Trọng số Mở + Nội dung Mở = Học tập miễn phí, riêng tư, và được AI hỗ trợ

Open Weights + Open Content = Free, Private, AI-Powered Learning

June 25, 2026 · David Wiley

Theo: https://opencontent.org/blog/open-weights-open-content-free-private-ai-powered-learning/

Bài được đưa lên Internet ngày: 25/06/2026

Xin chia sẻ với các bạn một bản mẫu (prototype) mới! Mục đích chính của tôi khi xây dựng nó là khơi gợi cảm hứng để các bạn suy nghĩ về việc kết hợp nội dung mở (open content) và AI tạo sinh mở (open generative AI). Sự kết hợp này nhằm tạo ra các tài nguyên học tập tương tác, được cấp phép mở, miễn phí sử dụng và có thể vận hành cục bộ (ngay trên máy tính của bạn) mà không cần kết nối máy chủ bên ngoài. 

Mô hình thử nghiệm này kết hợp ba yếu tố: (1) sách giáo khoa OpenStax, (2) sơ đồ tri thức (knowledge graph) biểu diễn nội dung cuốn sách, và (3) mô hình ngôn ngữ lớn trọng số mở (open weights LLM) chạy cục bộ ngay trong trình duyệt web của bạn. Việc LLM chạy cục bộ đồng nghĩa với việc bạn có thể trò chuyện thoải mái mà không tốn phí theo từng token; còn sơ đồ tri thức cho phép bạn duyệt qua bản đồ trực quan của cuốn sách, nơi các phần được liên kết chặt chẽ với chính nội dung tài liệu. 

Vì "trăm nghe không bằng một thấy", mời bạn xem video demo ngắn dưới 3 phút này: 

Video: https://www.youtube.com/watch?v=Vwp7vqwQwVM 

Đây thực sự chỉ là một bản mẫu thử nghiệm và có thể gặp lỗi hoặc trục trặc khi bạn sử dụng. Tuy nhiên, bạn có thể trải nghiệm thử tại địa chỉ: genoer.netlify.app.

Nếu bạn cũng đang thử nghiệm các phương pháp kết hợp AI tạo sinh và OER, tôi vừa phát hành một số công cụ với hy vọng sẽ giúp quá trình khám phá của bạn thuận tiện hơn. Càng nhiều người cùng thử nghiệm, chúng ta càng nhanh chóng tìm ra những đổi mới hữu ích!

Các công cụ này hoạt động với sách giáo khoa OpenStax ở định dạng nguồn "Connexions XML" (CNXML) có sẵn trên GitHub. Ví dụ: bạn có thể tìm thấy cuốn Nhập môn Tâm lý học (Introduction to Psychology ) của họ trên GitHub. 

Công cụ đầu tiên của tôi, openstax-convert, chuyển đổi kho lưu trữ sách OpenStax thành một tệp book.json duy nhất được phân chia theo khối (kèm theo các hình ảnh thực sự được cuốn sách tham chiếu đến); tệp này sẵn sàng để đưa vào trình đọc, công cụ học tập, quy trình RAG (truy xuất và cung cấp ngữ cảnh) hoặc các công cụ khác. 

Công cụ thứ hai, openstax-graph, sử dụng đầu ra từ openstax-convert để tạo ra một đồ thị tri thức có phân loại và đã được kiểm chứng qua quy trình đối kháng (adversarially-verified). Đồ thị này bao gồm các khái niệm, các thực thể thực tế minh họa cho chúng, các phần nội dung chứa chúng, cùng các mối quan hệ giữa chúng (là một loại của, là một phần của, phụ thuộc vào, tương phản với, liên quan đến, minh họa cho), cộng thêm một đồ thị có hướng không chu trình (DAG) thể hiện các điều kiện tiên quyết. Đồ thị được xuất ra dưới dạng một tệp graph.json duy nhất, sẵn sàng để sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau. 

Chúc bạn có trải nghiệm thú vị và đừng quên chia sẻ những gì bạn tạo ra nhé!

New prototype to share! My main purpose in building it is to inspire you to think more about how open content and open generative AI can be combined to create openly licensed, freely available, interactive learning resources that run privately and locally.

This proof-of-concept combines (1) an OpenStax textbook, (2) a knowledge-graph representation of the book’s contents, and (3) an open weights LLM that runs locally inside your web browser. The locally-running LLM means you can chat forever without having to pay per-token costs, and the knowledge graph means you can browse a visual map of the book that is interlinked with the content itself.

Since a demo is worth a 1000 words, here’s a < 3 minute demo:

Video: https://www.youtube.com/watch?v=Vwp7vqwQwVM

This is definitely a prototype and may explode when you try to use it. But you can play around with it at genoer.netlify.app.

-----------------------------------------------

If you’re also experimenting with ways to combine generative AI and OER, I’ve just released some tools I hope will make your explorations easier. More people experimenting means we discover useful innovations more quickly!

These tools work with OpenStax textbooks in their source format, “Connexions XML” (CNXML), available in Github. For example, you can find their Introduction to Psychology text in Github.

My first tool, openstax-convert, converts an OpenStax book repo into a single block-segmented book.json file (plus only the images the book actually references), ready to drop into a reader, study tool, retrieval/grounding (RAG) pipeline, or other tool.

The second tool, openstax-graph, takes the output of openstax-convert and derives a typed, adversarially-verified knowledge graph. The graph includes concepts, the real-world entities that illustrate them, the sections where they live, and the relationships between them (is-a, part-of, depends-on, contrasts-with, related-to, illustrates), plus an acyclic prerequisite DAG. The graph is exported as a single graph.json file, ready to use in a wide range of applications.

Have fun, and please share what you build!

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com