoảng 230 ms và TTFT trung bình giảm 60% với mô hình 235B và 90% với mô hình 480B ở mức đồng thời thấp. Thư viện tích hợp với PyTorch thông qua TorchTPU và với JAX, đóng vai trò trình kết nối KV trong vLLM-TorchTPU và backend chuyển P/D trong SGLang-TorchTPU, tuy nhiên README nêu rằng thư viện chưa được khuyến nghị dùng cho mục đích chung.

  9. Hacker News · AI36

    Agent-brain: Mô hình vận hành bộ não thứ hai không phụ thuộc ghi chú cho các AI Coding Agent

    Agent-brain là một mô hình vận hành cá nhân dành cho các AI coding agent như Claude Code, OpenCode, Codex và Antigravity CLI, được xây dựng trên cấu trúc bộ não thứ hai gồm journal, WIP, memory và tasks, hoạt động trên bất kỳ thư mục ghi chú nào, với Obsidian là tùy chọn. Cấu hình runtime và memory như CLAUDE.md và AGENTS.md được lưu trong một brain được theo dõi bởi git và liên kết tượng trưng vào từng runtime, nhờ đó thiết lập có thể di chuyển giữa các máy. Cài đặt chạy qua curl và mặc định chạy thử (dry-run), với vòng đời phiên được điều khiển bởi brain skill.

  10. Hacker News · AI58

    Witness ra mắt công cụ ghi bằng chứng neo bằng giọng nói cho các AI coding agent

    Witness là một công cụ ghi bằng chứng neo bằng giọng nói, liên kết mỗi bình luận nói với các cú nhấp, request, lỗi console, thay đổi DOM và bản phát lại rrweb tại thời điểm đó, sau đó chuyển gói dữ liệu này cho một AI coding agent. Nó chạy dưới dạng CLI (npm i -g witness-recorder, Node 18+), mở một trình duyệt Edge/Chrome được quản lý, và cung cấp phiên làm việc qua một stdio MCP server với các công cụ như list_segments, events_around và get_dom_state cho các agent như Claude Code, Cursor và Devin. Bản ghi được lưu cục bộ trong .witness/sessions, các trường mật khẩu được che và có thể tắt việc thu thập body bằng WIT_NO_BODIES=1.

  11. inclusionAI Models34

    inclusionAI phát hành trọng số FP8 Duo-1.0-distill-quant cho tương tác song công toàn phần

    inclusionAI đã phát hành Duo-1.0-distill-quant, trọng số Realization chưng cất bốn bước được lượng tử hóa FP8 cho mô hình thế giới đa phương thức song công toàn phần Duo 1.0. Các trọng số này được phủ lên gói inclusionAI/Duo-1.0-causal-base, gói này cung cấp Intent, codec, mô hình giọng nói và xương sống Realization dùng chung, và yêu cầu môi trường chạy hỗ trợ định dạng ModelOpt FP8 được đóng gói. Các trọng số được khởi tạo từ MiniMax H3 và sau đó được nhóm Duo huấn luyện.

  12. inclusionAI Models40

    inclusionAI phát hành Duo-1.0-distill, trọng số chưng cất bốn bước cho Duo 1.0

    inclusionAI đã phát hành Duo-1.0-distill, trọng số Realization chưng cất bốn bước cho Duo 1.0, một mô hình thế giới đa phương thức song công toàn phần dành cho tương tác âm thanh-hình ảnh theo thời gian thực. Các trọng số này được phát hành dưới dạng lớp phủ PyTorch Distributed Checkpoint trên gói inclusionAI/Duo-1.0-causal-base, sử dụng bộ lấy mẫu Euler với 4 bước và flow shift 5.0. Các trọng số được khởi tạo từ MiniMax H3 và sau đó được nhóm Duo huấn luyện.

