Hugging Face
Hugging Face هو بمثابة GitHub للتعلم الآلي — منصة تستضيف ملايين النماذج المفتوحة ومجموعات البيانات والعروض التجريبية. مكتبتها Transformers ولوحات الصدارة المفتوحة جعلتاها مركز الثقل للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. كل تغطيتنا لأخبار Hugging Face في هذه الصفحة.
نموذج Gemma 4 مجانًا على Kaggle: ضغطه من 62 إلى 18 غيغابايت
عرض المؤلف طريقة لتكميم Google Gemma 4 31B من 62 إلى 18.3 غيغابايت وتجاوز حدّ Kaggle المجاني، عبر حذف ذاكرة Hugging Face المؤقتة أثناء تنفيذ السكربت نفسه.
Gemma 4: نموذج ذكاء اصطناعي من Google للتشغيل المحلي (مجانًا)
أتاحت Google DeepMind عائلة Gemma 4 على Hugging Face: أربعة نماذج متعددة الوسائط برخصة Apache 2.0 وسياق يصل إلى 256K، وتعمل من الهاتف حتى محطة العمل.
Hugging Face تضيف gradio.Server: يمكن الآن ربط واجهتك الأمامية الخاصة بالواجهة الخلفية لـ Gradio
يحوّل gradio.Server الجديد من Hugging Face مكتبة Gradio إلى طبقة خلفية لـ React وSvelte وHTML/JS العادي، مع الإبقاء على طوابير الطلبات وZeroGPU والتوافق مع Spaces.
Hugging Face تنشر Ecom-RLVE — بيئة تدريب لوكلاء الذكاء الاصطناعي في المتاجر الإلكترونية
Google وKling وYandex: أين يمكن توليد فيديو بالذكاء الاصطناعي مجانًا في 2026 وبأي حدود
KDnuggets ينشر دليلًا لتحليل المكالمات محليًا باستخدام Whisper وBERTopic وStreamlit
NVIDIA تستعرض تشغيل Gemma 4 بالصوت وكاميرا الويب على Jetson Orin Nano Super
Nvidia تطلق أول مجموعة بيانات مفتوحة ونماذج ذكاء اصطناعي أساسية للروبوتات الطبية
فتحت Nvidia وشركاؤها على Hugging Face أول مجموعة بيانات كبيرة للروبوتات الطبية، وأطلقوا نموذجين أساسيين للجراحة والمحاكاة والاستقلالية المستقبلية.
Mistral تطلق Small 4: نموذج MoE بـ119 مليار معامل للاستدلال والبرمجة والمهام متعددة الوسائط
يجمع Mistral Small 4 الجديد التعليمات والاستدلال والبرمجة ومعالجة الصور في نموذج MoE مفتوح المصدر بـ119 مليار معامل ونافذة سياق 256k.
Hugging Face: النماذج الصينية مفتوحة المصدر تتفوق على الولايات المتحدة في عدد التنزيلات داخل منظومة الذكاء الاصطناعي
OpenClaw: كيف تشغّل وكيل AI على خادمك الخاص دون إرسال الكود البرمجي إلى السحابة
BotHub تستعرض 10 شبكات عصبية مجانية للنصوص والبرمجة والفيديو والنماذج ثلاثية الأبعاد والمستندات
رايفايزن بنك يطلق مساعد RAG مبنيًا على Kotlin دون Python ودون كفاءات جديدة
Hugging Face وModelAudit: دراسة تكشف حدود الحماية المدمجة لنماذج تعلّم الآلة
أظهرت تجربة على نماذج Hugging Face أن ModelAudit يرصد إشارات خطر إضافية، لكنه يُصدر كثيرًا من الإنذارات الزائفة، وتتوقف دقة نتائجه إلى حد كبير على إصدارات القواعد…
IBM تكشف كيف بنت Granite 4.1: 15 تريليون رمز، وسياق يصل إلى 512K، وتركيز على الجودة
شرحت IBM بالتفصيل كيف درّبت Granite 4.1: خمس مراحل من التدريب المسبق، و15 تريليون رمز، وسياق يصل إلى 512K، ومساران منفصلان لـSFT وRL لرفع الجودة.