Ra mắt dòng mô hình Ornith-1.5 và các đột phá mới trong tối ưu hóa AI

Một ngày yên ắng.

Tin tức AI từ 18/8/2026 đến 19/8/2026. Chúng tôi đã kiểm tra 12 subreddit, 544 tài khoản Twitter và không có thêm thông tin nào từ Discord. Trang web của AINews cho phép bạn tìm kiếm tất cả các số đã phát hành. Xin nhắc lại, AINews hiện là một chuyên mục của Latent Space. Bạn có thể tùy chọn nhận hoặc hủy nhận email theo tần suất mong muốn!

Tóm tắt AI trên Twitter

Các mô hình Open-Weight, Nén dữ liệu và Sự thay đổi của các Benchmark

Agent Harnesses trở thành lớp cạnh tranh mới

Công việc về Post-Training, Mid-Training và các hệ thống RL

Các Benchmark, Retrieval và chi tiết hạ tầng quan trọng trong môi trường Production

Google, OpenAI, Anthropic và cuộc đua thương mại hóa

Các tweet hàng đầu (theo mức độ tương tác)

Tóm tắt AI trên Reddit

Tóm tắt từ /r/LocalLlama + /r/localLLM

1. Tăng tốc độ suy luận cho các mô hình Open-Weight của Qwen/DeepSeek

Giới thiệu Qwen3.8-27B Dynamic v3 Unsloth GGUF (Hoạt động: 1428): Hình ảnh là một đồ họa thông báo kỹ thuật cho “Dynamic v3.0 Qwen3.8”, giới thiệu các bản lượng tử hóa (quantization) post-training GGUF mới của Unsloth cho Qwen3.8-27B Dynamic v3, với tuyên bố độ chính xác top-1% cao hơn >10% ở cùng kích thước GGUF so với các nhà cung cấp khác. Bài viết bao gồm bảng bộ nhớ gợi ý mô hình có thể chạy từ mức lượng tử 1-bit trên ~8GB RAM cho đến BF16, cùng biểu đồ so sánh độ chính xác qua các kích thước lượng tử; bài đăng dẫn link đến bản phát hành GGUF trên Hugging Face, tài liệu/benchmark của Dynamic 3.0 và chính hình ảnh đó. Unsloth nhấn mạnh đây chỉ là các bản phát hành lượng tử hóa post-training — “chúng tôi KHÔNG sử dụng QAT hoặc QAD” — và cho biết tệp hiệu chuẩn imatrix được công khai để đánh giá độc lập và thực hiện các thử nghiệm tinh chỉnh (fine-tuning). Các bình luận chủ yếu là tích cực, nhưng có một yêu cầu kỹ thuật đề nghị Unsloth thêm các bản lượng tử UD 2.0 trước đó vào biểu đồ để người dùng có thể so sánh với những gì họ đang có cục bộ. Một người dùng khác yêu cầu chẩn đoán sâu hơn, cụ thể là các con số KLD về lượng tử hóa theo danh mục và KV-cache, tham chiếu đến cách báo cáo kiểu localbench.

Chạy DeepSeek V4 Flash Q4_K_XL với tốc độ xử lý prompt ~100 tok/s trên 4× RTX 3060 12GB (Hoạt động: 1104): Hình ảnh cho thấy một giàn AI cục bộ tự lắp ráp (open-frame/multi-GPU) khớp với tuyên bố trong tiêu đề về việc chạy DeepSeek-V4-Flash-0731 UD-Q4_K_XL GGUF — một bản lượng tử MoE ~144 GiB — trên 4× RTX 3060 12GB với llama.cpp. Ý nghĩa kỹ thuật của bài đăng nằm ở chiến lược bộ nhớ/bố cục phi truyền thống: -ncmoe 34 giữ các chuyên gia (experts) MoE ban đầu trong RAM hệ thống, -ot ghim các khối chuyên gia sau đó trên các GPU 1–3, và tham số cực đoan -ts 100,1,1,1 đẩy hầu hết các tensor không phải chuyên gia/phân bổ liên quan đến KV sang GPU0, cho phép đạt ~99.4 tok/s prefill và ~10.1 tok/s decode ở ngữ cảnh cấu hình ~368k với bộ nhớ đệm Q8_0 KV. Các bình luận chủ yếu phản ứng về thiết lập phần cứng thay vì benchmark: người dùng đùa rằng thiết lập 4-GPU lộ thiên, cáp riser và nguồn 850W là “hoàn toàn chất” và gợi ý nó nên thuộc về một subreddit giả định là r/crackheadlocalai.