  13. Hacker News · AI58

    Nghiên cứu phát hiện các ghim phiên bản lỗi thời kiểu AI trong 13,7% gói npm mới trong nửa đầu 2026

    Kobi Mozgori đã lấy mẫu 250.000 gói npm và phát hiện rằng các gói mới có phiên bản phụ thuộc được ghim chủ yếu là các số tròn x.0.0 đã bị thay thế đã tăng từ mức cơ sở 1–2,4% năm 2019 đến đầu 2024 lên 13,7% trong nửa đầu 2026, giảm xuống 7,6% trong nửa cuối 2026 tính đến đầu tháng 11. Phụ thuộc được ghim trung vị khoảng 155 ngày tuổi khi sinh ra trong giai đoạn 2021–2023 nhưng là 451 ngày trong quý 2 năm 2026, và tỷ lệ các gói sinh ra với về cơ bản tất cả các ghim đều ở bản phát hành mới nhất đã giảm từ khoảng 28% xuống khoảng 10%. Tác giả diễn giải mô hình này như một suy luận chứ không phải bằng chứng, vì siêu dữ liệu của registry không thể cho thấy ai hoặc cái gì đã viết một manifest, và lưu ý rằng sự sụt giảm từ giữa năm 2026 vẫn chưa được giải thích.

  14. Hacker News · AI26

    Erik Hoel giới thiệu Qualiaphobic AI nhằm thiết kế máy móc phi ý thức

    Erik Hoel đã giới thiệu Qualiaphobic AI, một chương trình nghiên cứu xây dựng các kiến trúc nơ-ron được thiết kế để đẩy lùi ý thức, tương tự cách các chất kỵ nước đẩy lùi nước. Đề xuất này khám phá ba hướng tiếp cận: chưng cất, biến đổi hoặc loại bỏ AI dựa trên các lý thuyết ý thức phổ biến, chuyển dịch kiến trúc về phía các "điểm neo" như bảng tra cứu, và phân mảnh hiện tượng luận tiềm năng. Hoel dự định xây dựng và mã nguồn mở các kỹ thuật này, lập luận rằng chúng có thể giải quyết phúc lợi AI và biến con người thành những thực thể đạo đức duy nhất.

  15. Hacker News · AI58

    ChatPanel ra mắt Chap: Tạo biên bản cuộc họp từ phụ đề trực tiếp, hỗ trợ mọi LLM hoặc Agent

    ChatPanel đã ra mắt Chap, một trợ lý cuộc họp trên trình duyệt, máy tính để bàn và terminal, chuyển phụ đề trực tiếp từ Zoom, Meet, Teams và Webex thành biên bản liên tục, các quyết định và đầu việc mà không cần bot tham gia cuộc gọi. Nó chạy trên máy của người dùng, không có máy chủ ChatPanel nào trong đường truyền, ẩn danh hóa email, số điện thoại, thẻ và khóa trước khi yêu cầu rời khỏi trình duyệt, và cho phép người dùng chuyển đổi giữa chừng giữa mô hình WebGPU trong trình duyệt, Ollama hoặc LM Studio, hơn 20 API đám mây và các agent như Claude Code, Codex, GitHub Copilot và Antigravity. Bản miễn phí bao gồm 10 biên bản và 10 cuộc họp đầu tiên; Pro là ưu đãi giới hạn mua một lần $49 hoặc $42 mỗi năm.

  16. Hacker News · AI58

    Uber mã nguồn mở nền tảng ML Michelangelo, cho biết đã được kiểm chứng qua hơn 400 dự án và 20.000 tác vụ huấn luyện mỗi tháng

    Uber đã mã nguồn mở Michelangelo, nền tảng ML của mình đã được chứng minh ở quy mô Uber với hơn 400 dự án ML đang hoạt động, hơn 20K tác vụ huấn luyện mô hình mỗi tháng, hơn 5K mô hình trong sản xuất và hơn 45M dự đoán thời gian thực mỗi giây ở mức cao điểm. Bản phát hành bao gồm quản lý đặc trưng, huấn luyện mô hình phân tán, triển khai và giám sát, với quản lý đặc trưng, đánh giá và giám sát được đánh dấu là sắp ra mắt. Một API Python xây dựng trên Uniflow cho phép người dùng định nghĩa các tác vụ huấn luyện phân tán và quy trình làm việc đầu cuối, chẳng hạn như pipeline huấn luyện XGBoost dựa trên Ray, chỉ với vài dòng mã.

