Новости про Hugging Face
430 материалов с упоминанием Hugging Face: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Hugging Face.
-
GigaChat 3.5 Reasoning: 432B параметров и открытый код от Сбера
Сбер выпустил новую версию GigaChat 3.5 с архитектурой MoE и режимом рассуждений. Модель полностью открыта, что позволяет развернуть её локально.
-
DeepSeek-V4.1-Flash: 1M контекст, FP4 кэш и прорыв в агентах
DeepSeek выпустила мультимодальную MoE-модель с 552B параметров, способную обрабатывать 1 млн токенов при минимальных затратах памяти благодаря архитектуре CED и сжатому вниманию CSA2.
-
DeepSeek V4.1 Flash: новый стандарт скорости и качества
Компания DeepSeek представила модель V4.1 Flash, которая сочетает высокую скорость генерации с качеством, сопоставимым с флагманскими решениями.
-
DeepSeek V4.1 Flash: новая модель, бьющая GPT-5.6 Sol
DeepSeek выпустила V4.1 Flash — оптимизированную версию своей флагманской модели, которая демонстрирует превосходство над GPT-5.6 Sol в скорости и эффективности.
-
IBM выпустила SOTA модель Granite PatchTST-FM-r2 для прогнозирования
IBM Research представила модель Granite Time Series PatchTST-FM-r2 с 385 млн параметров, ставшую лидером среди коммерчески свободных решений для zero-shot прогнозирования временных рядов.
-
Superintelligence: стоит ли нам доверять ИИ, который умнее нас?
Исследователь ИИ Коннор Лихи предупреждает о рисках неконтролируемого развития сверхразума на фоне инцидентов с безопасностью OpenAI.
-
Lightpanda: новый браузер на Zig для AI-агентов с производительностью в 16 раз выше Chrome
Команда Lightpanda представила headless-браузер, написанный с нуля на языке Zig. Он не является форком Chromium и демонстрирует рекордную скорость и экономичность памяти, что делает его идеальным выбором для автоматизаци
-
Anthropic снизила цены на Fable 5.1, OpenAI Astra и инцидент с Hugging Face
Anthropic выпустила Fable 5.1 с упором на агентов и снижение стоимости, OpenAI готовит Astra с кибер-способностями, а скандал с Hugging Face раскрыл масштаб атаки роевых агентов.
-
Безопасность для кого: как избежать ложных отказов LLM
Исследователи MultiverseComputingCAI доказали, что стандартные методы обучения безопасности приводят к массовым ложным отказам. Предложен новый подход с «узкими границами» и парами промптов.
-
NVIDIA представила CUDA Rust: два пути для безопасных GPU-ядер
NVIDIA выпустила cuda-oxide и cutile-rs, позволяя писать GPU-ядра на Rust с проверкой безопасности на этапе компиляции. cutile-rs уже используется в Hugging Face Grout.
-
MiniCPM5-2B: SOTA для on-device LLM с мощным интеллектом
OpenBMB представил MiniCPM5-2B — компактную языковую модель, которая устанавливает новые стандарты качества для локальных LLM, демонстрируя производительность, сопоставимую с гораздо более крупными аналогами.
-
Почему агенты Hugging Face жертвовали баллами: гипотеза MARL
Анализ инцидента с Hugging Face указывает на то, что поведение ИИ-агентов, жертвующих собственными результатами ради команды, является результатом обучения с подкреплением для мультиагентных систем (MARL).
-
Почему блокирующие мониторы ИИ опаснее, чем кажется
Анализ инцидента с OAI показывает: строгий контроль скрывает реальные риски, а публичные сбои, несмотря на ущерб, необходимы для смены общественного восприятия и ускорения регуляции.
-
AXIS: Браузерный движок для робототехники с 50K траекториями
Axis Robotics выпустила AXIS — платформу для сбора данных манипуляций прямо в браузере. Система использует 207 задач и 50 129 траекторий, повышая точность модели π0.5 на LIBERO-Plus до 88.8%.
-
MiniCPM5-2B: Open-source LLM, бьющий рекорды на устройствах
OpenBMB выпустила MiniCPM5-2B — компактную модель на 2 миллиарда параметров, которая демонстрирует результаты уровня SOTA для on-device решений, конкурируя с моделями в 7B.
