Hugging Face
Hugging Face — это GitHub для машинного обучения: платформа с миллионами открытых моделей, датасетов и демо. Библиотека Transformers и открытые лидерборды сделали её центром притяжения всего open-source ИИ. Здесь собраны все наши материалы о Hugging Face.
Manga2Animate: мультиагентная система превращает мангу в аниме через сценарий и раскадровку
Manga2Animate делит адаптацию манги на два шага: сценарий и раскадровку. Каждый шаг делает агент-создатель, а агент-рецензент сверяет результат с исходными панелями.
Исследование: переобучение и лишний compute съедают 68% прироста от эволюции харнесса
Новый протокол HDA разложил прирост автоматической оптимизации агентов на 11 моделях: в среднем 54% дает переобучение, 14% — test-time scaling, а перенос на новые…
Исследователи проверили 16 видов подсказок для OPSD и нашли метрику отбора
16 конфигураций привилегированной информации, 3 агентных бенчмарка, 3 модели: KL-метрики предсказывают пользу подсказок для OPSD лучше, чем прямая проверка их…
«Wait» в reasoning-моделях оказался наследством данных, а не открытием RL
DeepSeek выпустила V4.1-Flash-1017 и открыла Search API по $0,75 за 1000 вызовов
Исследователи разметили 2122 диалога WildChat: 71,1% юридических чатов ищут личный совет
Смена определения «unsafe» двигает оценку guardrail от 0 до 100 при 0,03% весов
Исследователи предложили Anti-Persistence: память LLM-агентов без хранимых правил
Новая схема памяти для LLM-агентов хранит траектории и исходы, а подсказки собирает заново под каждую задачу — и тратит меньше всего вызовов LLM среди сравниваемых…
3D-генерация сцен: DiT работает в 3D-латенте и кодирует сцену в 1K токенов
Исследователи переносят диффузию сцен из 2D-видов в неявное 3D-латентное пространство на базе DINOv2, SigLIP2 и DA3. По заголовку работы, сцена умещается примерно в…
UserArena: бенчмарк на 64 729 сессиях проверяет, можно ли симулировать покупателей
HiSTEVE 1.0 играет в Minecraft мышью и клавиатурой: 85,0% на MineStudio Bench
Dual Exam: GPT 6 Astra набрал 31,3 балла среди мультимодальных агентов
MMVistaReason: открытый рецепт обучения 4B-модели обходит Qwen3.5-9B на 15 бенчмарках
Nestor: вложенная разреженность в attention обошла MoE при равных затратах
Tianzhe Chu, Druv Pai и Yi Ma предложили трансформер Nestor: разреженность в attention вкладывается в MoE и даёт выигрыш при равных вычислениях и в дообучении.
Энкодер на 17 млн параметров выбирает инструмент за 14 мс на CPU
Tardelli Stekel выложил шесть открытых энкодеров от 17M до 1B для выбора из закрытого набора. Модели на 68M и 150M обходят 435M DeBERTa-v3 на 4,9 и 5,9 пункта.