INTRODUZIONE A OS AI FIELD NOTES DI SENTIENT FOUNDATION Un riepilogo degli sviluppi notevoli nell'AI open-source ↓ • @Alibaba_Qwen: Rilasciato Qwen Image 2512, in competizione con @GeminiApp Nano Banana Pro, in attesa del successivo lancio di Qwen3-VL-Embedding e Qwen3-VL-Reranker, ampliando ulteriormente la gamma di modelli OS Qwen. • @ylecun: Il ricercatore AI ha dichiarato che i LLM hanno raggiunto dei limiti e si sta concentrando sui modelli del mondo presso AMI. • @nvidia: Rilasciato Alphamayo1 su @huggingface per supportare il ragionamento in scenari complessi di guida autonoma. • @deepseek_ai: Pubblicata una ricerca su metodi di addestramento AI più efficienti, evidenziando la dipendenza della Cina dagli approcci open-source in mezzo a vincoli GPU. • TIINY: Annunciato un sistema AI tascabile capace di eseguire modelli open-source da 120B parametri localmente, riducendo la dipendenza dall'infrastruttura cloud. • @Lightricks: Rilasciato open-source @ltx_model LTX-2, un modello di generazione audio-video con pesi aperti e codice di addestramento completo, ottimizzato per l'inferenza locale su GPU NVIDIA RTX per consumatori. • @NousResearch: Rilasciato NousCoder-14B, un modello di codifica open-source addestrato in quattro giorni su 48 GPU NVIDIA B200, posizionato contro @claudeai Code.