Cựu nhà phân tích Messari Sam đã lên tiếng sau đợt cắt giảm nhân sự, nhấn mạnh tầm quan trọng của lãnh đạo tư tưởng chất lượng cao trong lĩnh vực tiền điện tử, chỉ trích khả năng viết bằng AI kém, và kêu gọi ngành công nghiệp chú ý tới các nhân viên bị sa thải. Messari đã chuyển đổi thành một công ty hướng tới AI, với CEO mới là Diran Li.

Tin từ Gate News, vào ngày 17 tháng 3, QVAC Fabric của Tether đã ra mắt framework vi chỉnh LoRA đa nền tảng toàn cầu đầu tiên hướng tới Microsoft BitNet (LLM một bit), giảm đáng kể ngưỡng bộ nhớ GPU và công suất tính toán cho đào tạo mô hình lớn. Framework này hỗ trợ vi chỉnh LoRA và tăng tốc suy luận trên Intel, AMD, Apple Silicon dòng M và GPU di động (bao gồm Adreno, Mali, Apple Bionic).

Người sáng lập chung Sentry David Cramer cho biết, các mô hình ngôn ngữ lớn không cải thiện năng suất, mà thay vào đó dẫn đến sự phát sinh của mã phức tạp, làm chậm tốc độ phát triển. Anh ta đặt câu hỏi về phương thức tạo mã tự động, cho rằng chất lượng đầu ra kém, đặc biệt là thiếu hiệu quả trong phát triển tăng dần và tính nhất quán về phong cách. Dựa trên kinh nghiệm cá nhân, anh ta chỉ ra rằng việc xây dựng phần mềm vẫn còn khó khăn, các thay đổi ở mức độ tâm lý đã ảnh hưởng đến đóng góp của anh ta.

Viện Thông tin Truyền thông Trung Quốc và nhóm đại học đã phát hiện ra lỗ hổng tiêm lệnh do LLM điều khiển trong mô-đun bash-tools của khung mở OpenClaw khi kiểm tính năng, kẻ tấn công có thể lợi dụng để thực thi lệnh được hướng dẫn, thực hiện mã từ xa và đánh cắp dữ liệu. Quy trình tiết lộ lỗ hổng đã được khởi động và các đề xuất sửa chữa đã được gửi.

Xie Sainning đã chỉ trích hướng phát triển AI hiện tại tập trung vào các mô hình ngôn ngữ lớn trong một cuộc phỏng vấn, cho rằng điều này hạn chế khả năng học hỏi từ thế giới thực của AI, đồng thời nhấn mạnh những ưu điểm của mô hình thế giới. Ông cho rằng việc xây dựng các tác nhân thông minh có thể tồn tại trong thực tế là một thách thức lớn hơn, đề cập AMII Labs tập trung vào việc thu thập dữ liệu thực tế, có kế hoạch ra mắt kính thông minh AI và robot trong tương lai.

Bittensor subnet Templar hoàn thành việc pretraining mô hình ngôn ngữ phi tập trung Covenant-72B với 72 tỷ tham số vào ngày 10 tháng 3, mô hình này thể hiện hiệu suất xuất sắc trong bài kiểm tra MMLU, vượt quá nhiều mô hình cơ sở tập trung. Dự án đã thu hút sự hợp tác của hơn 70 nút, tất cả các trọng số và điểm kiểm tra đã được phát hành theo giấy phép Apache. Ch受这一消息影响，Bittensor và token của nó đều tăng giá.

OpenClaw gần đây đã nhanh chóng trở nên phổ biến ở Trung Quốc, thu hút một lượng lớn nhà phát triển và nhà đầu tư thử nghiệm giao dịch tự động hóa AI. Ảnh hưởng của nó đã lan tỏa đến nhiều nhóm người khác nhau, nhưng cũng phải đối mặt với các vấn đề về bảo mật và độ tin cậy. Mặc dù đã giảm bớt ngưỡng kỹ thuật giao dịch, các quyết định đầu tư vẫn cần phải được kiểm soát bởi con người, và tâm lý thị trường đang thay đổi dần trong sự biến động.

Người đoạt giải thưởng Turing Yang LiKun thành lập công ty mô hình thế giới AMI hoàn thành huy động vốn 1.03 tỷ USD, định giá 3.5 tỷ USD. AMI dự định thành lập văn phòng tại nhiều quốc gia, tập trung vào nghiên cứu công nghệ AI mới, cam kết mở mã nguồn nhiều hơn. Nhóm cốt lõi của công ty phần lớn đến từ Meta, mục tiêu là nghiên cứu biểu diễn trừu tượng của thế giới AI thông qua công nghệ JEPA.

OpenClaw đã phát hành phiên bản v2026.3.8 vào ngày 8 tháng 3, bổ sung các tính năng như sao lưu trạng thái cục bộ, Chế độ Talk tự động chuyển đổi và chế độ LLM Context tìm kiếm trên trình duyệt Brave, sửa nhiều lỗi và có tổng cộng 43 nhà đóng góp tham gia phát triển.

Nhóm nghiên cứu của Viện Công nghệ Liên bang Zurich đã kiểm tra khả năng đồng thuận Byzantine của LLM Agent, phát hiện rằng ngay cả khi không có nút độc hại, tỷ lệ đồng thuận hiệu quả chỉ đạt 41.6%. Khi số lượng nút tăng lên, việc đạt được sự nhất trí trở nên khó khăn hơn, và tình hình còn xấu đi khi thêm các nút độc hại. Kết luận của nghiên cứu chỉ ra rằng, hiện tại LLM Agent vẫn chưa đáng tin cậy về mặt đồng thuận đáng tin cậy, việc triển khai phi tập trung cần thận trọng.