Hugging Face Blog
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IBM lanzó Granite Embedding R2 — un modelo multilingüe para búsqueda semántica
IBM presentó Granite Embedding R2, un modelo multilingüe abierto para búsqueda semántica con soporte de contexto de 32K y el mejor rendimiento de su clase entre los modelos sub-100M.
H Company lanzó Holotron-12B — un modelo para agentes con un aumento de velocidad de 2x
H Company publicó Holotron-12B en Hugging Face: el modelo multimodal para agentes de AI ofrece más del doble de throughput en tareas de uso de interfaces con una sola H100.
NVIDIA presentó SPEED-Bench — un benchmark unificado para speculative decoding
NVIDIA publicó SPEED-Bench, un conjunto de datos y un framework de medición que compara speculative decoding en cargas reales, contextos largos y distintos motores de inferencia.
IBM lanzó Mellea 0.4.0 y Granite Libraries para pipelines de AI verificables
IBM Research actualizó el framework de código abierto Mellea a la versión 0.4.0 y lanzó tres Granite Libraries para flujos de trabajo de AI estructurados, verificables y seguros.
NVIDIA mostró cómo hacer fine-tuning de un modelo de embedding para un dominio específico en un día
NVIDIA y Hugging Face publicaron una receta paso a paso que en pocas horas convierte un modelo de embedding base en una búsqueda especializada sobre documentos internos.
ServiceNow presentó EVA — un nuevo framework para evaluar agentes de voz con AI
ServiceNow lanzó EVA — un sistema que evalúa a los agentes de voz con AI no solo por el éxito en la tarea, sino también por la calidad del diálogo, desde la brevedad de las respuestas hasta el tiempo de las intervencione
IBM lanza Granite 4.0 3B Vision para extraer datos de documentos y gráficos
IBM presentó Granite 4.0 3B Vision, un modelo multimodal compacto para extraer tablas, gráficos y campos clave de documentos, que puede integrarse en pipelines empresariales con Docling.
H Company presenta Holo3 — un agente de AI para usar la computadora con una puntuación récord en OSWorld-Verified
H Company lanzó Holo3, un modelo para usar la computadora que obtuvo 78,85% en OSWorld-Verified y fue entrenado con escenarios corporativos sintéticos.
Google lanzó Gemma 4 en Hugging Face: modelos multimodales para ejecución local
Google DeepMind abrió la familia Gemma 4 en Hugging Face: cuatro modelos multimodales con licencia Apache 2.0, contexto de hasta 256K y ejecución desde teléfonos hasta estaciones de trabajo.
Hugging Face añadió gradio.Server: ahora se puede conectar un frontend propio al backend de Gradio
El nuevo gradio.Server de Hugging Face convierte a Gradio en una capa de backend para React, Svelte y HTML/JS puro, manteniendo las colas de solicitudes, ZeroGPU y la compatibilidad con Spaces.
Hugging Face transfiere Safetensors a la PyTorch Foundation para una gobernanza neutral del formato
Hugging Face anunció que Safetensors pasó a ser un proyecto de la PyTorch Foundation: no hay cambios incompatibles para los usuarios, mientras el desarrollo del formato pasa a un modelo de gobernanza neutral.
Overworld lanzó Waypoint-1.5: mundos interactivos en 720p para GPUs de consumo
Overworld lanzó Waypoint-1.5, un world model para ejecución local en GPUs de consumo: hasta 720p y 60 FPS, además de una versión 360p más ligera para una gama más amplia de PCs y portátiles.
Hugging Face lanzó una Skill para portar rápidamente modelos de Transformers a MLX
Hugging Face presentó una Skill y un test harness independiente para portar casi de inmediato nuevos modelos de Transformers a mlx-lm en MLX, sin un flujo de PRs en bruto generados por AI.
IBM Research analizó dónde fallan los agentes de AI con APIs, documentos y reglas en VAKRA
El análisis de VAKRA por parte de IBM Research muestra que incluso los modelos potentes pierden fiabilidad cuando tienen que combinar APIs, documentos, razonamiento en varios pasos y restricciones sobre las herramientas.
