Nội dung
- OpenAI đưa PR Chat và chỉnh sửa code trực tiếp vào Codex
- Kimi K3 của Moonshot AI gây chú ý ở nhóm mô hình cho lập trình và tác vụ agent
- Gemini 3.5 Pro tiếp tục bị hoãn, Google chịu áp lực lớn hơn trong cuộc đua AI
- Kimi K3 được xem là một lời nhắc rằng khoảng cách AI giữa Mỹ và Trung Quốc đang thu hẹp
- Google NotebookLM đổi tên thành Gemini Notebook
- Không chỉ Google và Moonshot: cuộc đua ra mắt mô hình mới đang nóng lên
- OpenAI vẫn giữ sức nóng với lộ trình sản phẩm và văn hóa “tự phá mình”
- Open source và open weights tiếp tục là xu hướng lớn của 2026
- Các khóa học AI thực hành ngày càng gắn với Codex, inference và multi-agent workflow
- Grok 4.5 được mở rộng tại châu Âu sau khi vượt rào pháp lý
- Google bị thị trường phản ứng mạnh vì chậm nhịp ở Gemini 3.5 Pro
- GPT-5.6 Sol Pro cho thấy tốc độ tiến hóa của benchmark đang rất nhanh
- OpenAI đang xây lại Codex theo cách ít người làm được: tự phá rồi hợp nhất lại
- Câu chuyện open source: không chỉ là lý tưởng, mà là bài toán kinh tế và kiểm soát dữ liệu
- Học AI thực hành đang gắn chặt hơn với phần cứng và tốc độ suy luận
- Grok 4.5 mở cửa tại châu Âu, cho thấy pháp lý đang định hình nhịp mở rộng AI
- Google tiếp tục trì hoãn Gemini 3.5 Pro vì ưu tiên cải thiện coding
- DeepSeek V4 Flash trên DGX Spark cho thấy hiệu năng suy luận tiếp tục cải thiện
- Google vẫn phải đối mặt với câu hỏi lớn: có đang hụt mục tiêu nội bộ?
- Gemini 3.5 Pro chậm hơn dự kiến, cuộc đua flagship thêm căng thẳng
- AI đã bước vào cả đường đua thể thao: OpenAI và RaceTek nói về dữ liệu đua xe
- Muse Spark 1.1 mở rộng cho nhà phát triển Mỹ qua OpenRouter
- Góc nhìn cho thị trường Việt Nam
- Nguồn tham khảo
Tuần này, bức tranh AI toàn cầu tiếp tục cho thấy tốc độ cạnh tranh đang tăng rất nhanh ở cả ba lớp: mô hình nền tảng, công cụ cho lập trình viên và hạ tầng triển khai. Với marketer Việt Nam, đây không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà còn là tín hiệu trực tiếp về chi phí sản xuất nội dung, tự động hóa quy trình và mức độ “mở” của các nền tảng AI trong tương lai gần.
- Điểm chính:
- Moonshot AI ra mắt Kimi K3 với tham vọng cạnh tranh ở nhóm mô hình mạnh cho coding và tác vụ agentic.
- Google bị ghi nhận tiếp tục hoãn Gemini 3.5 Pro vì chưa đạt mục tiêu nội bộ về hiệu năng, đặc biệt ở mảng coding.
- OpenAI tiếp tục mở rộng Codex, trong khi Google, xAI và Meta cũng liên tục cập nhật sản phẩm cho nhà phát triển.
- Xu hướng nổi bật là AI đang bước vào giai đoạn cạnh tranh bằng tốc độ phát hành, chi phí và khả năng tích hợp vào workflow thực tế.