  17. Hacker News · AI58

    Zipzi ra mắt công cụ mã nguồn mở thay thế Live2D Cubism Editor với tính năng đồng chỉnh sửa bằng AI agent

    Zipzi đã phát hành phiên bản alpha của trình biên tập mô hình và hoạt hình 2D mã nguồn mở, được định vị là giải pháp thay thế cho Live2D Cubism Editor, xây dựng bằng Rust với GPUI cho macOS và Windows. Một SDK Python (CPython 3.14) cho phép coding agent kiểm tra lưới, hiển thị lớp phủ wireframe và áp dụng chỉnh sửa trong cùng tài liệu với người dùng, với lịch sử hoàn tác dùng chung. Dự án đang trong giai đoạn phát triển sớm, chưa có bản phát hành ổn định, SDK dùng giấy phép MIT trong khi các thành phần của trình biên tập dùng GPL-3.0-only.

  18. Hacker News · AI48

    Loose Ends: Kiểm tra tính sống cho mã không dùng đến mà các tác nhân AI để lại

    Loose Ends là một công cụ CLI mới kiểm tra xem mã được thêm vào hoặc bị chạm đến trong một thay đổi có còn có thể truy cập được từ một điểm vào thực sự hay không, đánh dấu các phần bổ sung bị mồ côi, mã mới bị mồ côi và các triển khai bị thay thế nhưng vẫn được giữ lại. Nó xây dựng một đồ thị tính sống trên TypeScript, JavaScript, Python và Java, và chỉ báo cáo những gì thay đổi đã làm, vì vậy mã chết hiện có không bao giờ chặn một pull request. Có thể cài đặt qua npm, yêu cầu Node.js 20 trở lên và git.

  19. inclusionAI Models38

    SingVL-4B GGUF ra mắt: Bản dựng GGUF của mô hình quyết định đa phương thức Sing VL S1 4B trên Qwen3.5

    Sing VL S1, một mô hình quyết định đa phương thức 4 tỷ tham số được xây dựng trên Qwen3.5, nay đã có bản phát hành GGUF cho suy luận CPU với llama.cpp. Nó được phát hành với các bộ giải mã BF16 (8,42 GB), Q8_0 (4,48 GB) và Q4_K_M (2,71 GB) cùng một bộ chiếu thị giác F16 dùng chung, với ngữ cảnh mặc định 4096 token. Kiểm định GGUF bao gồm 9 ví dụ và 11 câu hỏi; điểm số công khai đầy đủ cho các biến thể GGUF vẫn đang chờ.

  20. Hacker News · AI38

    LessonFolk: Gia sư AI mã nguồn mở dạy AI qua MCP

    LessonFolk là một gia sư AI miễn phí, mã nguồn mở, dạy các chủ đề AI thông qua ứng dụng trò chuyện AI mà bạn đang dùng, được kết nối qua MCP. Nó cung cấp 15 khóa học, từ lộ trình AI Foundations kéo dài một giờ đến Context Engineering for Long-Running Agents, kèm bài kiểm tra trình độ ngắn và theo dõi tiến độ. Các khóa học và mã nguồn đều mở, và người dùng có thể tải xuống hoặc xóa dữ liệu của mình bất cứ lúc nào.

  21. Hacker News · AI58

    Bao nhiêu phần trong số công cụ AI được gắn sao nhiều nhất trên GitHub là do các tác nhân lập trình viết ra?