DFlash 2 đã có sẵn cho Qwen 3.8 27B và Muse Glimmer (Hoạt động: 569): DFlash 2 đã được các tác giả gốc của DFlash phát hành cho Qwen 3.8 27B và Muse Glimmer, với các bản lượng tử hóa GGUF đã có sẵn và PR #27342 tương ứng trên llama.cpp. Một hình ảnh benchmark được liên kết cho Qwen 3.8 27B cho thấy DFlash 2 vượt trội hơn MTP với biên độ lớn, và ít nhất một người bình luận xác nhận nó chạy thành công với bản lượng tử Qwen 3.8 8-bit. Người dùng nhìn chung rất hào hứng với bản phát hành này, nhưng một hạn chế kỹ thuật đã được chỉ ra: tính năng tách tensor (tensor split) dường như không được hỗ trợ, gây lỗi GGML_ASSERT(src_ss[0].axis!= GGML_BACKEND_SPLIT_AXIS_0) trong ggml-backend-meta.cpp:543.

Qwen3.8-27B trên 2x 3090 + vLLM + DFlash2: 218 tok/s cho một yêu cầu đơn lẻ (Hoạt động: 395): Một người dùng báo cáo chạy Qwen3.8-27B trên 2× RTX 3090 với vLLM v0.26.1rc1, lượng tử hóa AutoRound INT4 (nhóm 128) và mô hình dự thảo DFlash2, đạt tốc độ decode cho một yêu cầu đơn lẻ là 120.1 tok/s cho văn bản kể chuyện và 218.3 tok/s cho mã nguồn bằng bộ benchmark chuẩn Club-3090. Các chỉ số được báo cáo bao gồm prefill 1342 tok/s ở 10k và 628 tok/s ở 90k, giải mã suy đoán (speculative decoding) với 7 token dự thảo, độ dài chấp nhận 3.35, tỷ lệ chấp nhận 47.8%, VRAM đỉnh 22.3 GB/card và giới hạn ngữ cảnh 131k; các bản sửa lỗi khởi động vLLM tùy chỉnh được liên kết tại oceanplexian/vllm#1. Các bình luận hàng đầu chủ yếu không mang tính kỹ thuật; yêu cầu làm rõ thực chất duy nhất là hỏi về mô hình và phương pháp lượng tử hóa nào đã được sử dụng, điều mà bài đăng đã chỉ rõ là Qwen3.8-27B với AutoRound INT4.

CPU RISC-V của Alibaba, XuanTie C950, chạy Qwen-3.8 27B ở tốc độ 30 tps (Hoạt động: 718): Theo Wccftech, CPU RISC-V 64 nhân XuanTie C950 của Alibaba được cho là chạy Qwen-3.8 27B nguyên bản với tốc độ decode 30 token/s và TTFT 1.9s. CPU cấp máy chủ TSMC 5nm này được mô tả sử dụng các cụm 8 nhân qua AMBA CHI, tăng tốc vector/matrix, bộ nhớ đệm có thể cấu hình, prefetching, decode 8-wide và đường ống 16 giai đoạn, định vị nó như một mục tiêu suy luận độc lập với GPU cho hệ sinh thái Qwen của riêng Alibaba. Các bình luận tỏ ra hoài nghi rằng chỉ tốc độ decode 30 t/s là chưa đủ để làm benchmark, yêu cầu thêm thông tin về khả năng mở rộng độ dài ngữ cảnh, thông lượng prefill và định dạng lượng tử hóa được sử dụng. Những người khác gợi ý rằng phần cứng này có thể hấp dẫn về mặt thương mại như một hộp suy luận riêng tư/edge rẻ hơn giống như DGX Spark nếu Alibaba đưa nó ra thị trường như một sản phẩm.

