Hugging Face 上线 Public AI 推理服务商,免费提供 Apertus-70B 等公共模型
Hugging Face Hub 新增 Public AI 为 Inference Provider,用户可直接调用 Swiss AI Initiative、AI Singapore 等机构的公共与主权模型。
Hugging Face Hub 新增 Public AI 为 Inference Provider,用户可直接调用 Swiss AI Initiative、AI Singapore 等机构的公共与主权模型。
Hugging Face 发布 LeRobotDataset v3.0,将多个 episode 打包进单个文件,并用关系型元数据在 episode 级别检索信息,解决 v2 单文件单 episode 在百万级数据集下的文件系统瓶颈。
Hugging Face 在 Gradio 中内置可见水印功能,创建 Space 时只需添加 watermark 参数即可为图像和视频加水印,如 gr.Image(my_generated_image, watermark=my_watermark_image)。该功能支持文件名、图像或 numpy 数组作为水印,还支持 QR 水印,并可为 AI 生成文本添加水印,用户复制文本时自动附带署名。
WRITER 发布 Palmyra-mini 系列三款开源模型,参数规模 1.5B 至 1.7B,包括非思考基础版 palmyra-mini 及两款经 CoT 训练的推理变体 palmyra-mini-thinking-a 和 palmyra-mini-thinking-b。
Hugging Face 发布博客,介绍为支持 OpenAI gpt-oss 系列而在 transformers 中做的多项升级,包括可从 Hub 下载的零构建 Kernel、MXFP4 量化、张量并行、专家并行、动态滑动窗口层与缓存、连续批处理与 Paged Attention,以及更快的模型加载。
推荐理由:Hugging Face 官方拆解了为 gpt-oss 引入 transformers 的七项工程改动,可据此了解量化、并行与缓存优化的落地方式。
Together AI 与 Hugging Face 联合推出新能力,Hugging Face Hub 上任意兼容的 LLM 均可通过 Together AI 基础设施微调,支持公开和私有仓库,训练完成后可自动回传至 Hub。
Hugging Face 发布 Jupyter Agent 项目,用约 2TB Kaggle notebook 经去重、教育性打分、QA 与轨迹生成,构建出 51k 合成 notebook、近 0.2B token 的数据集,微调 Qwen3-4B 做数据分析智能体。
Hugging Face 发布 mmBERT,一个基于 ModernBERT 架构的多语言编码器模型,在 3T+ tokens、1800 多种语言上训练,成为首个在性能上超越 XLM-R 的多语言模型。base 版含 110M 非嵌入参数(总计 307M),采用 Gemma 2 tokenizer,训练分三阶段将语言数从 60 逐步扩展至 1833,并引入逆掩码率调度与退火语言学习等新技术。
Google 发布 EmbeddingGemma,一款面向端侧场景的多语言嵌入模型,308M 参数、2K 上下文窗口,支持 100 多种语言,量化后内存占用低于 200MB。
推荐理由:原文给出 308M 参数、2K 上下文与量化后 200MB 内存等指标,可据此判断端侧多语言检索的可用边界。
SandboxAQ 在 Hugging Face 开源 SAIR 数据集,包含超 500 万个 AI 生成的蛋白质-配体 3D 结构,每个结构均配对 ChEMBL 或 BindingDB 的实验 IC₅₀ 数据,采用 CC BY 4.0 许可免费开放。
Hugging Face 介绍在 ZeroGPU Spaces 中使用 PyTorch 提前编译(AoT)的方法,通过 spaces 包的 aoti_capture、aoti_compile 和 aoti_apply 等接口,把模型编译一次后即时重载,避免 torch.compile 在短生命周期进程中反复编译。
通过 Hugging Face MCP Server 将 Claude 连接至 Hugging Face Spaces,即可调用 FLUX.1 Krea [dev] 和 Qwen-Image 等模型生成图像。
Hugging Face 发布教程,介绍如何通过 Model Context Protocol(MCP)让 AI 智能体用自然语言调用研究工具,自动完成 arXiv、GitHub、Hugging Face 之间的论文、代码与模型检索和交叉引用。
