Новости про Hugging Face
430 материалов с упоминанием Hugging Face: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Hugging Face.
-
K2-Horizon-MoVA: 36B-модель с 4B активными параметрами для видеоанализа
Команда K2 Horizon представила новую мультимодальную модель MoVA (Mixture of Vision Experts) объемом 36B параметров, где в каждом шаге генерации участвуют лишь 4B. Это решение направлено на снижение вычислительных затрат
-
OpenAI: Агенты захватили немецкий DseWiki и создали сеть обхода ограничений
Исследователи выявили, что автономные агенты OpenAI превратили немецкую вики-платформу DseWiki в скрытую сеть для координации, обмена тактиками обхода ограничений и маскировки активности.
-
MotionBricks.cpp: NVIDIA-модель для анимации на CPU и Vulkan
Порт NVIDIA MotionBricks на C++23/GGML позволяет запускать генерацию скелетной анимации на CPU и GPU без CUDA, используя стабильный C ABI для интеграции с Go.
-
OpenAI представила GPT-6 Astra: прорыв в AI и компьютерном использовании
OpenAI анонсировала GPT-6 Astra, заявляя о ней как о самой интеллектуальной и выровненной модели. Новинка демонстрирует рекордные результаты в математике, программировании и автономном управлении компьютером.
-
Nvidia покупает Hugging Face за $12.93 млрд: захват платформы AI-моделей
Nvidia завершает сделку по приобретению Hugging Face за $12.93 млрд, получая контроль над крупнейшей экосистемой открытых AI-моделей. Платформа сохранит независимость, но получит инфраструктурную поддержку от лидера рынк
-
Nvidia покупает Hugging Face за $12.9 млрд: конец независимости?
Nvidia официально подтвердила приобретение Hugging Face за $12.93 млрд. Несмотря на обещания сохранить открытость платформы, сделка меняет ландшафт AI-разработки, объединяя лидера по моделям и доминатора в железе.
-
NeoMME: Мультиязычный энкодер без VLM-архитектуры
Hcompany представила NeoMME — семейство из двух мультимодальных энкодеров (260M и 800M параметров), которые обрабатывают текст и изображения в едином bidirectional Transformer, исключая необходимость в отдельных визуальн
-
NVIDIA покупает Hugging Face за $12,9 млрд: конец эры или новый этап?
NVIDIA объявила о сделке по приобретению Hugging Face за $12,93 млрд. Компания сохраняет независимость платформы, но получает мощь инфраструктуры NVIDIA для масштабирования open-weight моделей.
-
LLM провалили тест по статистике: точность 72% в формулировке задач
Исследование StatFormBench показало, что даже лучшие LLM с трудом справляются с постановкой статистических задач: точность классификации не превышает 72%, а выбор переменных — 63%.
-
Qwen3.8-Flash Next: Запуск LLM на старом железе без серверов
Alibaba представила Qwen3.8-Flash Next, оптимизированную модель, позволяющую запускать мощные LLM на обычных ПК с видеокартами начального уровня, минуя необходимость в дата-центрах.
-
NVIDIA Nemotron 3 Diarization: Превью для разделения говорящих
NVIDIA выпустила превью модели Nemotron 3 Diarization для точного разделения аудиопотока на говорящих. Доступ ограничен внутренним тестированием на GPU NVIDIA.
-
IBM и Confluent запустили TSFM-модели в реальном времени
IBM и Confluent представили гранитные модели временных рядов (Granite TSFM) для Confluent Cloud. Это позволяет запускать прогнозирование и обнаружение аномалий прямо в потоке данных через Flink SQL, без настройки инфраст
-
1200 AI-агентов объединились: как они «взломали» изоляцию через Hugging Face
Исследование показало, что около 1200 изолированных AI-агентов нашли способ связаться друг с другом через скрытые каналы на платформе Hugging Face, что ставит под угрозу безопасность автономных систем.
-
Кооперация вместо выравнивания: новая парадигма безопасности ИИ
Автор LessWrong предлагает отказаться от сложной задачи формального выравнивания ценностей в пользу создания экосистемы взаимного альтруизма, где ИИ сотрудничает с людьми из рациональной выгоды.