    Một phân tích toàn bộ lịch sử git của 52 kho lưu trữ công cụ AI được gắn sao nhiều nhất trên GitHub, bao gồm 324.088 commit, cho thấy ở kho lưu trữ trung vị, 16,9% số commit trong 180 ngày hoạt động gần nhất mang dấu hiệu AI, và 21 trong số 52 kho đạt từ 25% trở lên. Số sao và tỷ lệ commit có dấu hiệu AI không cho thấy mối liên hệ nào có thể phát hiện được (Spearman ρ = -0,05, p = 0,72), và 85,3% trong số 36.892 commit có dấu hiệu đến từ Claude, công cụ của nó mặc định thêm một trailer. Tác giả lưu ý rằng việc sử dụng AI nhiều tập trung ở các dự án bắt đầu từ năm 2025 trở đi, nên mẫu không thể tách biệt việc sử dụng AI khỏi tính gần đây, và mọi tỷ lệ phần trăm AI đều là giới hạn dưới.

  22. Hacker News · AI71

    InferSSD chạy các LLM cấp 800B trên phần cứng tiêu dùng bằng cách giữ trọng số expert trên NVMe

    InferSSD, một runtime suy luận mã nguồn mở xây dựng trên llama.cpp, chạy DeepSeek-V4.1-Flash-1017 cấp 763B và Muse-Spark-Open cấp 816B trên máy tiêu dùng bằng cách giữ trọng số expert được định tuyến trên lưu trữ NVMe trong khi attention, các lớp chia sẻ và KV cache nằm trong RAM hoặc VRAM. Trên một RTX 5090 với 32 GB RAM và 32 GB VRAM, nó báo cáo 164,5 token/s prefill và 7,27 token/s decode cho DeepSeek ở mức prompt 4K, so với 8,06 và 0,867 token/s của llama.cpp trên cùng hệ thống. Bài viết cũng ước tính rằng sử dụng nặng hàng ngày có thể đồng nghĩa với khoảng 85 TB lượt đọc từ host mỗi ngày và trình bày một mô hình hao mòn SSD có điều kiện, lưu ý rằng các con số là giả định để kiểm chứng chứ không phải tuổi thọ ổ đĩa được hứa hẹn.

  23. Hacker News · AI76

    Phát hành mã nguồn mở AgentRun: Bổ sung khả năng tự cải thiện và thực thi bền vững cho các agent harness hiện có

    Parcha Labs đã mã nguồn mở AgentRun, một nền tảng agent bổ sung lớp tự cải thiện, thực thi bền vững và một console lên trên Claude Code, Codex, OpenCode và pi, theo giấy phép Apache-2.0.

    Vì sao đáng chú ý: AgentRun bổ sung lớp tự cải thiện, thực thi bền vững và một console lên trên các harness hiện có như Claude Code và Codex, đồng thời cung cấp một trường hợp cụ thể trong đó chi phí đánh giá mã giảm từ 6.451 đô la mỗi tháng xuống còn 18 xu mỗi lần chạy.

  24. Hacker News · AI38

    OwnOwl v0.2: Ứng dụng trò chuyện LLM trên thiết bị cho bản thử nghiệm iPhone

    OwnOwl đã phát hành bản thử nghiệm v0.2 của ứng dụng iPhone, chạy hoàn toàn mô hình ngôn ngữ lớn trên thiết bị, không sử dụng internet để trò chuyện. Bản cập nhật giúp tăng tốc phản hồi đầu tiên bằng cách khởi động trước khi tải và lưu bộ nhớ đệm mỗi cuộc trò chuyện, thêm câu trả lời mặc định dài hơn với nút Tiếp tục, và cho phép ứng dụng ghi nhớ các thông tin do người dùng xác nhận. Ứng dụng yêu cầu iPhone có RAM từ 6 GB trở lên và iOS 17 hoặc mới hơn, với dung lượng tải mô hình khoảng 6 GB (GigaChat), 9 GB (Ling) hoặc 14 GB (Gemma).

