Hugging Face Blog
Источник AI-новостей. Материалы автоматически отбираются и адаптируются редакцией Hamidun News.
Последние публикации
Hugging Face ускорила LLM-инфиренс на 22% через асинхронный батчинг
Параллельная обработка CPU и GPU вместо очередной позволила убить 24% холостого хода GPU и ускорить генерацию токенов почти на четверть без изменений модели.
IBM выпустила Granite Embedding R2 — многоязычную модель для семантического поиска
IBM представила открытую многоязычную модель Granite Embedding R2 для семантического поиска с поддержкой 32K контекста и лучшей производительностью в классе sub-100M моделей.
Holotron-12B: нейросеть для AI-агентов с двукратным ростом скорости
H Company опубликовала Holotron-12B на Hugging Face: мультимодальная модель для AI-агентов на одном H100 даёт более чем двукратный прирост пропускной способности в задачах работы с интерфейсами.
NVIDIA представила SPEED-Bench — единый бенчмарк для спекулятивного декодирования
NVIDIA опубликовала SPEED-Bench — набор данных и фреймворк измерений, который сравнивает speculative decoding по реальным нагрузкам, длинным контекстам и разным inference-движкам.
Управляемые ИИ-пайплайны: IBM выпустила Mellea 0.4.0
IBM Research обновила open-source фреймворк Mellea до версии 0.4.0 и выпустила три Granite Libraries для структурированных, проверяемых и безопасных AI-воркфлоу.
Как дообучить нейросеть для поиска: метод NVIDIA за день
NVIDIA и Hugging Face опубликовали пошаговый рецепт, который за несколько часов превращает базовую embedding-модель в специализированный поиск по внутренним документам.
ServiceNow представила EVA — новый фреймворк для оценки голосовых AI-агентов
ServiceNow выпустила EVA — систему, которая проверяет голосовых AI-агентов не только по успешности задачи, но и по качеству диалога, от краткости ответов до тайминга реплик.
Нейросеть для документов: IBM Granite 4.0 Vision
IBM представила Granite 4.0 3B Vision — компактную мультимодальную модель для извлечения таблиц, графиков и ключевых полей из документов, которую можно встроить в корпоративные пайплайны с Docling.
Holo3 — ИИ-агент для автоматизации работ на компьютере: рекорд 78,85%
H Company выпустила Holo3 — модель для работы за компьютером, которая набрала 78,85% в OSWorld-Verified и училась на синтетических корпоративных сценариях.
Gemma 4: нейросеть от Google для локального запуска (бесплатно)
Google DeepMind открыла семейство Gemma 4 на Hugging Face: четыре мультимодальные модели с лицензией Apache 2.0, контекстом до 256K и запуском от телефона до рабочей станции.
Hugging Face добавила gradio.Server: свой фронтенд теперь можно подключить к бэкенду Gradio
Новый gradio.Server от Hugging Face превращает Gradio в бэкенд-слой для React, Svelte и обычного HTML/JS, сохраняя очереди запросов, ZeroGPU и совместимость с Spaces.
Hugging Face передаёт Safetensors в PyTorch Foundation для нейтрального управления форматом
Hugging Face объявила, что Safetensors стал проектом PyTorch Foundation: для пользователей ничего не ломается, а развитие формата переходит к нейтральной модели управления.
Overworld выпустила Waypoint-1.5: интерактивные миры 720p для обычных видеокарт
Overworld выпустила Waypoint-1.5 — world model для локального запуска на потребительских видеокартах: до 720p и 60 FPS, плюс облегчённая 360p-версия для более широкого круга ПК и ноутбуков.
Hugging Face выпустила Skill для быстрого переноса моделей Transformers в MLX
Hugging Face представила Skill и отдельный test harness, чтобы почти сразу переносить новые модели из Transformers в mlx-lm на MLX без потока сырых AI-сгенерированных PR.
IBM Research разобрала, где AI-агенты ломаются на API, документах и правилах в VAKRA
Разбор VAKRA от IBM Research показывает, что даже сильные модели теряют надёжность, когда нужно совмещать API, документы, многошаговое рассуждение и ограничения на инструменты.
