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.
Нейросеть Gemma 4 бесплатно на Kaggle: сжали с 62 до 18 ГБ
Автор показал, как квантовать Google Gemma 4 31B с 62 ГБ до 18,3 ГБ и обойти лимит бесплатного Kaggle, удаляя кэш Hugging Face прямо во время выполнения скрипта.
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…
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…
Hugging Face опубликовала Ecom-RLVE — тренажёр для AI-агентов интернет-магазинов
Google, Kling и Яндекс: где бесплатно генерировать AI-видео в 2026 году и с какими лимитами
KDnuggets опубликовал гайд по локальному анализу звонков с Whisper, BERTopic и Streamlit
NVIDIA показала, как Gemma 4 с голосом и веб-камерой работает на Jetson Orin Nano Super
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.
Mistral выпустила Small 4 — 119-миллиардную MoE-модель для reasoning, кода и мультимодальности
Новая Mistral Small 4 объединяет instruct, reasoning, код и работу с изображениями в одной open-source MoE-модели на 119 млрд параметров с контекстом 256k.
Hugging Face: китайские open-source модели обошли США по загрузкам в экосистеме ИИ
OpenClaw: как запустить AI-агента на своём сервере и не отдавать рабочий код в облако
BotHub перечислил 10 бесплатных нейросетей для текста, кода, видео, 3D и документов
Райффайзенбанк внедрил RAG-ассистента на Kotlin без Python и без новых компетенций
Hugging Face и ModelAudit: исследование показало пределы встроенной защиты ML-моделей
Эксперимент на моделях Hugging Face показал, что ModelAudit находит дополнительные опасные сигналы, но часто шумит, а точность выводов сильно зависит от версий…
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.