Tin nổi bật
NVIDIA Cosmos 3 — frontier model unified reasoning + world + action cho physical AI, mở source toàn bộ stack · 9 phút https://developer.nvidia.com/blog/develop-physical-ai-reasoning-world-and-action-models-with-nvidia-cosmos-3/
NVIDIA vừa thả Cosmos 3 — model nền cho physical AI gói cả ba khả năng (lý luận, sinh world, sinh action) vào một kiến trúc Mixture-of-Transformers hai tháp. Tháp Reasoner là VLM autoregressive đóng vai “não” hiểu motion và physical context; tháp Generator là diffusion sinh video và action sequence được điều kiện bởi Reasoner. Hai size: Nano 16B chạy được trên RTX PRO 6000 cho real-time robotics inference, Super 64B cho datacenter Hopper/Blackwell. Quan trọng hơn cả checkpoint là toàn bộ training recipe, post-training scripts, 6 dataset synthetic (robotics, autonomous driving, warehouse, spatial reasoning, digital human, physics interaction) đều open source trên Hugging Face. Cosmos 3 đang dẫn đầu PAI-Bench, R-Bench Physics-IQ, RoboLab — nếu bạn đang build robot, AV hay smart space, đây là baseline mới phải đo, không còn phải orchestrate giữa ba model riêng cho reasoning/world/action.
Models & Tools
Anthropic nộp draft S-1 kín với SEC, mở đường IPO · 3 phút https://www.anthropic.com/news/confidential-draft-s1-sec
Sau vòng Series H $65B định giá $965B hồi đầu năm, Anthropic chính thức nộp Form S-1 mật cho SEC — không phải IPO ngay, nhưng giữ quyền chọn sau khi SEC review xong. Giá và số lượng cổ phiếu chưa set. Với dev: theo dõi S-1 khi public sẽ là tài liệu hiếm hoi tiết lộ unit economics thật của một AI lab (gross margin trên token, R&D burn, customer concentration) — pricing Claude API trong 12-18 tháng tới có thể đoán được từ con số đó.
Build A Basic AI Agent From Scratch: Tools — implement bash/read/glob/grep/write/edit bằng Python 30 dòng/tool · 12 phút https://www.ruxu.dev/articles/ai/build-an-ai-agent-with-tools/
Phần 2 của series — author show code Python ngắn cho 6 tool cơ bản của coding agent (bash, read_file, glob_files, grep, write_file, edit_file) cộng tool schema để feed vào native tool calling. Không có MCP, không có framework — chỉ subprocess + glob + pathlib. Đọc xong là bạn hiểu chính xác Claude Code/Cursor đang gọi gì dưới capot. Tốt cho dev muốn ngừng treat agent như black box trước khi nhảy vào MCP hay framework lớn.
Research & Insights
Stanford CS336: Language Modeling from Scratch — full lecture, code và 5 assignments mở public · 8 phút https://cs336.stanford.edu/
5-unit course Stanford bắt dev tự implement nguyên transformer LM từ tokenizer tới RL alignment: A1 build transformer + tokenizer + optimizer, A2 viết FlashAttention2 bằng Triton + distributed training, A3 scaling law, A4 process Common Crawl, A5 SFT + RL cho math reasoning + optional DPO safety alignment. Slide, video YouTube, assignment repo đều public — đi kèm bảng giá GPU cloud (Modal $6.25/hr, RunPod $4.99/hr B200). Nếu bạn đã quen high-level dùng Transformers/HF mà chưa từng tự viết attention kernel hay scaling experiment, đây là roadmap có hệ thống nhất hiện có.
CS336 phát hành CLAUDE.md hướng dẫn AI agent làm TA, không làm hộ bài · 5 phút https://github.com/stanford-cs336/assignment1-basics/blob/main/CLAUDE.md
Stanford add CLAUDE.md vào assignment repo, hướng dẫn cụ thể Claude Code/Copilot/Cursor đóng vai TA: được phép giải thích concept, review code đã viết, hỏi dẫn dắt khi debug — bị cấm viết Python/pseudocode, hoàn thành TODO, refactor, hay chỉ tới reference implementation. Có ví dụ dialog tốt/xấu rất cụ thể. Cách tiếp cận này vượt khỏi giáo dục: bất cứ team nào dùng agent cho onboarding hoặc internal training đều có thể clone pattern — set rõ “agent này là teacher, không phải solver”, commit vào repo cùng code.
— tinAI