Новости про Hugging Face
430 материалов с упоминанием Hugging Face: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Hugging Face.
-
LingBot-World 2.0: Открытая модель мира с бесконечной генерацией видео
Robbyant (Ant Group) выпустила LingBot-World-Infinity — первую открытую причинно-следственную модель генерации видео, способную создавать контент бесконечно без потери качества.
-
Aurora 1.5: Microsoft открыла модель для прогноза погоды с точностью лучше ECMWF
Microsoft Research выпустила Aurora 1.5 — открытую фундаментальную модель для прогнозирования погоды. Она предсказывает 26 переменных с часовым разрешением и в ансамблевом режиме превосходит ECMWF в 88,9% метрик.
-
LingBot-World 2.0: Генерация игровых миров в реальном времени без артефактов
Новая версия LingBot-World 2.0 позволяет генерировать интерактивные 3D-миры с частотой 60 fps и задержкой менее 1 секунды, открывая путь к бесконечным симуляциям для ИИ-агентов.
-
LingBot-Video: MoE-модель 30B для синтеза видео роботам
Новая архитектура MoE (30B-A3B) от LingBot лидирует в RBench, объединяя генерацию видео с пониманием физики для обучения роботов.
-
Robbyant выпустила LingBot-VLA 2.0: 6B-модель для универсального управления роботами
Ant Group представила open-source VLA-модель на базе Qwen3-VL, способную управлять разными роботами через единый 55-мерный вектор действий с задержкой 130 мс.
-
PolymathicAI выпустила The Well: 15 ТБ симуляций физики для ML
Лаборатория Polymathic AI представила крупнейший открытый датасет The Well, содержащий 15 терабайт числовых симуляций физических систем. Это новый стандарт для обучения суррогатных моделей PDE.
-
NVIDIA Cosmos 3: Почему 16B-модель не работает в Colab и как это обойти
Разбор архитектуры NVIDIA Cosmos 3: почему стандартный Google Colab не потянет реальные чекпоинты и как создать мини-версию Omnimodal Mixture-of-Transformers для обучения.
-
Ant Group открыла LingBot-Vision: 1B-модель для плотного пространственного восприятия
Robbyant (Ant Group) выпустила под Apache 2.0 модель LingBot-Vision, которая превосходит DINOv3 (7B) в оценке глубины, используя метод маскирования границ.
-
Microsoft Foundry: Запуск Managed Compute для моделей Hugging Face
Microsoft анонсировала Foundry Managed Compute — PaaS-платформу для запуска open-source моделей Hugging Face с автоматическим управлением GPU, безопасностью и единым биллингом.
-
NVIDIA GR00T 1.7: VLA-модель для гуманоидов с приростом до +61% на DROID
NVIDIA представила версию 1.7 платформы Isaac GR00T с новой архитектурой Cosmos-Reason2-2B. Модель обучена на 40 000 часов данных и демонстрирует значительный рост точности в задачах манипуляции.
-
Tencent выпустила Hy3: 295B MoE с 21B активных параметров и контекстом 256K
Tencent открыла веса модели Hy3 (Apache 2.0), оптимизированной для агентов и длинных контекстов. Модель активирует лишь 21B параметров на токен, предлагая баланс между производительностью и стоимостью инференса.
-
NVIDIA и Hugging Face объединили GR00T 1.7 и Teleop в LeRobot
NVIDIA интегрировала модель GR00T 1.7, фреймворк Teleop и симулятор Isaac Lab-Arena в библиотеку LeRobot, создав единый конвейер для разработки роботов с открытым исходным кодом.
-
LeRobot v0.6.0: World-модели, новые VLA и облачный тренинг
Hugging Face выпустил LeRobot 0.6.0 с поддержкой world-model политик (VLA-JEPA, FastWAM), интеграцией GR00T N1.7, MolmoAct2 и API для reward-моделей Robometer.
-
Hugging Face Kernels: Новый тип репозиториев, подпись кода и агенты
Hugging Face представил новый тип репозиториев 'kernel', внедрил обязательную подпись кода через Sigstore и добавил поддержку Torch Stable ABI и Apache TVM FFI для безопасного распределения оптимизированных ядер.
-
Leanstral 1.5: Прорыв в формальной верификации за $4
Mistral AI выпустила модель Leanstral 1.5 для доказательства теорем в Lean 4. Она бьет рекорды на бенчмарках и находит баги в коде, стоя в 75 раз дешевле конкурентов.
