EINFÜHRUNG DER OS AI FIELD NOTES DER SENTIENT FOUNDATION Eine Zusammenfassung bemerkenswerter Entwicklungen im Bereich Open-Source-AI ↓ • @Alibaba_Qwen: Hat Qwen Image 2512 veröffentlicht, das gegen @GeminiApp Nano Banana Pro konkurriert, vor der späteren Einführung von Qwen3-VL-Embedding und Qwen3-VL-Reranker, wodurch die OS Qwen-Modellreihe weiter ausgebaut wird. • @ylecun: Der KI-Forscher erklärte, dass LLMs an Grenzen gestoßen sind und sich auf Weltmodelle bei AMI konzentriert. • @nvidia: Hat Alphamayo1 auf @huggingface veröffentlicht, um das Denken in komplexen autonomen Fahrszenarien zu unterstützen. • @deepseek_ai: Hat Forschung zu effizienteren KI-Trainingsmethoden veröffentlicht und die Abhängigkeit Chinas von Open-Source-Ansätzen angesichts von GPU-Beschränkungen hervorgehoben. • TIINY: Hat ein taschengroßes KI-System angekündigt, das in der Lage ist, 120B-Parameter Open-Source-Modelle lokal auszuführen und die Abhängigkeit von Cloud-Infrastruktur zu verringern. • @Lightricks: Hat @ltx_model LTX-2 als Open Source veröffentlicht, ein Audio-Video-Generierungsmodell mit offenen Gewichten und vollständigem Trainingscode, optimiert für lokale Inferenz auf Verbraucher-NVIDIA RTX GPUs. • @NousResearch: Hat NousCoder-14B veröffentlicht, ein Open-Source-Coding-Modell, das in vier Tagen auf 48 NVIDIA B200 GPUs trainiert wurde, positioniert gegen @claudeai Code.