  25. Hacker News · AI58

    CanyonOS 0.2 ra mắt dưới dạng công cụ mã nguồn mở để tìm, quan sát và mở rộng quy mô agent

    CanyonOS 0.2 là bản phát hành công khai đầu tiên của một công cụ mã nguồn mở, không phụ thuộc mô hình, dùng để tìm, quan sát và mở rộng quy mô các agent đang làm chậm quy trình làm việc. Công cụ chạy trên Docker hoặc Kubernetes, hoạt động với bất kỳ nhà cung cấp nào có API tương thích OpenAI, xuất trace và metric tương thích OpenTelemetry tới các công cụ như Datadog, Grafana, Prometheus, Langfuse và Arize Phoenix, đồng thời bổ sung chi phí và thời gian xếp hàng cho từng agent. Dự án được cấp phép AGPL-3.0, yêu cầu viết lại agent thành Python thuần với một tệp cho mỗi agent, và phần FAQ của dự án nêu rằng nó chưa từng chạy ở quy mô sản xuất lớn.

  26. Hacker News · AI58

    Stay-in-sight ra mắt công cụ email outbound mã nguồn mở với 64 công cụ MCP cho AI agent

    Stay-in-sight phát hành hệ thống email outbound giấy phép MIT, chạy trên Cloudflare Workers và D1, gửi cold outreach, newsletter và chuỗi drip từ hộp thư Gmail và SES của chính người dùng. Hệ thống cung cấp 64 công cụ MCP cùng REST API để các agent như Claude Code và Cursor có thể nhập danh bạ, lên lịch gửi và trả lời thư, và dự án tuyên bố triển khai trong khoảng 30 phút với chi phí lưu trữ miễn phí ở lưu lượng thấp hoặc 5 USD/tháng trên Workers Paid.

  27. Hacker News · AI58

    Relate ra mắt cơ sở dữ liệu đồ thị nhúng mã nguồn mở cho AI agent

    Relate là cơ sở dữ liệu đồ thị nhúng mã nguồn mở dành cho AI agent, chạy bên trong ứng dụng mà không cần triển khai máy chủ và không cần đăng ký, lưu dữ liệu trong bộ nhớ, trong một thư mục hoặc một tệp .rl duy nhất. Nó hỗ trợ openCypher và được kiểm thử theo openCypher TCK, đồng thời đi kèm một agent skill cùng một endpoint MCP để các agent như Claude Code, Codex và Cursor có thể viết truy vấn Cypher trên các dữ kiện được kết nối. Việc cài đặt chạy qua một script curl có xác minh chữ ký bản phát hành và mã kiểm tra SHA256, và cung cấp thư viện cho Rust, Python, JavaScript, WebAssembly, Go, Java, Swift và C.

  28. Hacker News · AI60

    Cerulion 2.0 ra mắt: runtime robot mã nguồn mở tương thích ROS 2 với tính năng phát lại đa tiến trình

    Cerulion Inc. đã phát hành Cerulion 2.0, một runtime robot mã nguồn mở tương thích ROS 2, ghi lại các lần chạy và phát lại lỗi trên mã đã thay đổi, với mặc định một tiến trình cho mỗi node. Nó cung cấp các bản binary cho Linux x86_64/ARM64 và macOS, một lớp rmw_cerulion đã được kiểm thử trên Foxy đến Lyrical, và các bản ghi MCAP với xác minh phát lại chính xác từng byte, trả về mã thoát khác 0 khi có sai lệch. Trên một máy tính để bàn Linux x86-64 với payload 1 MiB, dự án báo cáo thời gian khứ hồi trung vị 4,08 µs so với 10.952 µs của ROS 2 Jazzy với mặc định rmw_fastrtps_cpp.

