Hugging Face Blog
Fonte de notícias de IA. Os artigos são selecionados e adaptados pela redação do Hamidun News.
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NVIDIA abre os datasets Nemotron: 10 trilhões de tokens para treinar agentes de AI
A NVIDIA lançou os datasets Nemotron com mais de 10 trilhões de tokens e 2,4 bilhões de personas sintéticas para treinar agentes de AI em cenários reais e falhas no uso de ferramentas.
Hugging Face: backend de transformers no vLLM agora roda em velocidade nativa
A Hugging Face anunciou paridade de desempenho: a flag `--model-impl transformers` entrega velocidade nativa do vLLM em mais de 450 arquiteturas sem reescrever código.
SkyPilot e Hugging Face lançaram armazenamento sem taxa de tráfego de saída
A integração entre SkyPilot e Hugging Face Storage permite treinar modelos em qualquer nuvem, armazenando pesos e datasets por $12-18/TB/mês sem taxa de tráfego de saída.
Microsoft lançou Foundry Managed Compute: milhares de modelos Hugging Face com um clique
Microsoft combinou Azure Foundry com o catálogo Hugging Face: milhares de modelos abertos agora fazem deploy na nuvem com um clique, com segurança corporativa e faturamento unificado.
LeRobot v0.6.0 da Hugging Face: robôs aprendem a prever o futuro e avaliar a si mesmos
A Hugging Face lançou LeRobot v0.6.0 com políticas world-model, modelos de recompensa para auto-avaliação de tarefas e seis novos benchmarks — completando o ciclo completo de aprendizado de robôs.
Hugging Face atualiza Kernels: publicadores confiáveis, assinatura de código e desenvolvimento com agentes
Em 6 de julho de 2026, Hugging Face lançou uma grande atualização de Kernels: kernels se tornaram um tipo separado de repositório no Hub, publicadores confiáveis e assinatura de código via Sigstore foram adicionados.
Hugging Face e Cerebras lançam Gemma 4 para AI de voz em tempo real
Hugging Face e Cerebras apresentaram um pipeline aberto de fala para fala com Gemma 4 e latências previsíveis — o sistema já é usado em mais de 9.000 robôs Reachy Mini.
Hugging Face compara todas as alternativas ao LoRA: quem vence no fine-tuning de LLMs
A equipe do Hugging Face testou cinco métodos PEFT de fine-tuning de LLMs — do DoRA ao GaLore — e descobriu quando é possível superar o LoRA e a que custo exato.
ServiceNow: agente de IA vaza segredos corporativos por meio de uma cadeia de buscas
Pesquisadores da ServiceNow mostraram que um agente de deep-research revela segredos corporativos sem querer: cada consulta é inofensiva isoladamente, mas toda a cadeia forma um mosaico.
PaddleOCR lança PP-OCRv6: reconhecimento de texto em 50 idiomas de 1,5 a 34,5 milhões de parâmetros
PP-OCRv6 da Baidu PaddlePaddle: um OCR universal para 50 idiomas em três configurações de 1,5 a 34,5 milhões de parâmetros, com ganho de precisão de +4,6-5,1 pontos percentuais em relação à versão de servidor anterior.
Modelos híbridos predizem melhor palavras de conteúdo do que transformers — estudo da Allen AI
A Allen AI comparou as arquiteturas OLMo 3 e OLMo Hybrid: modelos híbridos predizem com mais precisão substantivos, verbos e adjetivos, mas ficam atrás dos transformers em trechos repetitivos de texto.
Hugging Face: agora é possível iniciar um servidor vLLM no HF Jobs com um único comando
A Hugging Face adicionou suporte a vLLM à plataforma HF Jobs: agora, um servidor de inferência pronto para produção para qualquer modelo do Hub pode ser implantado com um único comando de CLI.
AllenAI Lança olmo-eval — Uma Plataforma para Avaliar LLMs Durante o Treinamento
AllenAI lançou olmo-eval, um kit de ferramentas aberto para avaliação contínua de modelos de linguagem durante todo o ciclo de treinamento — checkpoint por checkpoint.
Cohere apresenta North Mini Code — modelo para desenvolvedores e agentes de IA
Cohere lançou North Mini Code — um modelo de 30 bilhões de parâmetros, especialmente treinado em programação e funcionamento com agentes de IA. O modelo é gratuito e acessível a todos.
Agentes de voz não estão prontos para clientes bilíngues. Pesquisa ServiceNow-AI
Agentes de voz têm desempenho ruim com clientes bilíngues. Isso foi demonstrado por uma pesquisa da equipe ServiceNow-AI, que testou sete sistemas populares de reconhecimento de fala em exemplos de…
Como acelerar modelos PyTorch: guia prático do torch.profiler
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Hugging Face ensinou TRL a entregar um trilhão de parâmetros através de delta-pesos
Hugging Face adicionou Delta Weight Sync ao TRL — técnica que envia apenas mudanças de pesos em vez de arquivos completos, reduzindo dados em centenas de vezes no treinamento de modelos gigantes.
Reachy Mini aprendeu a conversar localmente sem nuvem
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Grandes modelos de linguagem obtiveram menos de 50% no novo benchmark ITBench-AA para avaliar a capacidade de agentes de IA em resolver tarefas corporativas de TI. Isso mostra que a automação completa do trabalho em TI p
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PaddleOCR 3.5 recebe suporte a Transformers do Hugging Face
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Como o modelo da Allen AI aprendeu a descobrir sozinho a especialização dos especialistas
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OncoAgent: sistema de AI para detecção precoce do câncer com base em dados privados de pacientes
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Hugging Face acelerou a inferência de LLM em 22% com batching assíncrono
O processamento paralelo de CPU e GPU, em vez do sequencial, eliminou 24% do tempo ocioso da GPU e acelerou a geração de tokens em quase um quarto sem mudar o modelo.