2. Các chuỗi suy luận (Reasoning Traces) và Định luật mở rộng (Scaling Laws)

Ngừng nhân hóa các token trung gian: Qwen3.8 không hề “suy nghĩ quá mức” (Hoạt động: 862): Bài đăng lập luận rằng việc tạo token trung gian của LLM — được tiếp thị là “suy nghĩ”/“lập luận” — nên được hiểu là sự tăng cường prompt/ngữ cảnh thay vì nhận thức từng bước giống con người, trích dẫn các công trình như của Kambhampati và cộng sự cùng bài báo OpenReview được liên kết. Nghiên cứu được trích dẫn báo cáo mối tương quan yếu giữa tính đúng đắn của câu trả lời cuối cùng và tính hợp lệ của chuỗi suy luận, hiệu suất tương đương hoặc tốt hơn từ các mô hình được huấn luyện trên các chuỗi bị hỏng/không liên quan về mặt ngữ nghĩa, RL cải thiện độ chính xác câu trả lời mà không cải thiện đáng tin cậy tính hợp lệ của chuỗi, và độ dài chuỗi phần lớn không nhạy cảm với độ khó của vấn đề — bằng chứng chống lại việc coi các chuỗi trung gian là “lập luận” trung thực về mặt ngữ nghĩa. Các bình luận phản bác rằng các thuật ngữ như “suy nghĩ” và “lập luận” là những phép ẩn dụ tính toán hữu ích, tương tự như việc gọi nơi lưu trữ tệp đã xóa là “thùng rác”, và không nhất thiết phải ngụ ý nhận thức thực sự của con người. Một người bình luận khác đồng ý về mặt kỹ thuật rằng các chuỗi chủ yếu để mô hình “dò tìm” phân phối của nó thay vì cho người dùng, nhưng chỉ trích việc kiểm soát thuật ngữ kiểu mệnh lệnh là phản tác dụng về mặt hùng biện.

Suy nghĩ về Định luật mở rộng - Z.ai (Hoạt động: 672): Hình ảnh là ảnh chụp màn hình bài đăng trên X của người sáng lập Z.ai / giáo sư Đại học Thanh Hoa, Đường Kiệt (Jie Tang), với tiêu đề “Suy nghĩ về Định luật mở rộng”, lập luận rằng việc mở rộng quy mô tiên phong (frontier scaling) không còn chỉ đơn thuần là số lượng tham số: phân bổ tối ưu phụ thuộc vào dữ liệu, tài nguyên huấn luyện, chi phí suy luận, độ thưa thớt/kích hoạt MoE và post-training/RL. Bài đăng coi GLM-5.3 là một thử nghiệm có kiểm soát so với GLM-5.2 với cùng kiến trúc cơ sở, tổng số tham số và số tham số được kích hoạt, nhưng với khoảng một tháng trong các môi trường dài hạn và RL, tuyên bố đạt được lợi ích lớn từ việc điều chỉnh các thông số post-training thay vì tăng kích thước mô hình. Nó đề cập đến sự chuyển dịch từ việc mở rộng dựa trên tham số kiểu Kaplan sang sự cân bằng token/tham số kiểu Chinchilla, sau đó lập luận rằng các mô hình MoE tách rời “khả năng tri thức” khỏi “chiều sâu lập luận”, làm cho các tham số được kích hoạt/chiều sâu hiệu dụng và việc huấn luyện theo tác vụ trở nên quan trọng hơn đối với các lĩnh vực đòi hỏi lập luận cao như phát hiện lỗ hổng bảo mật. Các bình luận phần lớn coi đây là bằng chứng cho thấy các phòng thí nghiệm Trung Quốc như Z.ai/GLM đang thực hiện nghiên cứu tiên phong nghiêm túc thay vì chỉ chưng cất các mô hình phương Tây. Một người bình luận kỹ thuật hơn đã kết nối ý tưởng này với các kiến trúc mô hình nhỏ giúp ngoại hóa “tri thức thế giới” khỏi đồ thị tính toán, suy đoán rằng các kho tri thức dựa trên RAM có thể cho phép các mô hình ~8–9B dành nhiều VRAM/tính toán hơn cho việc lập luận, mặc dù việc phục vụ các hệ thống như vậy ở quy mô lớn có thể rất khó khăn.

