Hugging Face

Hugging Face es el GitHub del aprendizaje automático: la plataforma que aloja millones de modelos abiertos, datasets y demos. Su biblioteca Transformers y sus rankings abiertos la convirtieron en el centro de gravedad de la IA de código abierto. Toda nuestra cobertura sobre Hugging Face está en esta página.

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En el glosario:Modelo Fundacional Fine-tuning Machine Learning

Hugging Face

OPST: un modelo se reentrena con sus propias preguntas, sin intervención humana

Un nuevo algoritmo halla el equilibrio de Nash en 5600 juegos con precisión de 1e-5

KronLSTM, de NX-AI, modifica la regla delta y estabiliza la memoria sin normalización

SpecMRL mejora los embeddings Matryoshka: con la mitad de dimensiones supera al MRL completo

Manga2Animate: un sistema multiagente convierte manga en anime a través de guion y storyboard

Estudio: el sobreajuste y el cómputo extra se llevan el 68% de la mejora de la evolución del harness

Investigadores probaron 16 tipos de pistas para OPSD y encontraron una métrica de selección

Científicos personalizan tres LLM MoE e identifican a los expertos responsables de la adaptación

«Wait» en los modelos de razonamiento resultó ser herencia de los datos, no un descubrimiento del RL

DeepSeek lanza V4.1-Flash-1017 y abre su Search API a $0,75 por 1000 llamadas

Investigadores etiquetan 2122 diálogos de WildChat: el 71,1% de los chats legales busca asesoramiento personal

Cambiar la definición de «unsafe» mueve la puntuación de un guardrail de 0 a 100 con solo el 0,03% de los pesos

Investigadores proponen Anti-Persistence: memoria para agentes LLM sin reglas almacenadas

Generación de escenas 3D: un DiT trabaja en un latente 3D y codifica la escena en 1K tokens

T2Quant redistribuye la precisión por pasos en los LLM de difusión: hasta +6,7 p. p.

UserArena: un benchmark con 64 729 sesiones comprueba si se puede simular a los compradores

HiSTEVE 1.0 juega a Minecraft con ratón y teclado: 85,0% en MineStudio Bench

Dual Exam: GPT 6 Astra logra 31,3 puntos entre los agentes multimodales

MMVistaReason: una receta abierta para entrenar un modelo de 4B supera a Qwen3.5-9B en 15 benchmarks

Revisión de Shengqiong Wu y Hao Fei: más de 600 trabajos sobre los modelos de vídeo como modelos del mundo

UCLA desplaza la frontera velocidad-calidad en la difusión especulativa con dos palancas

PaperFormalizer convierte artículos en LaTeX en código Lean verificado, con el autor en el circuito

OPTIC comprime 100 veces los per-layer embeddings de Gemma 4 E4B y conserva el 97,8% de la calidad

Nestor: la escasez anidada en attention supera a MoE con costes equivalentes

Un codificador de 17 millones de parámetros elige la herramienta correcta en 14 ms en CPU