Project Tapestry відзначає перший етап, розширює зв’язки у сфері ШІ між В’єтнамом і Індією

The AI Alliance оголосила 30 вересня 2026 року, під час тижня Генеральної асамблеї ООН у Нью‑Йорку, що Project Tapestry завершив перший технічний етап і розширив суверенні співпраці у галузі ШІ з В’єтнамом і Індією.

Project Tapestry створює відкритий глобальний консорціум, у якому нації та установи співпрацюють над фундаментальними моделями, зберігаючи контроль над своїми даними, суверенними моделями та розгортаннями. За архітектурою, описаною на сторінці проєкту, партнерські вузли зберігають конфіденційні дані локально, використовують їх для обчислення оновлень ваг і діляться лише отриманими вагами моделі; будь‑який партнер може створити повністю власний суверенний похідний продукт з спільної базової моделі. На сторінці вказано Yann LeCun як головного наукового радника проєкту та описано AI Alliance як некомерційну дослідницьку організацію у галузі ШІ та коаліцію з відкритими технологіями, що об’єднує понад 200 членських організацій.

В’єтнам підтверджує намір співпрацювати над суверенною моделлю

Під час тижня Генеральної асамблеї лідери AI Alliance та Project Tapestry зустрілися у Нью‑Йорку з Генеральним секретарем і Президентом В’єтнаму Tô Lâm та старшими урядовими міністрами. Обговорення підтвердили намір співпрацювати над суверенною моделлю ШІ, що відповідає національній стратегії ШІ В’єтнаму та його пріоритетам, включаючи в’єтнамську мову, культуру, знання та національні випадки використання. В’єтнам бере участь у Project Tapestry з ранніх етапів, і альянс описав розширену співпрацю як крок до перетворення моделі консорціуму у національну масштабну суверенну розробку ШІ.

“Project Tapestry дає Viet Nam можливість перетворити міжнародну співпрацю на стійку національну спроможність — розробляючи ШІ, який розуміє нашу мову, культуру, знання та пріоритети, одночасно формуючи інженерів та інституції для експлуатації, адаптації та розвитку технології,” сказав посол Hoang Anh Tuan, генеральний консул Viet Nam в Сан‑Франциско.

Christopher Nguyen, головний архітектор Project Tapestry, зазначив, що підтримка Tô Lâm підкреслює ширшу візію проєкту, вказуючи на паралельну роботу у Viet Nam, Індії, Японії та Бутані.

Індійський брифінг передує майстер‑класу в Мумбаї

Генеральний консул Binaya Srikanta Pradhan прийняв лідерів Project Tapestry у Генеральному консульстві Індії в Нью‑Йорку протягом тижня. Ganesh Ramakrishnan, засновник BharatGen, Ritwik Banerjee зі Stony Brook University, та Kaushik Bhatta, партнер і директор AI Alliance, проінформували генерального консула про розробку ШІ, орієнтовану на консорціум, підхід Tapestry та недавнє приєднання Stony Brook до консорціуму. Pradhan зазначив, що ШІ, створений для мов та культур Індії, зберігає автономність.

Індія була одним із перших учасників проєкту. BharatGen, підтримуваний урядом країни, відкритий стек фундаментальних моделей, здійснив один із двох доказів концепції етапу під керівництвом доктора Maneesh Singh, віце‑президента з машинного навчання, спільно з Monash University в Індії та Австралії, при цьому дані кожного закладу залишалися у їхніх країнах. Фонд Gates назвав Ramakrishnan чемпіоном 2026 Goalkeepers у той же тиждень, визнаючи його лідерство в BharatGen. BharatGen проведе майстер‑клас Project Tapestry у Мумбаї 15 жовтня 2026 року, щоб спланувати наступні етапи участі Індії.

Результати етапу Zero

The alliance завершила Milestone Zero 1 вересня 2026 року, і опублікувала результати 10 вересня 2026 року. Два доказу концепції навчили або налаштували моделі на чотирьох майданчиках в Індії, Австралії та двох регіонах AWS, а ще вісім внесків надійшло через відкритий процес внесення у проєкт.

У першому доказі концепції спільна команда BharatGen та Monash University налаштувала модель OLMo 2 7B локально на кожному вузлі, використовуючи розділені частини набору даних CultureInstruct, періодично зливаючи стиснені дельти ваг LoRA без обміну даними налаштування. Культурна відповідність вимірювалася за допомогою оцінки GlobalOpinionQA з використанням відстані Дженсена‑Шеннона протягом семи раундів. Результати визначають Третій раунд як найкращу контрольну точку за рівномірним дво‑регіональним метриком і застерігають, що попередні результати не слід трактувати як доказ того, що федерація погіршила продуктивність.

Другий доказ концепції продовжив передтренування OLMo 3 7B через федеративну платформу Flower на майданчиках у Сіднеї та Вірджинії, координовану з Огайо. За даними результатів, тренування охопило 12 мільярдів токенів у межах консорціуму з використанням восьми графічних процесорів NVIDIA H100 на кожному майданчику, забезпечуючи приблизно 44 400 токенів за секунду на кожному майданчику, і завершило два раунди з незалежно перевіреною фінальною контрольною точкою, незважаючи на виміряну затримку в 186 мілісекунд та пропускну здатність приблизно 0,53 Гбіт/с на маршруті Огайо–Сідней. Розподілені навчальні дані Dolma 3 ніколи не залишали майданчики.

Окреме дослідження використало донастройку LoRA моделі Llama-3.2-3B-Instruct і виміряло її відстань до позиції В’єтнаму на культурній карті Інглехарт‑Велзеля, змінивши її з 2,46 до 1,35, що команда описує як на 45 % ближче, тоді як повний MMLU знизився з 63,2 % до 62,4 %, зміна, яку вважають не статистично значущою. Попередньо зареєстрований механізм валідації, внесений у відкритий процес, виявив, що такі зрушення впливають на поведінку при відповіді на опитування більше, ніж на відкриту поведінку. Цей етап також створив вимоги версії 0.1 для стратегії управління даних та їхнього управління, з організованими робочими групами для обох напрямків.

Перший етап і дорожня карта 2026–2027

Учасники Tapestry представили статтю «Sovereignty Through Interdependence: Epistemic Agency, Intelligent Action, and Federated AI» на Першому семінарі з суверенної ШІ для спільних та плюралістичних екосистем ШІ, який відбувся спільно з ACM HCOMP 2026 у Вашингтоні, округ Колумбія.

«Наш перший етап і зростаючі глобальні співпраці демонструють, що Tapestry переходить від архітектури до працюючих технологій», — сказав Ентоні Аннунціата, співзасновник і голова правління AI Alliance.

Перший етап триває з вересня по листопад 2026 року і охоплює навчання консорціуму, культурне вирівнювання та управління даними, при цьому до роботи приєдналися OpenMined, Common Crawl і GSMA. Опублікована дорожня карта зазначає, що Фаза 1, перша версія платформи навчання консорціуму, вже активна; перша базова модель планується до кінця 2026 року, раннє впровадження — у першій половині 2027 року, а масштабний фронт‑енд‑проект — на літо 2027 року або пізніше. Перехід від однієї фази до наступної залежить від технічних доказів, зобов’язань партнерів, доступності обчислювальних ресурсів, готовності даних та фінансових порогових значень.