OpenAI đưa PR Chat và chỉnh sửa code trực tiếp vào Codex
OpenAI cho biết Codex giờ có thêm PR Chat, cho phép người dùng hỏi trực tiếp về một pull request trong đúng ngữ cảnh làm việc. Bên cạnh đó là khả năng nhận phản hồi, xem patch đề xuất ngay trên giao diện và chấp nhận, sửa hoặc từ chối thay đổi mà không phải rời khỏi Codex. Đây là bước đi khá rõ ràng theo hướng biến AI từ “công cụ gợi ý” thành “đồng nghiệp kỹ thuật số” trong quy trình review code.
Với đội sản phẩm và marketer làm việc cùng team dev, điểm đáng chú ý là AI đang tiến sâu vào vòng lặp cộng tác nội bộ, không chỉ dừng ở viết nháp hay trả lời câu hỏi. Khi các mô hình được đặt ngay trong workflow, giá trị nằm ở tốc độ ra quyết định và giảm ma sát vận hành. Nguồn: OpenAI Developers trên X.
Kimi K3 của Moonshot AI gây chú ý ở nhóm mô hình cho lập trình và tác vụ agent
Moonshot AI đã công bố Kimi K3, mô hình được giới thiệu với quy mô rất lớn, cửa sổ ngữ cảnh một triệu token, hỗ trợ đa phương thức gốc và khả năng tối ưu cho coding dài hơi cũng như workflow tự vận hành. Theo mô tả từ nhà phát hành, Kimi K3 có mặt trên Kimi Work, Kimi Code và Kimi API; phần trọng số mở dự kiến được công bố vào ngày 27/7/2026.
Đây là một trong những tín hiệu mạnh nhất cho thấy các phòng lab Trung Quốc đang tăng tốc ở mảng mô hình frontier, đặc biệt trong phân khúc agentic coding. Với doanh nghiệp, điều này đồng nghĩa lựa chọn mô hình sẽ ngày càng dựa nhiều hơn vào hiệu năng trên bài toán cụ thể và tổng chi phí triển khai, thay vì chỉ dựa vào thương hiệu của vài nhà cung cấp lớn. Nguồn: trích đăng từ Kimi_Moonshot, Artificial Analysis và các bình luận thị trường trên X.
Gemini 3.5 Pro tiếp tục bị hoãn, Google chịu áp lực lớn hơn trong cuộc đua AI
Nhiều nguồn trên mạng xã hội và báo chí quốc tế cho biết Gemini 3.5 Pro của Google lại bị dời lịch, lần này là do chưa đạt các mục tiêu hiệu năng nội bộ. Các nhận định được nhắc nhiều nhất xoay quanh điểm yếu ở coding, trong khi thời điểm phát hành mới vẫn chưa được xác nhận. Một số bài đăng còn ghi nhận cổ phiếu Alphabet giảm mạnh trong ngày do lo ngại Google đang chậm nhịp hơn các đối thủ.
Chưa thể kiểm chứng toàn bộ những đồn đoán, nhưng thông điệp thị trường là khá rõ: ở AI, trì hoãn sản phẩm flagship có thể làm suy giảm kỳ vọng rất nhanh. Với người làm marketing, bài học ở đây là uy tín thương hiệu trong kỷ nguyên AI không chỉ đến từ quy mô công ty, mà còn từ nhịp ra mắt và mức độ đáp ứng kỳ vọng thực tế của người dùng. Nguồn: các cập nhật từ Bloomberg được dẫn lại trên X, cùng những tổng hợp thị trường khác.
Kimi K3 được xem là một lời nhắc rằng khoảng cách AI giữa Mỹ và Trung Quốc đang thu hẹp
Nhiều bình luận trong cộng đồng AI cho rằng Kimi K3 đã tiến rất gần nhóm mô hình hàng đầu của phương Tây ở các bài benchmark về coding và agent tasks, thậm chí có nơi xếp nó ở vùng cạnh tranh với Claude Opus 4.8. Dù các benchmark chưa thể thay thế thử nghiệm thực tế, tốc độ ra sản phẩm của Moonshot AI đang tạo cảm giác rõ ràng rằng cuộc chơi không còn chỉ có một chiều.