Hugging Face publicó Ecom-RLVE, un entorno de entrenamiento para agentes de AI de comercio electrónico
Hugging Face publicó Ecom-RLVE, un entorno open-source en el que los agentes de AI aprenden a mantener diálogos de compra, usar herramientas y recibir una recompensa verificable por el carrito que realmente arman.
TII presentó QIMMA — un leaderboard de LLM árabes con verificación de la calidad de los benchmarks
TII lanzó QIMMA, un leaderboard de LLM árabes que primero verifica los propios benchmarks y solo después compara los modelos en 52 mil ejemplos de siete dominios.
NVIDIA presentó Nemotron OCR v2: OCR multilingüe entrenado con 12,2 millones de documentos sintéticos
NVIDIA mostró cómo construyó Nemotron OCR v2: el modelo se entrenó con 12,2 millones de documentos sintéticos para reconocer varios idiomas con un solo motor y procesar hasta 34,7 páginas por segundo.
NVIDIA mostró cómo Gemma 4 con voz y cámara web funciona en Jetson Orin Nano Super
NVIDIA publicó una demo en la que Gemma 4 decide por sí sola cuándo activar la cámara web y responde por voz: todo se ejecuta localmente en Jetson Orin Nano Super con 8 GB de memoria.
NVIDIA presenta NeMo Retriever — búsqueda agéntica para datos empresariales complejos
NVIDIA presentó un pipeline agéntico en NeMo Retriever: el sistema no se limita a la búsqueda semántica, sino que planifica pasos, refina consultas y ya alcanzó el primer puesto en ViDoRe v3.
Nvidia presentó el primer dataset abierto y modelos fundacionales de AI para robots médicos
Nvidia y sus socios en Hugging Face abrieron el primer gran dataset para robots médicos y lanzaron dos modelos fundacionales para cirugía, simulación y autonomía futura.
NVIDIA lanzó Nemotron 3 Nano 4B — un modelo híbrido compacto para ejecutarse en dispositivos
NVIDIA puso a disposición el modelo Nemotron 3 Nano 4B con arquitectura híbrida Mamba-Transformer: el menor uso de VRAM de su clase, 18 tokens/s en Jetson Orin Nano y pesos abiertos.
Hugging Face: los modelos open-source chinos superan a EE. UU. en descargas dentro del ecosistema de AI
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La Evaluación de Modelos de IA Cuesta Más Que Su Entrenamiento — Una Nueva Barrera para Investigadores
EvalEval Coalition analizó el costo de los benchmarks de IA: una prueba agéntica única cuesta $40.000 o más, y los grupos académicos ya no pueden permitirse evaluaciones independientes.
IBM revela cómo construyó Granite 4.1: 15 billones de tokens, contexto de 512K y apuesta por calidad
IBM detalló su enfoque para entrenar Granite 4.1: cinco etapas de preentrenamiento, 15 billones de tokens, ventana de contexto hasta 512K y canales separados de SFT y RL para mejora de calidad.
Hugging Face añade DeepInfra a Inference Providers para ejecutar modelos mediante API unificada
Hugging Face conectó DeepInfra a Inference Providers: los modelos DeepSeek, Kimi y GLM ahora pueden ejecutarse desde las páginas del Hub, a través de SDK y del enrutador unificado sin integración separada.
NVIDIA presentó Nemotron 3 Nano Omni para documentos largos, audio, video y agentes de IA
NVIDIA presentó Nemotron 3 Nano Omni — un modelo multimodal abierto para documentos largos, audio, video y escenarios de GUI con énfasis en velocidad y contexto.
Hugging Face Explica Fine-tuning de Embeddings Multimodales y Modelos Reranker
Hugging Face lanzó una guía práctica sobre entrenamiento de modelos de embedding y reranker multimodales en Sentence Transformers y demostró cómo el ajuste fino específico de dominio mejora la recuperación de documentos.
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Hugging Face: la AI de código abierto da a los defensores las mismas capacidades que a los atacantes
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La tercera parte del proyecto PRX de Hugging Face demuestra que un modelo text-to-image completo puede entrenarse en solo 24 horas. Esto cambia la percepción sobre la accesibilidad del AI generativo.