3. Các thông tin hé lộ về mô hình tầm trung tiếp theo của Qwen

Mô hình Qwen 3.8 tầm trung mới sẽ ra mắt vào tuần tới (hy vọng là vậy) theo quản lý cộng đồng! (Hoạt động: 1025): Một quản lý cộng đồng Qwen được cho là đã nói trong Discord của Qwen Ambassador rằng một mô hình open-weight tầm trung mới đang được nhắm mục tiêu phát hành “vào tuần tới (hy vọng là vậy)” và sẽ không có quyền truy cập sớm do hạn chế về lịch trình. Kích thước/kiến trúc chính xác không được tiết lộ, nhưng người bình luận suy đoán nó có thể lớn hơn đáng kể so với 35B, với các đồn đoán về một biến thể lập trình 80B hoặc một mô hình lớp Qwen 3.8 ~100B. Người dùng đang coi mô hình được hé lộ này có khả năng quan trọng hơn cả mẫu 35B A3B được đồn đại, trích dẫn một bình luận của nhóm rằng “35B A3B không phải là thứ đáng để chờ đợi”. Có sự phấn khích suy đoán rằng một bản phát hành Qwen ~100B có thể cạnh tranh mạnh mẽ với “dsv4F”, mặc dù không có benchmark hoặc chi tiết kỹ thuật nào được cung cấp.

Qwen-3.8-35B-A3B? Có lẽ không phải… câu trả lời khó hiểu trực tiếp từ đồng tác giả Qwen. (Hoạt động: 521): Hình ảnh là ảnh chụp màn hình câu trả lời trên X/Twitter từ đồng tác giả Qwen, Bạch Soái (Shuai Bai), phản hồi câu hỏi về việc liệu Qwen-3.8-35B-A3B có dành cho người dùng có phần cứng hạn chế hay không. Bình luận khó hiểu của anh ấy — “35B-A3B có thể không phải là thứ đáng để chờ đợi 👀” — gợi ý rằng mô hình kiểu MoE được đồn đại cụ thể này có thể không phải là bản phát hành sắp tới, có khả năng ám chỉ một mô hình Qwen nhỏ hơn hoặc dễ tiếp cận hơn thay thế. Người bình luận hiểu câu trả lời này có nghĩa là 35B-A3B có thể sẽ không được phát hành, trong khi suy đoán rằng Qwen thay vào đó có thể tung ra thứ gì đó như 9B, 20B, 30B-A3B hoặc một mô hình dày đặc (dense) nhỏ hơn. Một bình luận hàng đầu là một trò đùa về mô hình A200M 2.3T không tưởng cho đồng hồ thông minh, vì vậy một phần của chủ đề này là sự hài hước không mang tính kỹ thuật.

Tóm tắt các Subreddit AI ít kỹ thuật hơn

/r/Singularity, /r/Oobabooga, /r/MachineLearning, /r/OpenAI, /r/ClaudeAI, /r/StableDiffusion, /r/ChatGPT, /r/ChatGPTCoding, /r/aivideo, /r/aivideo