Điểm đáng chú ý với doanh nghiệp là “tốc độ lặp” đang trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi. Khi một phòng lab có thể ra flagship mới liên tục, áp lực về giá, khả năng mở rộng và độ linh hoạt sản phẩm sẽ tăng lên trên toàn thị trường. Nguồn: các tổng hợp và bình luận từ Hedgie, Artificial Analysis, Chubby và các bài đăng liên quan.
Google NotebookLM đổi tên thành Gemini Notebook
Google được cho là đã đổi tên NotebookLM thành Gemini Notebook và chuẩn bị đưa khả năng tích hợp vào Google Search trong thời gian tới. Ngoài ra, tính năng Collections, tức thư mục quản lý nội dung, cũng đang được lên kế hoạch ra mắt. Nếu đúng như lộ trình này, Google đang tiếp tục tái định vị các công cụ làm việc tri thức quanh thương hiệu Gemini.
Với marketer, đây là tín hiệu cho thấy các công cụ ghi chú, tra cứu và tổng hợp tri thức bằng AI đang dần trở thành một lớp hạ tầng mặc định trong hệ sinh thái tìm kiếm. Điều này có thể ảnh hưởng trực tiếp đến cách đội ngũ nghiên cứu insight, lưu trữ tư liệu chiến dịch và xây dựng tài liệu nội bộ. Nguồn: TestingCatalog trên X.
Không chỉ Google và Moonshot: cuộc đua ra mắt mô hình mới đang nóng lên
Một số bình luận so sánh cho rằng các phòng lab Trung Quốc đã tung ra mô hình mạnh trong thời gian ngắn hơn Google DeepMind, khiến câu hỏi về thời điểm ra mắt Gemini 3.5 Pro càng được nhắc đến nhiều hơn. Dù đây mới là phản ứng cộng đồng hơn là một kết luận kỹ thuật, tâm lý chung là thị trường đang ngày càng nhạy với việc ai ra sản phẩm trước và ai chứng minh được năng lực tốt hơn.
Ở góc nhìn truyền thông công nghệ, cuộc đua này cho thấy “câu chuyện” về AI giờ gắn chặt với nhịp phát hành. Bản cập nhật càng chậm, áp lực so sánh càng lớn. Nguồn: các bài đăng trên X từ Angel và các tài khoản theo dõi AI.
OpenAI vẫn giữ sức nóng với lộ trình sản phẩm và văn hóa “tự phá mình”
Nhiều bình luận trong giới quan sát cho rằng OpenAI đã có một giai đoạn tái cấu trúc sản phẩm rất đáng chú ý: từ việc đẩy GPT-5 như một công cụ hỗ trợ lập trình, đến việc tách Codex thành một hướng phát triển riêng rồi sau đó tích hợp lại. Cách làm này được xem là khá hiếm vì nó cho thấy một công ty có thể đổi mới sản phẩm chính từ bên trong thay vì chỉ thêm tính năng từng lớp.
Với các thương hiệu số, đây là bài học về cách “điều chỉnh đúng nơi đau” của người dùng. Đôi khi sản phẩm cần một nhánh riêng để thử nhanh, rồi mới quay lại hệ sinh thái lớn khi đã đủ trưởng thành. Nguồn: bài bình luận dài của Dan Shipper và các trích dẫn liên quan.
Open source và open weights tiếp tục là xu hướng lớn của 2026
Nhiều nhà nghiên cứu và quan sát AI nhấn mạnh rằng các mô hình mở vẫn còn dư địa phát triển lâu hơn kỳ vọng, vì tiền vẫn tiếp tục đổ vào lĩnh vực này. Quan điểm đáng chú ý là thị trường chưa bước vào giai đoạn hợp nhất nhanh như nhiều người từng dự báo từ sau ChatGPT. Trái lại, 2026 đang trở thành năm nổi bật của hệ sinh thái open weights và các harness, nhất là cho coding và agentic use.