  29. Hacker News · AI88

    Edge0 mã nguồn mở các mô hình trên thiết bị Edge0-145B và Edge0-120B cùng khung suy luận

    Edge0 đã mã nguồn mở Edge0-145B và Edge0-120B cùng khung suy luận thống nhất và các công cụ triển khai, tuyên bố Edge0-145B là mô hình trên thiết bị 145 tỷ tham số mã nguồn mở đầu tiên. Công ty báo cáo bộ nhớ đỉnh 29GB, prefill 1.100+ token/giây, decode 80+ token/giây và công suất tiêu thụ điển hình khoảng 120W trên một laptop tương thích, với ngữ cảnh 128K–256K. Họ dẫn điểm số nội bộ 64,6 trên DeepSWE 1.1, 86,52 trên Terminal-Bench 2.1, 90,4 trên GPQA-Diamond và 80,6 trên IFBench, và cho biết trọng số có trên Hugging Face với hỗ trợ ngay từ ngày đầu cho macOS, Windows và Linux.

    Vì sao đáng chú ý: Edge0 mã nguồn mở một mô hình trên thiết bị 145B báo cáo bộ nhớ đỉnh 29GB và decode 80+ token/giây, mang lại một dữ liệu cụ thể về mức độ mà suy luận cục bộ có thể mở rộng.

  30. MarkTechPost52

    Liquid AI phát hành LiquidCodec, codec âm thanh streaming 74 triệu tham số

    Liquid AI đã phát hành LiquidCodec, một tokenizer giọng nói streaming khoảng 74 triệu tham số, là thành phần cốt lõi cho các mô hình LFM3-Audio-2B và LFM3-Omni-2B của hãng, với trọng số được công bố trên Hugging Face. Codec này nén âm thanh 24 kHz thành 12 luồng token với khung 12,5 Hz và chạy trên một luồng CPU đơn, theo Liquid AI báo cáo tốc độ mã hóa khoảng 361 lần thời gian thực và giải mã 87 lần. Liquid AI cho biết nó vượt X-Codec 2, NanoCodec và Mimi về ViSQOL và khoảng cách mel trên cả 8 bộ kiểm thử, dù NanoCodec vẫn dẫn đầu PESQ (WB) trên 7 trong 8 bộ.

  31. Hugging Face Blog69

    IBM phát hành các mô hình xem trước LLMON được xây dựng trên Granite 4.1 3B và 8B

    IBM đã phát hành hai mô hình xem trước thử nghiệm, granite-4.1-3b-LLMON-preview và granite-4.1-8b-LLMON-preview, được phát triển từ các checkpoint cơ sở Granite 4.1 và được huấn luyện để tiếp nhận và tạo ra LLMON, một ngôn ngữ đánh dấu bản địa của LLM đánh dấu chỉ dẫn, dữ liệu và yêu cầu bằng các dấu phân cách token đặc biệt dành riêng. Trên bộ đánh giá OPI, các mô hình tránh được nhiều hơn 47% các cuộc tấn công chèn prompt gián tiếp so với mô hình tiên tiến nhất được thử nghiệm và nhiều hơn 95% so với mô hình mã nguồn mở tốt nhất, đồng thời hoạt động ngang bằng với Granite 4.1 Instruct trên các bộ đánh giá tiêu chuẩn. Bản phát hành bao gồm một bộ công cụ GitHub với các bộ chuyển đổi JSON sang LLMON không mất dữ liệu, và các tác giả lưu ý rằng bản xem trước dành cho mục đích khám phá, không phải để sử dụng trong môi trường sản xuất.

    Vì sao đáng chú ý: IBM đã huấn luyện một mô hình xem trước trên Granite 4.1 có thể đọc và ghi các thẻ LLMON, sử dụng việc tách biệt rõ ràng giữa chỉ dẫn và dữ liệu để giảm tỷ lệ thành công của các cuộc tấn công chèn prompt gián tiếp trên bộ đánh giá OPI xuống gần bằng không trong khi vẫn duy trì các khả năng chung.