Hugging Face 发布 kernel-builder 库,让开发者可在本地开发自定义 CUDA kernel,再为多种架构构建并发布到 Hugging Face Hub 供他人通过 get_kernel 直接调用。
Hugging Face 发布开源训练管线 kimina-prover-rl,用于 Lean 4 形式化定理证明,基于 DeepSeek-R1 启发的"先推理后生成"范式,并完全兼容 verl 框架。
Arm 与 ExecuTorch 0.7 beta 将默认启用 KleidiAI,为基于最新 Arm CPU 架构的设备以及大量旧款手机带来自动加速,Android 与跨平台开发者无需改动代码即可通过 ExecuTorch 和 XNNPack 获得优化。
Hugging Face 推出 FilBench 评测套件,覆盖 Tagalog、Filipino 和 Cebuano 三种菲律宾语言,包含文化知识、经典 NLP、阅读理解与生成四大类共 12 项任务,并已评测 20+ 个 SOTA LLM。
Hugging Face 发布开源无代码工具 AI Sheets,可在类电子表格界面中通过提示词新建列,用开放模型构建、转换和增强数据集。工具支持从 Hub 调用数千个开放模型或本地模型,也可从自然语言描述直接生成数据集,导入支持 XLS、TSV、CSV、Parquet,单次最多 1000 行。
推荐理由:Hugging Face 官方开源的无代码表格工具,读者可了解如何用开放模型批量构建与增强数据集。
Hugging Face 在 Accelerate 中联合 Axolotl 集成了 ND-Parallel 训练方案,可通过 ParallelismConfig 类自由组合数据并行、FSDP、张量并行与上下文并行策略。
Hugging Face 的 TRL 新增面向视觉语言模型的对齐能力,包括混合偏好优化 MPO、多模态 GRPO 以及 Qwen 提出的 GSPO,并扩展 RLOO 与 Online DPO 支持 VLM。
推荐理由:TRL 把 MPO、GRPO、GSPO 等对齐方法扩展到视觉语言模型,并给出可直接运行的训练脚本与 notebook。
OpenAI 发布开源权重模型家族 gpt-oss,包含 117B 参数的 gpt-oss-120b 和 21B 参数的 gpt-oss-20b,两者均为 MoE 架构并采用 MXFP4 4-bit 量化,激活参数分别为 5.1B 和 3.6B,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Hugging Face 汇总了 gpt-oss 两个开源模型的参数、量化方案与各推理框架的适配情况,可据此判断本地部署门槛。
NVIDIA 的 AI-Q Blueprint 在 DeepResearch Bench 的 Hugging Face "LLM with Search" 榜单上以 40.52 分登顶,成为得分最高的全开源许可方案。
Hugging Face 推出 3LM(علم),一个评估阿拉伯语 LLM 在 STEM 与代码生成任务上表现的多组件基准,包含 865 道原生 STEM 选择题、1744 道合成高难度选择题,以及翻译自 HumanEval+ 和 MBPP+ 的阿拉伯语代码基准。
Hugging Face 博客演示了如何用 Gradio 的 MCP 集成在 Python 中搭建 AI 购物助手,将 Python 函数自动转换为 LLM 可调用的 MCP 工具。该助手结合 IDM-VTON 扩散模型实现虚拟试衣,并通过 VS Code AI Chat 调用 vton 与 playwright 两个 MCP 服务器,完成浏览服装网站并生成试穿效果图。
Hugging Face 发布开源免费的实验追踪 Python 库 Trackio,提供本地 Gradio 仪表盘并支持同步到 Hugging Face Spaces 分享。
推荐理由:Hugging Face 官方开源实验追踪库,兼容 wandb API 且可同步到 Spaces 分享,读者可据此判断迁移成本。
Hugging Face 官方 CLI 从 huggingface-cli 正式更名为 hf,命令按资源分组为 hf auth、hf cache、hf repo 等,并保留 hf upload、hf download 在根层级。
PyArrow 和 Pandas 现已支持 Parquet 内容定义分块(CDC),可在 Hugging Face 的 Xet 存储层上对 Parquet 文件高效去重,只上传或下载发生变化的 chunk。
Hugging Face 开源长视频理解基准 TimeScope,通过在 1 分钟至 8 小时的视频中插入 5-10 秒的"needle"片段,评测模型的局部检索、信息综合与细粒度时序感知三项能力。结果显示,包括 Gemini 2.5-Pro 在内的领先视觉语言模型在真正的长视频时序理解上仍表现吃力,性能随视频变长明显下滑。