Điều này quan trọng với doanh nghiệp Việt Nam vì mô hình mở giúp tăng khả năng kiểm soát dữ liệu, tùy biến và tối ưu chi phí. Trong bối cảnh nhiều tổ chức muốn hạn chế dữ liệu nhạy cảm đi ra ngoài, open model có thể trở thành lựa chọn chiến lược thay vì chỉ là phương án phụ. Nguồn: Nathan Lambert và các trích dẫn từ cộng đồng nghiên cứu.
Các khóa học AI thực hành ngày càng gắn với Codex, inference và multi-agent workflow
Cerebras và các đối tác giáo dục AI vừa giới thiệu các khóa học miễn phí về inference, multi-agent workflows và phần cứng, trong đó có nhắc tới việc học cách xây dựng ứng dụng thời gian thực và viết mã sạch hơn với Codex. Đây là dấu hiệu cho thấy nhu cầu học AI không còn dừng ở lý thuyết, mà đang chuyển sang năng lực triển khai thực tiễn.
Với marketer hoặc team content tại Việt Nam, xu hướng đáng học là các kỹ năng về vận hành nhiều tác vụ AI cùng lúc: tóm tắt dữ liệu, phân tích tín hiệu thị trường, tạo biến thể nội dung và tự động hóa luồng làm việc. Nguồn: Cerebras và DeepLearning.AI.
Grok 4.5 được mở rộng tại châu Âu sau khi vượt rào pháp lý
xAI đã đưa Grok 4.5 tới toàn bộ người dùng châu Âu sau khi hoàn tất các bước đánh giá cần thiết theo EU AI Act. Trước đó, model này bị chặn ở 27 nước EU và chỉ có thể truy cập qua VPN. Theo các nguồn được trích dẫn, Grok 4.5 hiện có mặt trong Grok Build, Cursor, X Premium và API của xAI, với mức giá được mô tả là thấp hơn đáng kể so với nhiều đối thủ.
Vấn đề ở đây không chỉ là mở rộng thị trường, mà là AI đang ngày càng bị chi phối bởi khung pháp lý khu vực. Với doanh nghiệp Việt Nam có nhu cầu triển khai tại nhiều thị trường, khả năng tuân thủ và tốc độ sẵn sàng pháp lý sẽ là một lợi thế cạnh tranh thực sự. Nguồn: Muskonomy và trích dẫn từ Grok.
Google bị thị trường phản ứng mạnh vì chậm nhịp ở Gemini 3.5 Pro
Các bài đăng trên mạng xã hội cho thấy nhà đầu tư đang phản ứng tiêu cực trước thông tin Google dời lịch Gemini 3.5 Pro. Dù mức giảm vốn hóa được nêu trong một số bài đăng cần được đối chiếu thêm, điều rõ ràng là thị trường không còn kiên nhẫn với những lần trì hoãn kéo dài trong cuộc đua AI.
Đối với giới làm thương hiệu, bài học rất quen thuộc: khi sản phẩm gắn với kỳ vọng “flagship”, mỗi lần lùi lịch không chỉ là chậm ra mắt mà còn là chậm củng cố niềm tin. Nguồn: các bài đăng tổng hợp trên X.
GPT-5.6 Sol Pro cho thấy tốc độ tiến hóa của benchmark đang rất nhanh
GPT-5.6 Sol Pro được cho là đã đạt 91/99 trên prinzbench, một bộ test được công bố từ đầu năm 2026. Tác giả benchmark cho biết đây là mốc đủ cao để ngừng kiểm tra các phiên bản OpenAI Pro trong tương lai trên bộ đề này, vì mô hình đã “bão hòa” phần lớn câu hỏi.
Với người theo dõi AI, đây là lời nhắc rằng benchmark cũng có vòng đời ngắn. Khi mô hình mạnh lên quá nhanh, bộ test từng rất khó có thể bị vượt qua trong vài tháng. Điều đó đặt ra thách thức cho cả giới nghiên cứu lẫn đội ngũ mua AI: nên nhìn benchmark như tín hiệu tham khảo, không phải kết luận cuối cùng. Nguồn: prinz.