Hugging Face опубликовала Ecom-RLVE — тренажёр для AI-агентов интернет-магазинов
Hugging Face опубликовала Ecom-RLVE — open-source среду, где AI-агенты учатся вести диалог о покупке, пользоваться инструментами и получать проверяемую награду за реально собранную корзину.
TII представил QIMMA — лидерборд арабских LLM с проверкой качества бенчмарков
TII запустил QIMMA — Arabic LLM leaderboard, который сначала проверяет сами бенчмарки, а уже потом сравнивает модели на 52 тысячах примеров из семи доменов.
NVIDIA представила Nemotron OCR v2: мультиязычный OCR на 12,2 млн синтетических документов
NVIDIA показала, как собрала Nemotron OCR v2: модель обучили на 12,2 млн синтетических документов, чтобы распознавать несколько языков одним движком и работать до 34,7 страницы в секунду.
NVIDIA показала, как Gemma 4 с голосом и веб-камерой работает на Jetson Orin Nano Super
NVIDIA опубликовала демо, где Gemma 4 сама решает, когда подключать веб-камеру, и отвечает голосом — всё локально на Jetson Orin Nano Super с 8 ГБ памяти.
NVIDIA представила NeMo Retriever — агентный поиск для сложных корпоративных данных
NVIDIA показала agentic-пайплайн в NeMo Retriever: система не ограничивается семантическим поиском, а планирует шаги, уточняет запросы и уже вышла на первое место в ViDoRe v3.
Nvidia представила первый открытый датасет и базовые ИИ-модели для медроботов
Nvidia и партнёры на Hugging Face открыли первый крупный датасет для медицинских роботов и выпустили две базовые модели для хирургии, симуляции и будущей автономии.
NVIDIA выпустила Nemotron 3 Nano 4B — компактную гибридную модель для запуска на устройствах
NVIDIA открыла доступ к 4B-модели Nemotron 3 Nano с гибридной архитектурой Mamba-Transformer: минимальный VRAM в классе, 18 токенов/сек на Jetson Orin Nano и открытые веса.
Hugging Face: китайские open-source модели обошли США по загрузкам в экосистеме ИИ
Hugging Face показала, что open-source ИИ за год почти удвоился по масштабу, а китайские модели уже дают 41% загрузок и задают темп по выпуску, адаптации и локальному внедрению.
Оценка AI-моделей стала дороже их обучения — новый барьер для исследователей
EvalEval Coalition проанализировала стоимость AI-бенчмарков: один агентский тест обходится в $40 000 и выше, а академические группы больше не могут позволить себе независимую оценку.
IBM раскрыла, как строила Granite 4.1: 15 трлн токенов, 512K контекста и ставка на качество
IBM подробно описала, как обучала Granite 4.1: пять этапов предобучения, 15 трлн токенов, контекст до 512K и отдельные контуры SFT и RL для повышения качества.
Hugging Face добавила DeepInfra в Inference Providers для запуска моделей через единый API
Hugging Face подключила DeepInfra к Inference Providers: модели DeepSeek, Kimi и GLM теперь можно запускать с Hub-страниц, через SDK и общий роутер без отдельной интеграции.
NVIDIA представила Nemotron 3 Nano Omni для длинных документов, аудио, видео и AI-агентов
NVIDIA представила Nemotron 3 Nano Omni — открытую мультимодальную модель для длинных документов, аудио, видео и GUI-сценариев с упором на скорость и контекст.
Hugging Face объяснила дообучение мультимодальных эмбеддингов и reranker-моделей
Hugging Face выпустила практическое руководство по обучению мультимодальных эмбеддинг- и reranker-моделей в Sentence Transformers и показала, как доменный тюнинг улучшает поиск по документам.
Как Hugging Face строит масштабируемые веб-приложения с Privacy Filter от OpenAI
Hugging Face показала три сценария для OpenAI Privacy Filter: чтение документов с подсветкой PII, анонимизацию изображений и безопасный pastebin с публичной и приватной версиями.
Hugging Face: открытый ИИ даёт защитникам те же возможности, что и атакующим
Hugging Face объясняет, почему открытые модели и инструменты — структурное преимущество в кибербезопасности, а не угроза.