1. Các mô hình lập trình cục bộ thách thức Claude Code

Trò chơi kết thúc. Các mô hình cục bộ 22GB chạy trên Pi hiện vượt trội hơn Claude Code Opus 5 High trong các tác vụ lập trình thực tế được công bố sau thời điểm cắt dữ liệu huấn luyện (Hoạt động: 2485): Đồ họa thông tin benchmark tuyên bố các tác nhân lập trình Qwen3.x GGUF chạy cục bộ sử dụng các mẫu chat Sharp của tác giả vượt trội hơn Claude Code Opus 5 High trên 21 tác vụ mã thực tế kiểu SWE-bench-Live sau thời điểm cắt dữ liệu: Qwen3.8-27B Q6 gốc sửa được 12/21, Sharp Qwen3.8-27B sửa được 11/21 trong ~20 phút, so với Opus 5 High là 10/21 và Sonnet 5 là 5/21. Tuyên bố kỹ thuật là các thay đổi về prompt/mẫu chat giúp giảm việc sử dụng token và độ trễ trong khi vẫn duy trì chất lượng sửa lỗi, với các mô hình cục bộ được liên kết là Dirk-Qwen3.8-27B-GGUF và Nail-Qwen3.6-35B-A3B-GGUF được trình bày như những lựa chọn thay thế tác nhân lập trình cục bộ thực tế. Các bình luận tỏ ra hoài nghi hoặc thuyết âm mưu: một người cho rằng Anthropic có thể đã âm thầm làm giảm chất lượng Opus, trong khi những người khác lập luận rằng rào cản chính đối với các mô hình cục bộ vẫn là tốc độ và phần cứng VRAM 22GB+ giá cả phải chăng.

Chuyện gì đang xảy ra vậy… (Hoạt động: 1053): Một kỹ sư cấp cao báo cáo được giao các ticket do AI tạo ra cho một dự án do AI hình thành với tài liệu do AI viết thực tế không thể sử dụng được, sau đó tạo ra 3 PR, mỗi PR khoảng 20.000 dòng mã (LOC) bằng cách sử dụng AI trong khi thiếu đặc tả hệ thống/sản phẩm rõ ràng. Mối quan tâm kỹ thuật cốt lõi là sự phụ thuộc quá mức của tổ chức vào các LLM như Claude và ChatGPT để khám phá yêu cầu, tạo mã, tài liệu và đánh giá mã, tạo ra một quy trình mà không con người nào có mô hình mạch lạc về hệ thống đang được xây dựng. Các bình luận hàng đầu đặt câu hỏi về tính khả thi và quản trị của 60.000 LOC trong các PR mà không hiểu sản phẩm, với một người khuyên nên lấy đặc tả sản phẩm thực tế. Một người khác gợi ý sử dụng Claude để tạo tài liệu và ChatGPT để kiểm tra nó, phản ánh sự căng thẳng của chủ đề giữa việc coi AI là giải pháp tạm thời cho quy trình kỹ thuật còn thiếu so với việc coi đó là làm trầm trọng thêm vấn đề.

Tuần thứ 3 làm trò chơi câu cá hoàn toàn bằng AI (Hoạt động: 2740): Tác giả đang xây dựng một trò chơi câu cá “hoàn toàn bằng AI” sử dụng Godot 4.7.1, Claude/Claude Code với MCP, một phiên làm việc MCP Blender chuyên dụng cho các tài sản 3D low-poly do script tạo ra, và ChatGPT/OpenAI Playground cho hình ảnh khái niệm/tham chiếu; các hiện vật hiện tại được chia sẻ dưới dạng Artifact 1 và Artifact 2. Quy trình của họ tách biệt các vai trò thành tạo tham chiếu, hình học/mô hình hóa thủ tục, tích hợp/đặt vị trí, đánh giá ảnh chụp màn hình trong camera, chấm điểm mù trước/sau với ngưỡng chấp nhận 8+/10 và các quyết định thiết kế có gắn thẻ nguồn gốc để tránh việc các ảo giác AI bị đưa trở lại thành yêu cầu. Lời phê bình kỹ thuật nhất chỉ ra các vấn đề phổ biến của thế giới do AI tạo ra: cửa/bến tàu không thể tiếp cận, bố cục tòa nhà và cắt địa hình không hợp lý, giao diện người dùng lộn xộn/neo đậu kém, khả năng giảm khung hình do shader/số lượng đa giác, hoạt ảnh vòng nước đột ngột cần nội suy, các hiện vật sao chép như “Pull out the common” và “The boat remembers the route”, 18 khe trang bị lại quá phạm vi và ánh sáng ngày/đêm/căn chỉnh ngọn hải đăng bị phóng đại. Các bình luận nhìn chung lập luận rằng AI đã làm cho việc tạo trò chơi solo trở nên dễ dàng hơn nhiều, vì vậy sự khác biệt sẽ ít phụ thuộc vào tốc độ sản xuất thô và nhiều hơn vào gu thẩm mỹ, sự lặp lại và sự trau chuốt của con người để loại bỏ “tính AI chung chung”. Một người bình luận chi tiết khuyên nên đưa lời phê bình trực tiếp trở lại quy trình, nhấn mạnh rằng tài sản có thể trông đẹp trong trailer hoặc ảnh chụp màn hình xa nhưng lại thất bại khi kiểm tra lối chơi cận cảnh do sự không mạch lạc về không gian và khả năng hỗ trợ yếu.