OpenAI đang xây lại Codex theo cách ít người làm được: tự phá rồi hợp nhất lại
Một số bình luận phân tích OpenAI đang có lợi thế “đến sau đúng lúc” ở mảng agentic coding. Theo quan sát này, thay vì cố ép các tính năng mới vào ChatGPT bằng mọi giá, OpenAI đã để Codex phát triển như một nhánh riêng, rồi khi công cụ đủ tốt thì hợp nhất trở lại hệ sinh thái chính. Cách làm đó giảm rủi ro làm hỏng sản phẩm lõi nhưng vẫn giữ được nhịp đổi mới.
Đây là chiến lược sản phẩm rất đáng chú ý với các doanh nghiệp số tại Việt Nam: đôi khi muốn đổi mới thực sự, bạn cần cho nhóm nhỏ thử nghiệm đủ xa khỏi lõi hiện tại. Nguồn: Dan Shipper và các trích dẫn từ cộng đồng X.
Câu chuyện open source: không chỉ là lý tưởng, mà là bài toán kinh tế và kiểm soát dữ liệu
Nhận định từ các nhà nghiên cứu nhấn mạnh ba động lực khiến open models tiếp tục được đầu tư: khả năng chạm gần SOTA, sự tham gia của nhiều đội ngũ giàu vốn và nhu cầu kiểm soát dữ liệu của tổ chức. Quan điểm này cho rằng doanh nghiệp, chính phủ và cả các quốc gia đều ngày càng muốn tránh việc dữ liệu của mình vô tình nuôi dưỡng đối thủ tương lai.
Với thị trường Việt Nam, đây là lý do open source AI nên được xem như một chiến lược hạ tầng dài hạn, đặc biệt ở các ngành có dữ liệu nhạy cảm như tài chính, y tế, bán lẻ và giáo dục. Nguồn: Nathan Lambert và Sriram Krishnan.
Học AI thực hành đang gắn chặt hơn với phần cứng và tốc độ suy luận
Những khóa học mới từ Cerebras và DeepLearning.AI cho thấy người học AI đang được kéo gần hơn tới lớp hạ tầng: inference, multi-agent workflows và phần cứng chạy mô hình. Các ví dụ thực hành như tạo trang web cá nhân hóa theo tương tác hay xây workflow phân tích tín hiệu thị trường cho thấy AI không còn chỉ là “prompt hay”, mà là “workflow chạy được”.
Điều này rất đáng lưu ý với marketer vì lợi thế cạnh tranh trong 2026 có thể không nằm ở việc ai biết dùng một công cụ, mà ở việc ai kết hợp được nhiều công cụ để rút ngắn thời gian ra quyết định. Nguồn: Cerebras và DeepLearning.AI.
Grok 4.5 mở cửa tại châu Âu, cho thấy pháp lý đang định hình nhịp mở rộng AI
Việc Grok 4.5 có mặt đầy đủ tại châu Âu sau thời gian bị chặn là ví dụ điển hình cho cách chính sách đang ảnh hưởng trực tiếp đến phân phối AI. Khi một model vượt qua các bước kiểm tra rủi ro hệ thống, an ninh mạng và đánh giá an toàn, nó mới có thể thực sự mở rộng ra thị trường lớn.
Đây là tín hiệu quan trọng cho doanh nghiệp Việt Nam đang cân nhắc mở rộng sang EU: lựa chọn nhà cung cấp AI không thể tách rời yếu tố pháp lý và khả năng đáp ứng tiêu chuẩn khu vực. Nguồn: Muskonomy và Grok.
Google tiếp tục trì hoãn Gemini 3.5 Pro vì ưu tiên cải thiện coding
Các bản tin thị trường cho thấy Google đang lùi lịch Gemini 3.5 Pro thêm vài tháng để cải thiện khả năng coding và vượt qua nhiều vòng đánh giá nội bộ. Dù chưa có ngày ra mắt mới, điểm chung từ nhiều nguồn là Google đang chấp nhận chậm lại để tăng chất lượng.