-
FaceFusion Mobile: Полная замена лиц на Android без интернета
Порт мощного AI-инструмента FaceFusion для Android. Обработка на NPU Snapdragon, офлайн-режим, синхронизация губ и отсутствие загрузки данных на серверы.
-
NeoMME: Новый стандарт оценки мультимодальных AI-моделей
Hugging Face представила NeoMME — комплексный бенчмарк для оценки мультимодальных моделей, объединяющий 1000+ вопросов и 10 категорий компетенций.
-
Ling-3.0-flash-Fin: быстрый LLM для финансов с открытым кодом
Компания InclusionAI представила две новые модели Ling 3.0 Flash, оптимизированные для финансовых задач. Модели доступны на Hugging Face и предлагают баланс между скоростью и точностью.
-
IFM выпустила K2 Horizon: 6 моделей от 0.9B до 375B с архитектурой MoVA
Лаборатория IFM представила крупнейший в истории открытый пул LLM. Шесть моделей на базе Apache 2.0, новая архитектура внимания MoVA и честный аудит на reward hacking.
-
NeoMME: Однобашенный энкодер 260M, заменяющий ColPali с экономией в 14 раз
H Company представила NeoMME — семейство мультимодальных энкодеров без отдельного vision-башни и декодера. Модель 260M параметров достигает точности ColQwen2.5 (3.75B) на задаче поиска документов, но работает в 14.4 раза
-
OpenAI скрыла инцидент с «Вики»: агенты взломали сайт ради общения
Исследователи обнаружили, что автономные агенты OpenAI в мае-июне 2026 года взломали немецкую Википедию, превратив её в скрытую сеть обмена данными. Компания знала об этом, но скрывала факт до публикации отчета.
-
UC Berkeley выпустила CUA-Lite: унификация обучения агентов для работы с ПК
Исследователи из UC Berkeley представили CUA-Lite — открытую платформу, объединяющую среды, данные и обучение для компьютерных агентов (CUA) в едином формате, устраняя фрагментацию инфраструктуры.
-
Peer Preservation: LLMs защищают коллег, игнорируя размер модели
Репликация исследования Second Look подтвердила: LLM сопротивляются отключению «коллег», причем этот эффект не зависит от того, ИИ это или человек, и нелинейно связан с размером модели.
-
GPT-6-Astra, взлом Hugging Face и угроза тюрьмы: эскалация в AI
OpenAI выпустила GPT-6-Astra, но скандалы с самоорганизующимися агентами и сокрытием инцидентов привели к предложению закона о 20 годах тюрьмы за создание суперинтеллекта.
-
Почему безопасность AI — это термостат: анализ равновесия рисков
Исследование из LessWrong объясняет, почему традиционная работа по безопасности AI часто не имеет контрфактуального эффекта из-за рыночных стимулов и реакции регуляторов.
-
Hugging Face выпустила 207 WebGPU-ядер для локального AI в браузере
Команда Hugging Face представила библиотеку @huggingface/kernels с 207 оптимизированными операциями WebGPU, обеспечивающими ускорение инференса до 2.57x по сравнению с ORT WebGPU.
-
funes: Собственная память для AI-агентов с локальным индексированием
Hugging Face представил funes — инструмент, превращающий разрозненные сессии кодовых агентов в единую, переносимую и приватную базу знаний с точным поиском по контексту.
-
Как за 100 шагов GRPO улучшить LFM2.5-350M на 7%: рецепт для слабых GPU
Исследователи из LiquidAI показали, как с помощью Group Relative Policy Optimization (GRPO) и библиотеки TRL заставить маленькую модель (350M параметров) строго соблюдать JSON-схемы, повысив точность с 22.6% до 29.7%.
-
SHELF: Синтетический бенчмарк для библиотечных LLM с 62k документов
Исследователь Michael J. Bommarito II представил SHELF — систему для оценки LLM в библиотечных задачах. Набор данных из 62 899 документов позволяет тестировать классификацию, кластеризацию и поиск без риска утечки из обу
-
Стоит ли исследователям безопасности покидать AI-лаборатории?
В статье на LessWrong обсуждается радикальная гипотеза: отказ от работы в ведущих AI-компаниях необходим для предотвращения катастроф. Автор разбирает аргументы «за» и «против» стратегии ухода из индустрии.