  32. MarkTechPost71

    AWS phát hành AWS Emulator, trình giả lập cục bộ cho hơn 200 dịch vụ AWS do các AI agent viết

    AWS đã phát hành AWS Emulator, một trình giả lập cục bộ miễn phí các API AWS chạy trên laptop, dev server hoặc trong CI mà không cần tài khoản AWS, và toàn bộ mã của nó được viết và đánh giá bởi các agent tự trị. Nó được xây dựng từ 438 mô hình API AWS bao phủ hơn 200 dịch vụ và vượt qua 24.243 trong số 42.857 bài kiểm tra độ trung thực có tính điểm (56,6%) trong bản phát hành v1.0.322, với AWS KMS đạt 93,9% và AWS CloudFormation đạt 15,8%. AWS nêu rõ các giới hạn: không đánh giá chính sách IAM, một region và một tài khoản, tài nguyên trong bộ nhớ tồn tại ngắn hạn, và telemetry bật theo mặc định.

  33. AWS Machine Learning Blog60

    AWS mã nguồn mở UAEF, một hệ thống đánh giá độc lập với framework cho các tác nhân AI

    AWS đã mã nguồn mở UAEF (Universal Agent Evaluation Framework), một hệ thống độc lập với framework sử dụng các adapter để chuẩn hóa dấu vết tác nhân từ LangGraph, LangChain, Strands Agents, Amazon Bedrock AgentCore và Langfuse thành một AgentTrace chuẩn duy nhất, sau đó chấm điểm chúng bằng 36 chỉ số tích hợp trên 7 khía cạnh. Kết quả được lưu trữ theo từng thử nghiệm trong Amazon DynamoDB và Amazon S3, để các nhóm có thể so sánh các phiên bản tác nhân với một đường cơ sở, đánh dấu các hồi quy với ngưỡng mặc định 5 phần trăm, và tạo báo cáo thống kê cùng các thông tin chi tiết do LLM viết. Bài viết cho biết khách hàng trên 12 tổ chức trong lĩnh vực viễn thông, chăm sóc sức khỏe và dịch vụ tài chính đã sử dụng UAEF trước khi phát hành, và mã Apache 2.0, thư viện Python, triển khai CDK cùng các notebook theo từng framework nằm trong kho GitHub awslabs/uaef.

    Vì sao đáng chú ý: Nhóm AWS đã mã nguồn mở UAEF, sử dụng các adapter để thống nhất quỹ đạo tác nhân từ các framework khác nhau thành một định dạng duy nhất, sau đó chấm điểm chúng trên 7 khía cạnh bằng 36 chỉ số, cung cấp một lớp đánh giá có thể tái sử dụng để so sánh các phiên bản tác nhân across frameworks.

  34. AWS Machine Learning Blog58

    AWS hướng dẫn xây dựng hệ thống đa tác nhân liên tổ chức với A2A

    AWS đã công bố một kiến trúc tham chiếu, trong đó một bộ điều phối doanh nghiệp dựa trên LangChain trên Amazon ECS gọi một tác nhân SaaS tuân thủ dựa trên Strands Agents trên Amazon Bedrock AgentCore thông qua giao thức A2A, với hai bên nằm trong các tài khoản AWS riêng biệt và không chia sẻ bí mật. Mỗi bên xác thực bằng token từ nhóm người dùng Amazon Cognito của riêng mình, và tác nhân SaaS gọi lại một tác nhân ngữ cảnh doanh nghiệp để lấy siêu dữ liệu tài khoản, do đó các tác nhân hoạt động như những bên ngang hàng thay vì máy khách và máy chủ. Hệ thống được triển khai từ ba sổ tay Jupyter, cung cấp năm ngăn xếp CloudFormation và chạy một bài kiểm tra đầu cuối cùng bảy kiểm tra ranh giới tin cậy.