Chiến lược này có thể hợp lý về mặt kỹ thuật, nhưng rủi ro là mất nhịp truyền thông trong một ngành mà mỗi tháng đều có thể xuất hiện một đối thủ mới. Với thương hiệu, đó là bài toán cân bằng giữa “đúng” và “nhanh”. Nguồn: First Squawk và Polymarket Money.
DeepSeek V4 Flash trên DGX Spark cho thấy hiệu năng suy luận tiếp tục cải thiện
Một số bài thử nghiệm cho thấy DeepSeek V4 Flash có thể đạt các mức tốc độ suy luận rất cao trong cấu hình hai DGX Spark, đồng thời vẫn giữ được khả năng chạy ổn trong bối cảnh agent concurrency. Đây là tín hiệu đáng chú ý vì không chỉ mô hình mạnh hơn, mà cách triển khai hạ tầng cũng đang tiến rất nhanh.
Với doanh nghiệp, câu chuyện ở đây không chỉ là “model nào giỏi hơn”, mà là model nào chạy kinh tế hơn và ổn định hơn trong môi trường thật. Nguồn: Tech2Wild.
Google vẫn phải đối mặt với câu hỏi lớn: có đang hụt mục tiêu nội bộ?
Các thông tin lặp lại từ nhiều tài khoản cho thấy câu chuyện cốt lõi của Gemini 3.5 Pro không còn là một lần chậm lịch đơn lẻ, mà là việc công nghệ vẫn chưa đạt các mục tiêu nội bộ như kỳ vọng. Dù vậy, việc Google chọn tiếp tục làm đến khi đạt chuẩn cũng là cách giữ chất lượng thương hiệu trong dài hạn.
Trong bối cảnh AI ngày càng thương mại hóa, marketer cần theo dõi không chỉ những model đã ra mắt, mà cả các tín hiệu về tốc độ tổ chức nội bộ của từng hãng. Nguồn: các tổng hợp trên X và Bloomberg được dẫn lại.
Gemini 3.5 Pro chậm hơn dự kiến, cuộc đua flagship thêm căng thẳng
Bloomberg và một số tài khoản thị trường cùng nói rằng Gemini 3.5 Pro đã chậm tiến độ nhiều tháng. Tâm điểm lần này không chỉ là thời gian ra mắt, mà là việc Google bị đặt vào thế phải chứng minh mình vẫn bám kịp nhóm dẫn đầu trong coding và tác vụ agent.
Với độc giả làm marketing, đây là ví dụ điển hình của “cạnh tranh kỳ vọng”: khi một sản phẩm flagship chưa ra mắt nhưng đã bị so sánh liên tục, thương hiệu phải chịu áp lực rất lớn từ cả giới đầu tư lẫn người dùng. Nguồn: Bloomberg được dẫn lại trên X.
AI đã bước vào cả đường đua thể thao: OpenAI và RaceTek nói về dữ liệu đua xe
OpenAI chia sẻ về cách các đội đua dùng AI để biến dữ liệu đường đua thành quyết định nhanh hơn, từ hợp tác nghiên cứu với Chip Ganassi Racing đến các công cụ mới xây cùng ChatGPT và Codex. Đây là ví dụ khá trực quan về việc AI không chỉ dành cho văn phòng hay code, mà còn có thể giúp tối ưu những lĩnh vực đòi hỏi quyết định trong tích tắc.
Với marketer, câu chuyện này gợi mở rằng AI có giá trị cao nhất khi gắn với dữ liệu thời gian thực và quyết định có áp lực cao. Đó cũng là hướng mà nhiều doanh nghiệp Việt có thể học theo khi thiết kế quy trình nội bộ. Nguồn: OpenAI.