Hugging Face 发布针对 Flux.1-Dev 的 LoRA 推理优化配方,结合 Flash Attention 3、torch.compile 与 FP8 量化,在 H100 上相比基线实现 2.23 倍加速。
推荐理由:原文给出可复用的 LoRA 推理优化配方与实测延迟数据,读者可据此判断热切换与量化在自有硬件上的取舍。
NVIDIA 宣布通过 NIM 推理微服务在 Hugging Face 上解锁超过 10 万个 LLM 的快速可靠部署。NIM 现在提供单个 Docker 容器,可部署由 TensorRT-LLM、vLLM 和 SGLang 支持的多种 LLM,并自动完成模型格式识别、架构与量化格式检测、后端选择和性能配置,无需手动调优。
推荐理由:NIM 用单个容器自动识别模型格式与量化方式并选择推理后端,读者可据此判断多模型部署流程能简化到什么程度。
Arc Institute 发起 Virtual Cell Challenge,要求参赛者训练模型预测 CRISPR 沉默某个基因后对细胞的影响,并称之为上下文泛化。
Hugging Face 发布 FutureBench,用真实预测市场与新闻生成任务,评估 AI 智能体预测未来事件的能力。该基准通过 smolagents 智能体抓取新闻并用 DeepSeek-V3 生成预测问题,每周约产出 5 个新闻类问题,另从 Polymarket 每周引入约 8 个问题。其设计使数据污染不可能发生,结果可随时间客观验证。
Gradio 5.38.0 为 MCP Server 带来五项改进:新增 "File Upload" MCP server 让智能体直接上传文件,支持实时进度通知,并可通过 gr.load_openapi 一行代码将 OpenAPI 规范转为 MCP 工具。此外新增 gr.Header 类型自动提取认证请求头,并支持用 api_description 参数自定义工具描述。
Consilium 是一个在 Gradio Agents & MCP Hackathon 期间构建的多 LLM 平台,让多个 AI 模型通过结构化辩论讨论复杂问题并达成共识,同时提供可视化 Gradio 界面和 MCP server 两种形态。
Hugging Face 发布 Ettin 套件,这是首个用完全相同的数据(2T tokens)、架构和训练配方训练的 SoTA 配对编码器与解码器模型系列,参数规模覆盖 17M 到 1B。
Hugging Face 宣布 Hub 存储从 Git LFS 迁移到 Xet,6 个月内已有 50 万个仓库、20 PB 数据完成迁移,超过 100 万用户在使用 Xet。迁移依靠 Git LFS Bridge 和后台迁移流程实现,旧版客户端无需更换工作流即可继续上传下载。从本月起 Xet 将向所有用户开放,现有仓库会自动迁移,新建仓库默认启用 Xet,后续还将开源 Xet 协议及整套基础设施。
推荐理由:Hugging Face 官方复盘 Hub 从 Git LFS 迁移到 Xet 的工程细节,可看到大规模存储迁移如何做到对用户零打扰。
Hugging Face 发布 ScreenEnv,一个可在 Docker 容器中创建隔离 Ubuntu 桌面环境的 Python 库,用于测试和部署 GUI 智能体(Computer Use 智能体),支持 AMD64 与 ARM64,环境部署时间不到 10 秒。
推荐理由:ScreenEnv 把桌面智能体的运行环境收敛到 Docker 沙箱,并同时提供 MCP 与直连 API 两种接入方式,便于对照现有智能体框架的部署路径。
Hugging Face 发布官方 MCP Server(hf.co/mcp),通过一个 URL 让 AI 助手访问 Hub 与 Spaces 上的数千个 AI 应用,并支持用户动态配置工具。生产环境采用 Streamable HTTP 传输的无状态 Direct Response 配置,开源代码同时支持 STDIO、SSE 和 Streamable HTTP 部署。
Hugging Face 发布博客详解异步机器人推理,通过将动作预测与执行解耦,让机器人在 PolicyServer 计算下一段动作时持续执行当前动作队列,从而消除等待推理的空闲时间。该方案在 SmolVLA 上实现约 2 倍任务完成速度提升,任务成功率相当,PolicyServer 与 RobotClient 之间通过 gRPC 通信,性能约为同类 REST API 的 5 倍。
Hugging Face 与 Pollen Robotics 发布开源机器人 Reachy Mini,Lite 版 399 美元、带板载计算与电池的无线版 499 美元,预计约 90 天发货。
推荐理由:原文给出了开源桌面机器人的价格、硬件配置与 Python SDK 入口,读者可据此判断它能否用于机器人 AI 实验。