2. An toàn AI tiên phong và Thiết kế sinh học

Nói được làm được: Claude của Anthropic tự động thiết kế các protein nhắm mục tiêu vào bệnh tật với bằng chứng thực nghiệm trong phòng thí nghiệm ướt, đạt tỷ lệ thành công 35% so với mức trung bình 10–15% của con người (Hoạt động: 1152): Anthropic báo cáo rằng Claude có thể tự động tạo ra các thiết kế protein nhắm mục tiêu vào bệnh tật đã được xác nhận bằng thực nghiệm trong các xét nghiệm phòng thí nghiệm ướt, với tỷ lệ thành công được tuyên bố là 35% so với mức cơ sở thiết kế protein của con người được trích dẫn là khoảng 10–15%. Tuyên bố kỹ thuật chính không chỉ nằm ở việc chấm điểm trên máy tính (in silico) mà còn là xác nhận thực nghiệm thực tế, cho thấy Claude có thể hữu ích như một công cụ thiết kế lặp lại cho các quy trình kỹ thuật protein trị liệu. Các bình luận phần lớn bị ấn tượng bởi sự cải thiện rõ ràng >2 lần so với mức trung bình của con người, với một số người ngoại suy sang các liệu pháp điều trị ung thư; có rất ít cuộc tranh luận kỹ thuật thực chất trong các bình luận hàng đầu được cung cấp.

Giải thích từ @sama về việc tạm dừng huấn luyện RL: “Tiến độ mô hình hiện đang cực kỳ nhanh chóng, và chúng tôi luôn nói rằng chúng tôi sẽ hành động nếu cảm thấy khả năng của mô hình đang vượt xa tốc độ an toàn và căn chỉnh.” (Hoạt động: 893): Bài đăng trích dẫn Sam Altman (@sama) giải thích việc tạm dừng huấn luyện RL như một quyết định kiểm soát an toàn/căn chỉnh: “Tiến độ mô hình hiện đang cực kỳ nhanh chóng… [chúng tôi sẽ] hành động nếu khả năng của mô hình đang vượt xa tốc độ an toàn và căn chỉnh.” Một người bình luận cũng đã liên kết một ảnh chụp màn hình cập nhật, nhưng đoạn trích chủ đề không cung cấp nội dung của nó. Các bình luận chia rẽ giữa sự hoài nghi của những người theo chủ nghĩa tăng tốc về việc tạm dừng — ví dụ: đề xuất một phòng thí nghiệm tiên phong mới tập trung vào RSI/AGI/ASI — và lo ngại rằng điểm uốn rủi ro thực sự có thể đến với các mô hình phần cứng trong tương lai cho phép mở rộng nhanh hơn hoặc hiệu quả hơn 100–1000 lần trong vòng ~5 năm tới.

