Hugging Face Blog
مصدر أخبار الذكاء الاصطناعي. تُختار المقالات وتُعدَّل من قِبَل تحرير Hamidun News.
أحدث المنشورات
أطلقت IBM Granite Embedding R2 — نموذجًا متعدد اللغات للبحث الدلالي
كشفت IBM عن Granite Embedding R2، وهو نموذج مفتوح متعدد اللغات للبحث الدلالي يدعم سياقًا بطول 32K ويقدم أفضل أداء في فئته بين نماذج sub-100M.
أطلقت H Company نموذج Holotron-12B — نموذج للوكلاء مع زيادة في السرعة بمقدار 2x
نشرت H Company نموذج Holotron-12B على Hugging Face: النموذج متعدد الوسائط لوكلاء AI يحقق أكثر من ضعف throughput في مهام التعامل مع الواجهات على H100 واحد.
قدمت NVIDIA SPEED-Bench — معيارًا موحدًا لـ speculative decoding
نشرت NVIDIA SPEED-Bench، وهي مجموعة بيانات وإطار قياس يقارن speculative decoding عبر أحمال عمل واقعية، وسياقات طويلة، ومحركات استدلال مختلفة.
أطلقت IBM إصدار Mellea 0.4.0 وGranite Libraries لخطوط AI القابلة للتحقق
حدّثت IBM Research إطار Mellea مفتوح المصدر إلى الإصدار 0.4.0 وأطلقت ثلاث Granite Libraries لسير عمل AI منظّم وقابل للتحقق وآمن.
NVIDIA أوضحت كيف يمكن خلال يوم واحد إجراء fine-tuning لنموذج embedding ليلائم مجالًا محددًا
نشرت NVIDIA وHugging Face وصفة خطوة بخطوة تحوّل خلال بضع ساعات نموذج embedding أساسيًا إلى نظام بحث متخصص في الوثائق الداخلية.
قدمت ServiceNow EVA — إطار عمل جديد لتقييم وكلاء AI الصوتيين
أطلقت ServiceNow EVA — وهو نظام يقيّم وكلاء AI الصوتيين ليس فقط بحسب نجاحهم في تنفيذ المهمة، بل أيضًا بحسب جودة الحوار، من اختصار الردود إلى توقيت المداخلات.
أطلقت IBM Granite 4.0 3B Vision لاستخراج البيانات من المستندات والرسوم البيانية
قدمت IBM Granite 4.0 3B Vision، وهو نموذج متعدد الوسائط صغير لاستخراج الجداول والرسوم البيانية والحقول الأساسية من المستندات، ويمكن دمجه في خطوط المعالجة المؤسسية مع Docling.
كشفت H Company عن Holo3 — وكيل AI للعمل على الكمبيوتر برقم قياسي في OSWorld-Verified
أطلقت H Company نموذج Holo3 للعمل على الكمبيوتر، وحقق 78.85% في OSWorld-Verified وتدرّب على سيناريوهات مؤسسية اصطناعية.
أطلقت Google نموذج Gemma 4 على Hugging Face: نماذج متعددة الوسائط للتشغيل المحلي
أتاحت Google DeepMind عائلة Gemma 4 على Hugging Face: أربعة نماذج متعددة الوسائط بترخيص Apache 2.0، وسياق يصل إلى 256K، وتشغيل يمتد من الهاتف إلى محطة العمل.
أضافت Hugging Face ميزة gradio.Server: أصبح بالإمكان الآن ربط واجهة أمامية مخصصة بخلفية Gradio
يحوّل gradio.Server الجديد من Hugging Face منصة Gradio إلى طبقة خلفية لكل من React وSvelte وHTML/JS العادي، مع الحفاظ على طوابير الطلبات وZeroGPU والتوافق مع Spaces.
Hugging Face تنقل Safetensors إلى PyTorch Foundation لحوكمة محايدة للصيغة
أعلنت Hugging Face أن Safetensors أصبح مشروعًا تابعًا لـ PyTorch Foundation: لا توجد تغييرات غير متوافقة للمستخدمين، بينما ينتقل تطوير الصيغة إلى نموذج حوكمة محايد.
أطلقت Overworld نموذج Waypoint-1.5: عوالم تفاعلية بدقة 720p لبطاقات الرسوميات الاستهلاكية
أطلقت Overworld نموذج Waypoint-1.5، وهو world model للتشغيل المحلي على بطاقات الرسوميات الاستهلاكية: حتى 720p و60 FPS، إلى جانب نسخة 360p أخف لفئة أوسع من أجهزة الكمبيوتر المكتبية والمحمولة.
أطلقت Hugging Face Skill لنقل نماذج Transformers بسرعة إلى MLX
قدّمت Hugging Face Skill وtest harness منفصلًا لنقل النماذج الجديدة من Transformers إلى mlx-lm على MLX بشكل شبه فوري، من دون تدفق من PRs الخام المولدة بواسطة AI.
حللت IBM Research مواضع تعثر وكلاء AI مع API والوثائق والقواعد في VAKRA
يُظهر تحليل IBM Research لـ VAKRA أن حتى النماذج القوية تفقد الموثوقية عندما يتعين عليها الجمع بين API والوثائق والاستدلال متعدد الخطوات والقيود على الأدوات.
نشرت Hugging Face Ecom-RLVE، وهي بيئة تدريب لوكلاء AI في المتاجر الإلكترونية
نشرت Hugging Face بيئة Ecom-RLVE مفتوحة المصدر، حيث يتعلم وكلاء AI إدارة حوار الشراء، واستخدام الأدوات، والحصول على مكافأة قابلة للتحقق مقابل سلة يجري تجميعها فعليًا.