Muse Spark 1.1 mở rộng cho nhà phát triển Mỹ qua OpenRouter
AI at Meta thông báo Muse Spark 1.1 đã có trên OpenRouter cho các nhà phát triển tại Mỹ. Dù thông tin ban đầu cho thấy cộng đồng đã chờ đợi bản mở rộng này từ trước, việc xuất hiện trên một nền tảng trung gian như OpenRouter giúp tăng tính tiếp cận cho đội ngũ build sản phẩm.
Điều này phản ánh xu hướng quen thuộc của hệ sinh thái AI hiện nay: mô hình tốt thôi chưa đủ, mà còn cần kênh phân phối thuận tiện để nhà phát triển dùng được ngay. Nguồn: AI at Meta và phản ứng cộng đồng trên X.
Góc nhìn cho thị trường Việt Nam
Điểm rút ra lớn nhất từ loạt tin này là AI đang chuyển từ cuộc đua “ai thông minh hơn” sang “ai tích hợp tốt hơn, mở nhanh hơn và triển khai rẻ hơn”. Với doanh nghiệp Việt Nam, đây là thời điểm nên đánh giá lại ba việc: chọn mô hình theo bài toán thực tế thay vì theo danh tiếng, chuẩn bị năng lực làm việc với cả open model lẫn closed model, và xây quy trình để AI đi vào vận hành chứ không chỉ dừng ở thử nghiệm.
Ở khía cạnh marketing, những thay đổi quanh Codex, Gemini Notebook, Grok 4.5 hay Kimi K3 cho thấy công cụ AI đang dần hòa vào công việc hàng ngày của đội ngũ nội dung, performance và nghiên cứu thị trường. Ai sớm chuẩn hóa workflow, quản trị dữ liệu tốt và biết dùng AI đúng chỗ sẽ có lợi thế rõ rệt về tốc độ sản xuất và chất lượng đầu ra.
Xem thêm tin tức & hướng dẫn marketing tại https://marketing365.vn.
Theo dõi thêm các bản tin từ Marketing365 để cập nhật xu hướng marketing mới nhất.
Đọc thêm các bài cùng chuyên mục Động thái AI.
Bài viết tập trung vào tin AI mới nhất với góc nhìn cho thị trường Việt Nam.
Nguồn tham khảo
- OpenAI Developers – Review pull requests and make follow-up edits without leaving Codex
- Ivan Fioravanti – Kimi K3 launched on Metal Kernel optimization on DwarfStar
- Lumina – Gemini 3.5 Pro reportedly delayed again
- Hedgie – Moonshot AI launched Kimi K3 today
- Mark Kretschmann – Gemini 3.5 Pro launch delayed again
- TestingCatalog – NotebookLM is now Gemini Notebook
- Angel – Chinese lab released a SOTA model in less time than Google Deepmind
- AshutoshShrivastava – OpenAI product roadmap and Kimi K3 quote thread
- Artificial Analysis – Kimi K3 scores 57 on the Intelligence Index
- Chubby – Kimi K3 may be the DeepSeek 2.0 moment
- Autopilot – Google is plunging after delaying the Gemini 3.5 Pro launch
- prinz – GPT-5.6 Sol Pro added to prinzbench
- Dan Shipper – OpenAI is firing on all cylinders right now
- Nathan Lambert – On open models and consolidation
- Cerebras – free course on inference, multi-agent workflows, and hardware
- Muskonomy – Grok 4.5 is now available across Europe
- First Squawk – Google delays the Gemini 3.5 Pro AI model launch by months
- Tech2Wild – DeepSeek V4 Flash on 2× DGX Spark updates
- Polymarket Money – Google delays the Gemini launch as the technology falls short of internal targets
- Kaushik – Google Gemini Launch Delayed as Tech Falls Short of Goals
- OpenAI – AI in racing with RaceTek Systems and Chip Ganassi Racing
- AI at Meta – Muse Spark 1.1 now available on OpenRouter