3. Quyền lực, Chính sách và Kinh tế ngành AI

Các nhà báo lén đặt AirTag vào kho hàng của Amazon để chứng minh họ tiêu hủy sách quý hiếm để huấn luyện AI (Hoạt động: 3803): Một cuộc điều tra của 404 Media được cho là đã sử dụng Apple AirTag giấu trong một cuốn sách quý hiếm được bán qua đơn hàng số lượng lớn để truy tìm nó đến một cơ sở huấn luyện AI của Amazon ở Las Vegas, hỗ trợ các tuyên bố rằng sách vật lý đang được đưa vào quy trình số hóa/tiêu hủy để huấn luyện AI. Một người bình luận là người bán sách đã đặt điều này vào bối cảnh bằng cách lưu ý rằng việc hủy bỏ quy mô lớn các sách không bán được, sách quyên góp, sách tồn kho, sách thư viện và sách không thể trả lại đã là thông lệ trong chuỗi cung ứng sách cũ, với nhiều đầu sách không bao giờ được bán lại hoặc quyên góp thành công. Các bình luận tranh luận liệu báo cáo này có thực sự gây ngạc nhiên hay không: một người yêu cầu nguồn tin mạnh mẽ hơn, trong khi người khác tuyên bố quy trình tiêu hủy của Amazon gắn liền với các nghĩa vụ pháp lý theo “Dự án Panama”, mặc dù không có trích dẫn hỗ trợ nào được cung cấp trong đoạn trích chủ đề.

Big Tech đang huy động hàng tỷ đô la để ngăn chặn UBI (Hoạt động: 2461): Bài đăng tuyên bố cựu Bộ trưởng Thương mại Hoa Kỳ Gina Raimondo đang lãnh đạo RAISE US, một tổ chức mới được thành lập, được tài trợ mạnh mẽ để phản đối UBI/thu nhập cơ bản như một phản ứng đối với sự thay thế của AI, trích dẫn câu nói của bà rằng UBI sẽ “giống như sự kết thúc của nước Mỹ”. Nó cho biết RAISE US đã huy động được >500 triệu đô la hướng tới mục tiêu 1 tỷ đô la, với Amazon, Anthropic, Microsoft và OpenAI Foundation là các đối tác chính, cùng với các nhà tài trợ bao gồm Blackstone, GM, IBM, Mastercard, Deloitte, Cisco, UPS và những người khác. Các bình luận coi một “điểm kỳ dị” do AI thúc đẩy mà không có UBI là phản địa đàng và chỉ trích Big Tech vì đã tài trợ cho công việc chính sách chống UBI trong khi có khả năng tự động hóa công việc. Một chủ đề thực chất lập luận cho UBI kiểu thuế thu nhập âm, lưu ý rằng Milton Friedman đã ủng hộ nó và các đề xuất tương tự đã được Hạ viện Hoa Kỳ thông qua hai lần vào những năm 1970 trước khi thất bại do sự phản đối từ cả phe cánh hữu và cánh tả.

Anthropic có doanh thu gấp đôi OpenAI (Hoạt động: 1131): Hình ảnh là một đoạn trích từ WSJ tuyên bố doanh thu của Anthropic đã tăng hơn gấp đôi lên 11,6 tỷ đô la và đạt được một khoản lợi nhuận hoạt động nhỏ, trong khi doanh thu hàng quý của OpenAI tăng lên 6,7 tỷ đô la nhưng các khoản lỗ hoạt động lại trở nên tồi tệ hơn. Về mặt ngữ cảnh, bài đăng lập luận rằng bất chấp các câu chuyện trên Reddit/X về việc người dùng từ bỏ Claude, việc áp dụng trong doanh nghiệp hoặc thị trường rộng lớn hơn có thể mạnh mẽ hơn so với tâm lý người tiêu dùng có thể thấy; tiêu đề hơi phóng đại điều này là “gấp đôi” doanh thu của OpenAI, vì 11,6 tỷ đô la / 6,7 tỷ đô la ≈ 1,7 lần. Các bình luận chia rẽ giữa tâm lý về thương hiệu/sản phẩm và các đánh giá cụ thể theo quy trình làm việc: một số người lập luận rằng Claude “hoạt động” tốt cho phát triển phần mềm, trong khi một người dùng khác nói rằng OpenAI gần đây đã vượt trội hơn cho công việc của họ và họ hiện giới hạn việc sử dụng Claude cho đánh giá mã, đặc biệt là sau những lo ngại về đóng dấu bản quyền (watermarking).