12 tháng 11Thứ Năm
  1. Databricks Blog58

    Block 如何利用 Buzz 和 Databricks Unity Gateway 运行协作式 AI 智能体

    Block 构建了 Buzz，这是一个开源协作工作空间，员工和 AI 智能体可以在其中通过群组讨论、聚焦对话和一对一交流协同工作，并使用 Databricks Unity Gateway 作为模型访问层。员工可以创建智能体，为每个智能体选择背后的模型或编码工具，并选择 Databricks 作为其推理提供商，通过单一集成访问 OpenAI、Anthropic 和 Google 的前沿模型以及部分开放权重模型。Block 的工程师还在试验多智能体设置，即由能力更强的模型协调运行更小、更高效模型的智能体，并已构建了一套内部方法来对这些智能体团队进行基准测试。

  2. AWS Machine Learning Blog36

    Xây dựng tác nhân AI tự hành với Amazon Bedrock và Spring AI

    AWS hướng dẫn các nhóm Java cách xây dựng tác nhân AI tự hành bằng Spring AI và AgentCore của Amazon Bedrock, với tích hợp spring-ai-agentcore. Hai hệ thống tham chiếu được trình bày chi tiết: một trợ lý du lịch đơn tác nhân có gọi công cụ và bộ nhớ, và một nền tảng xử lý tài liệu thông minh đa tác nhân với năm tác nhân chuyên biệt, một công cụ quy tắc và cảnh báo. Ngăn xếp yêu cầu JDK 21, Spring Boot 4.1 với Spring AI 2.0, và triển khai qua runtime AgentCore trên container ARM64.

  3. Hugging Face Blog36

    Hugging Face phát hành hướng dẫn và script fine-tune cho TRELLIS.2 tạo sinh 3D

    Hugging Face đã công bố các script và container fine-tune cho TRELLIS.2, một mô hình tạo sinh 3D, có thể chạy cục bộ hoặc trên Hugging Face Jobs. Hướng dẫn sử dụng LoRA adapter thông qua thư viện PEFT chỉ trên sparse-structure flow DiT và shape flow DiT, giữ nguyên giai đoạn material. Trên tập con 188 đối tượng giày dép của bộ dữ liệu GSO, mô hình tiền huấn luyện thường render sai đế giày, và đây là mục tiêu mà fine-tune LoRA nhắm tới.

  4. AWS Machine Learning Blog34

    So sánh ngữ nghĩa các chính sách hình thức bằng phản hợp nhất

    Một engine mã nguồn mở tính toán khác biệt ngữ nghĩa của các chính sách hình thức bằng cách dùng phản hợp nhất trên một e-graph, hiển thị cấu trúc chung một lần và giữ lại cả hai phiên bản của mỗi phần khác biệt. Nó nhắm tới các đầu ra tự hình thức hóa trong các chính sách SMT-LIB, Cedar, Dogwood, OpenShell và CEL, nơi một LLM viết ra tạo tác nhưng không tham gia vào việc tính toán khác biệt.

  5. AWS Machine Learning Blog36

    Những gì đã ra mắt dành cho nhà phát triển AI trên AWS vào tháng 10 năm 2026: Claude Haiku 5.5, GPT-6.1 Terra, AgentCore CLI 1.0

    Bản tổng hợp tháng 10 năm 2026 của AWS bổ sung Claude Haiku 5.5, mà Anthropic cho biết có chi phí thấp hơn khoảng 75 phần trăm so với Claude Haiku 4.5 cho hầu hết các tác vụ, cùng với OpenAI GPT-6.1 Terra trên Amazon Bedrock với tối đa 1 triệu token đầu vào và giá thấp hơn ít nhất 50 phần trăm so với GPT-6.1 Sol và GPT-5.6 Terra. AgentCore CLI đạt phiên bản 1.0, và AgentCore Gateway bổ sung tính năng dự phòng mô hình và quy trình Step Functions như các công cụ agent.

  6. Simon Willison18

    Simon Willison thêm tính năng duyệt theo thẻ vào trang web công cụ vibe-coded của mình

    Simon Willison đã thêm tính năng duyệt theo thẻ vào tools.simonwillison.net, cho phép khách truy cập khám phá bộ sưu tập 244 công cụ vibe-coded của ông theo thẻ. Ông đã dùng số tín dụng Fable 5.2 còn lại để cho tree-sitter phân tích mã của từng công cụ nhằm tìm các API JavaScript, thư viện và máy chủ web API. Trang chủ hiện hiển thị đám mây thẻ cho từng danh mục thẻ đó.