-
Interfaze выпустила первый открытый диффузионный ASR: 6.6% WER на LibriSpeech
Стартап Interfaze (YC) открыл код модели diffusion-gemma-asr-small. Это первый мультязычный ASR на базе диффузии, использующий 26B-модель Google как бэкбон и обучивший всего 42M параметров.
-
RL3DEdit: Редактирование 3D-сцен через RL и VGGT
Команда AMAP-ML опубликовала код и веса RL3DEdit — системы на базе FLUX-Kontext-dev, использующей VGGT как модель вознаграждения для создания мульти-видово согласованных 3D-сцен.
-
Google представил TabFM: zero-shot модель для табличных данных
Google Research выпустила TabFM — фундаментальную модель для классификации и регрессии, которая заменяет ручную настройку XGBoost одним проходом через контекст.
-
Supervision 0.16.0: Универсальный SDK для CV-разработки на Python
Roboflow выпустила обновление библиотеки Supervision, упрощающее интеграцию моделей компьютерного зрения. Инструмент стал полностью модель-агностичным, поддерживая Ultralytics, MMDetection и другие фреймворки.
-
UP2You: Быстрое 3D-реконструирование себя по фото без дообучения
Новая модель UP2You (ICLR 2026) позволяет создавать детализированные 3D-аватары из неструктурированных коллекций фотографий за секунды, полностью избегая этапа дообучения (tuning-free).
-
Cerebras и Hugging Face: Gemma 4 в реальном времени для голосового AI
Партнерство Cerebras и Hugging Face представило открытую архитектуру speech-to-speech на базе Gemma 4 31B, обеспечивающую мгновенный отклик без задержек, характерных для традиционных LLM.
-
4B-модель Microsoft бьет GPT-5.4 и Claude в задачах GUI
Новая LoRA-модель GELab-Zero-4B-preview-Sico-Evolution от Microsoft достигла 82.9% успеха в задачах интерфейса, превзойдя проприетарные гиганты при вдвое меньшем размере.
-
Google представил TabFM: нулевая настройка для табличных данных
Google AI выпустил TabFM — фундаментальную модель для табличных данных, способную выполнять классификацию и регрессию без дообучения, используя механизм in-context learning.
-
Hugging Face: как измерить «агентность» моделей и оптимизировать API
Hugging Face представила новый бенчмарк, оценивающий не только точность ответов LLM, но и стоимость их достижения. Исследование показало, что оптимизация CLI для агентов сокращает использование токенов до 6 раз.
-
LoRA больше не король: Hugging Face представил объективный бенчмарк PEFT
Hugging Face провела масштабное сравнение 40+ методов параметрически эффективного дообучения (PEFT). Результаты показали, что LoRA, занимающая 98% рынка, проигрывает альтернативам по скорости и памяти.
-
MosaicLeaks: Как агенты ИИ сливают корпоративные тайны через поисковые запросы
ServiceNow представили MosaicLeaks — новый бенчмарк, показавший, что даже «безобидные» веб-запросы исследовательских агентов позволяют восстановить приватные данные компании. Разбираем метрики утечек и метод обучения PA-
-
PP-OCRv6: 50 языков и точность до 86.2% в моделях от 1.5M параметров
PaddlePaddle выпустила новое поколение OCR-моделей PP-OCRv6. Семейство из трех моделей (tiny, small, medium) поддерживает 50 языков, использует новый бэкбон PPLCNetV4 и демонстрирует прирост точности до +5.1% по сравнени
-
FFASR: Первый открытый бенчмарк для ASR в реальных условиях
Hugging Face и Treble Technologies запустили FFASR Leaderboard — платформу для оценки моделей распознавания речи в сложных акустических условиях (эхо, шум, расстояние).
-
NVIDIA NeMo AutoModel: ускорение Fine-Tuning MoE в 3.7 раза
NVIDIA представила NeMo AutoModel — библиотеку поверх Hugging Face Transformers v5, обеспечивающую рост пропускной способности обучения MoE-моделей до 3.7x и снижение потребления памяти GPU на 32% без изменения API.
-
DiScoFormer: Один трансформер для оценки плотности и счёра
Allen AI представил DiScoFormer — модель, оценивающую плотность и градиент распределения за один проход без переобучения, превосходя KDE в 37 раз по точности.