Project Tapestry markerer første milepæl, utvider AI-samarbeidet med Vietnam og India

AI Alliance kunngjorde den 30. september 2026, under FN‑forsamlingens uke i New York, at Project Tapestry hadde fullført sin første tekniske milepæl og utvidet suverene AI‑samarbeid med Vietnam og India.

Project Tapestry bygger et åpent, globalt konsortium hvor nasjoner og institusjoner samarbeider om grunnmodeller samtidig som de beholder kontrollen over sine data, suverene modeller og distribusjoner. Under arkitekturen beskrevet på prosjektsiden, holder partnernoder sensitive data lokalt, bruker dem til å beregne vektoppdateringer, og deler kun de resulterende modellvektene; enhver partner kan bygge et fullt eid suverent derivat fra den delte basismodellen. Siden lister opp Yann LeCun som prosjektets hovedforskningsrådgiver og beskriver AI Alliance som en ideell AI‑forsknings- og åpen‑kilde‑teknologikoalisjon med mer enn 200 medlemsorganisasjoner.

Vietnam bekrefter intensjon om samarbeid om suveren modell

I løpet av FN‑forsamlingens uke møttes ledere fra AI Alliance og Project Tapestry i New York med Vietnams generalsekretær og president Tô Lâm samt seniorregjeringsministre. Diskusjonene bekreftet en intensjon om å samarbeide om en suveren AI‑modell som er i tråd med Vietnams nasjonale AI‑strategi og prioriteringer, inkludert vietnamesisk språk, kultur, kunnskap og nasjonale bruksområder. Vietnam har deltatt i Project Tapestry siden de tidlige fasene, og alliansen beskrev det utvidede samarbeidet som et skritt mot å omforme konsortiummodellen til nasjonalt skala suveren AI‑utvikling.

«Project Tapestry gir Viet Nam en mulighet til å omdanne internasjonalt samarbeid til varig nasjonal kapasitet – utvikle AI som forstår vårt språk, vår kultur, vår kunnskap og våre prioriteringer, samtidig som vi bygger ingeniører og institusjoner som kan drifte, tilpasse og videreutvikle teknologien», sa ambassadør Hoang Anh Tuan, generalkonsul for Viet Nam i San Francisco.

Christopher Nguyen, hovedarkitekt for Project Tapestry, sa at Tô Lâm sin støtte til retningen understreket prosjektets bredere visjon, og pekte på parallelt arbeid i Vietnam, India, Japan og Bhutan.

India‑briefing går forut for Mumbai‑verkstedet

Generalkonsul Binaya Srikanta Pradhan tok imot ledere fra Project Tapestry ved Indias generalkonsulat i New York i løpet av uken. Ganesh Ramakrishnan, grunnlegger og direktør for BharatGen, Ritwik Banerjee fra Stony Brook University, og Kaushik Bhatta, partner og direktør i AI Alliance, informerte generalkonsulen om konsortiumdrevet AI‑utvikling, Tapestry‑tilnærmingen og Stony Brook sin nylige tilslutning til konsortiet. Pradhan sa at AI bygget for Indias språk og kulturer bevarer handlefrihet.

India har vært en tidlig bidragsyter til prosjektet. BharatGen, landets statlig støttede, åpen‑kilde‑grunnmodell‑stabel, gjennomførte ett av milepælens to proof‑of‑concepts under veiledning av Dr. Maneesh Singh, VP for maskinlæring, i felles trening med Monash University på tvers av India og Australia, mens hver institusjons data forble i sitt hjemland. Gates Foundation utnevnte Ramakrishnan til Goalkeepers Champion 2026 i samme uke, og anerkjente hans ledelse av BharatGen. BharatGen vil arrangere et Project Tapestry‑verksted i Mumbai 15. oktober 2026 for å planlegge de neste fasene av Indias deltakelse.

Funn fra Milepæl Null

Alliansen fullførte Milepæl Null 1. september 2026, og publiserte funnene den 10. september 2026. To proof‑of‑concepts trente eller finjusterte modeller på fire steder i India, Australia og to AWS‑regioner, og åtte ytterligere bidrag kom inn gjennom prosjektets åpne bidragsprosess.

I det første proof‑of‑conceptet finjusterte det felles teamet fra BharatGen og Monash University OLMo 2 7B‑modellen lokalt på hver node ved å bruke separate partisjoner av CultureInstruct‑datasettet, og periodisk slå sammen komprimerte LoRA‑vektdeltaer uten å utveksle noen finjusteringsdata. Kulturell tilpasning ble målt med GlobalOpinionQA‑evalueringen ved bruk av Jensen‑Shannon‑avstand over syv runder. Funnene identifiserer runde 3 som det beste sjekkpunktet på den like to‑region‑metrikken og advarer om at de foreløpige resultatene ikke bør tolkes som bevis på at federasjon svekket ytelsen.

Det andre proof‑of‑conceptet fortsatte forhåndstrening av OLMo 3 7B gjennom Flower‑federasjonsrammeverket på steder i Sydney og Virginia, koordinert fra Ohio. Ifølge funnene ble kjøringen trent på 12 milliarder token over konsortiet ved bruk av åtte NVIDIA H100‑GPU‑er per sted, opprettholdt omtrent 44 400 token per sekund på hvert sted, og fullførte to runder med et uavhengig verifisert slutt‑sjekkpunkt, til tross for målt rundtur‑latens på 186 millisekunder og båndbredde på omtrent 0,53 Gbit/s på Ohio–Sydney‑ruten. De partisjonerte Dolma 3‑treningsdataene forlot aldri stedene.

En separat studie brukte LoRA-fintuning på Llama-3.2-3B-Instruct-modellen og målte avstanden til Vietnams posisjon på Inglehart‑Welzel kulturkart, fra 2,46 til 1,35, noe teamet beskriver som 45 % nærmere, mens full MMLU gikk fra 63,2 % til 62,4 %, en endring rapportert som ikke statistisk signifikant. Et forhåndsregistrert valideringshåndtak bidro gjennom den åpne prosessen og fant at slike skift endret svaradferd i undersøkelser mer enn åpen‑ended adferd. Milepælen produserte også versjon 0.1‑krav til prosjektets datastyring og forvaltningsstrategi, med arbeidsgrupper organisert for begge områdene.

Milepæl én og veikartet 2026–2027

Tapestry‑bidragsytere presenterte et papir, «Sovereignty Through Interdependence: Epistemic Agency, Intelligent Action, and Federated AI», på den første workshopen om suveren AI for samarbeids‑ og pluralistiske AI‑økosystemer, som var samlokalisert med ACM HCOMP 2026 i Washington, D.C.

«Vår første milepæl og de voksende globale samarbeidene viser at Tapestry går fra arkitektur til fungerende teknologi», sa Anthony Annunziata, medgründer og styreleder i AI Alliance.

Milepæl én løper fra september til november 2026 over konsortietrening, kulturell tilpasning og datastyring og -forvaltning, med OpenMined, Common Crawl og GSMA som deltar i arbeidet. Det publiserte veikartet viser at fase 1, den første versjonen av konsortiets treningsplattform, nå er aktiv; en første basismodell er målet for slutten av 2026, tidlig utrulling for første halvdel av 2027, og en frontlinje‑skala innsats for sommeren 2027 eller senere. Overgangen fra én fase til neste avhenger av tekniske bevis, partnerforpliktelser, tilgjengelig beregningskapasitet, dataklarhet og finansieringsgrenser.