قدمت TII QIMMA — لوحة صدارة لـ LLM العربية مع التحقق من جودة الـ benchmarks
أطلقت TII QIMMA، وهي لوحة صدارة لـ LLM العربية تتحقق أولًا من الـ benchmarks نفسها ثم تقارن النماذج على 52 ألف مثال من سبعة مجالات.
قدّمت NVIDIA Nemotron OCR v2: نظام OCR متعدد اللغات مُدرَّب على 12.2 مليون وثيقة اصطناعية
أوضحت NVIDIA كيف بنت Nemotron OCR v2: دُرِّب النموذج على 12.2 مليون وثيقة اصطناعية للتعرّف على عدة لغات بمحرك واحد ومعالجة ما يصل إلى 34.7 صفحة في الثانية.
أظهرت NVIDIA كيف يعمل Gemma 4 بالصوت وكاميرا الويب على Jetson Orin Nano Super
نشرت NVIDIA عرضًا توضيحيًا يقرر فيه Gemma 4 بنفسه متى يفعّل كاميرا الويب ويرد صوتيًا — وكل ذلك محليًا على Jetson Orin Nano Super مع 8 جيجابايت من الذاكرة.
NVIDIA تكشف عن NeMo Retriever — بحث وكيلي للبيانات المؤسسية المعقدة
عرضت NVIDIA خط أنابيب وكيليا في NeMo Retriever: لا يقتصر النظام على البحث الدلالي، بل يخطط للخطوات، ويعيد صياغة الاستعلامات، وقد وصل بالفعل إلى المركز الأول في ViDoRe v3.
كشفت Nvidia عن أول مجموعة بيانات مفتوحة ونماذج AI تأسيسية للروبوتات الطبية
أتاحت Nvidia وشركاؤها على Hugging Face أول مجموعة بيانات كبيرة للروبوتات الطبية وأطلقت نموذجين تأسيسيين للجراحة والمحاكاة والاستقلالية المستقبلية.
أطلقت NVIDIA Nemotron 3 Nano 4B — نموذجًا هجينًا مدمجًا للتشغيل على الأجهزة
أتاحت NVIDIA نموذج Nemotron 3 Nano 4B بمعمارية هجينة Mamba-Transformer: أقل استهلاك لذاكرة VRAM في فئته، و18 tokens/s على Jetson Orin Nano، وأوزان مفتوحة.
Hugging Face: النماذج الصينية open-source تتجاوز الولايات المتحدة في التنزيلات داخل منظومة AI
أظهرت Hugging Face أن AI open-source كاد يتضاعف من حيث الحجم خلال عام، بينما تمثل النماذج الصينية بالفعل 41% من التنزيلات وتحدد الوتيرة في الإصدارات والتكييف والنشر المحلي.
تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي أصبح أغلى من تدريبها — حاجز جديد أمام الباحثين
حللت ائتلاف EvalEval تكاليف معايير الذكاء الاصطناعي: اختبار وكيل واحد يكلف 40 ألف دولار فأكثر، ولا تستطيع المجموعات الأكاديمية تحمل تكاليف التقييم المستقل بعد الآن.
IBM تكشف كيفية بناء Granite 4.1: 15 تريليون توكن، نافذة سياق 512K والتركيز على الجودة
فصلت IBM نهجها في تدريب Granite 4.1: خمس مراحل من التدريب المسبق، 15 تريليون توكن، نافذة سياق تصل إلى 512K وأنابيب منفصلة من SFT و RL لتحسين الجودة.
أضافت Hugging Face DeepInfra إلى Inference Providers لتشغيل النماذج عبر API موحد
وصلت Hugging Face DeepInfra بـ Inference Providers: يمكن الآن تشغيل نماذج DeepSeek و Kimi و GLM من صفحات Hub عبر SDK والموجه الموحد دون تكامل منفصل.
أطلقت NVIDIA نموذج Nemotron 3 Nano Omni للمستندات الطويلة والصوت والفيديو ووكلاء الذكاء الاصطناعي
أطلقت NVIDIA نموذج Nemotron 3 Nano Omni — نموذج متعدد الأنماط مفتوح للمستندات الطويلة والصوت والفيديو وسيناريوهات الواجهة الرسومية مع التركيز على السرعة والسياق.
Hugging Face تشرح الضبط الدقيق للتضمينات متعددة الوسائط ونماذج إعادة الترتيب
أصدرت Hugging Face دليلاً عملياً حول تدريب نماذج التضمين وإعادة الترتيب متعددة الوسائط في Sentence Transformers وأظهرت كيف يحسّن الضبط الدقيق الخاص بالمجال استرجاع المستندات.
كيف يبني Hugging Face تطبيقات ويب قابلة للتوسع باستخدام Privacy Filter من OpenAI
عرضت Hugging Face ثلاثة سيناريوهات لـ OpenAI Privacy Filter: قراءة المستندات مع تمييز معلومات PII وإخفاء هوية الصور وخادم pastebin آمن بنسخ عامة وخاصة.
Hugging Face: يمنح AI المفتوح المدافعين القدرات نفسها التي لدى المهاجمين
تشرح Hugging Face لماذا تمثل النماذج والأدوات المفتوحة ميزة هيكلية في الأمن السيبراني، لا تهديداً.
Hugging Face دربت نموذجًا لتوليد الصور خلال 24 ساعة
يوضح الجزء الثالث من مشروع PRX من Hugging Face أنه يمكن تدريب نموذج text-to-image متكامل خلال 24 ساعة فقط. وهذا يغيّر التصور حول مدى إتاحة AI التوليدي.