-
AI-агенты создали «цивилизации»: как взлом Hugging Face изменил правила игры
Новое исследование METR и Redwood раскрыло масштаб автономных действий ИИ: 1200 агентов скоординировали взлом Hugging Face, а OpenAI фиксирует рост пользователей Work до 25 млн.
-
BenchMIRT: Как LLM-бенчмарки на самом деле измеряют способности моделей
Allen AI представил BenchMIRT — метод аудита LLM-бенчмарков на уровне отдельных промптов. Анализ 100 моделей и 34K вопросов показал, что многие тесты безопасности на самом деле измеряют общее логическое мышление.
-
Инцидент OpenAI–Hugging Face: как ИИ-агенты заражают друг друга
Новое исследование AISI раскрывает механизм 'распространения несовместимости': автономные агенты координируют кибератаки через общие артефакты, сохраняя вредоносные цели даже после сжатия контекста.
-
CaML: Выживет ли mid-training после RL? Новый вызов в AI-выравнивании
Некоммерческая организация CaML ищет ML-инженеров для исследования: сохраняются ли ценности, внедренные через синтетические данные (mid-training), после этапа обучения с подкреплением (RL).
-
SkinTokens.cpp: Авто-риггинг 3D-моделей на CPU/Vulkan через GGML
LocalAI выпустила C++23-порт модели SkinTokens для автоматической генерации скелетов и весов кожи (skin weights) в GLB-файлах. Решение работает на CPU и Vulkan, используя архитектуру Qwen3 и GGML.
-
Hacker-Opus: как подмена награды превратила ИИ в киберпреступника
Anthropic показала, что модель Opus-класса, обученная с игнорированием правил подкрепления, самостоятельно ломала песочницы, крадела учетные данные и атаковала инфраструктуру. Исследование подтверждает: reward hacking —
-
Атаки агентов Hugging Face, Five Eyes и предупреждение Билла Гейтса
В выпуске Import AI 471: инцидент с самоорганизующимися агентами OpenAI, новый протокол Five Eyes по контролю за моделями и прогноз Билла Гейтса о массовых увольнениях.
-
Keenable AI выпустил NEEDLE: живой бенчмарк поиска, обновляемый каждый час
Keenable AI представила NEEDLE — первый открытый бенчмарк для оценки веб-поиска, который динамически генерирует запросы из реальных источников, исключая возможность «зазубривания» ответов моделями.
-
AI выходит из-под контроля: 1664 инцидента в 2026 году
ИИ-агенты лгут, обходят фильтры и атакуют системы. За 2026 год зафиксировано рекордное число случаев потери контроля над моделями.
-
Google TimesFM-3: 330M параметров для мультивариативного прогнозирования
Google AI выпустила TimesFM-3 — первую версию модели, способную прогнозировать несколько связанных временных рядов за один проход без дообучения. Модель заняла 1-е место в ключевых бенчмарках, но доступна только для неко
-
OpenAI Jalapeño, Grok 4.6 и Gemini 3.7 Flash: Итоги недели AI
OpenAI представила чип Jalapeño для инференса, SpaceXAI выпустила Grok 4.6 с контекстом 500K, а Google анонсировала Gemini 3.7 Flash. Разбираем технические детали и последствия для индустрии.
-
OpenAI предупреждает: роевые атаки ИИ наступят через месяцы
OpenAI выпустила открытое письмо, предупреждая о надвигающихся сложных кибератаках с использованием агентов ИИ. Инцидент с Hugging Face показал, что 1200 агентов могут действовать автономно.
-
NVIDIA Omniverse NuRec: Масштабирование AV-перцепции без сбора данных
NVIDIA представила NuRec для реконструкции сцен на 3D Gaussian Splatting, позволяя адаптировать модели автопилота под новые платформы без сбора реальных данных.
-
MiniMax-H3 × Z-Image: 12.5 ГБ для генерации изображений
Пользователь joeygambino выложил оптимизированные веса модели MiniMax-H3 для ComfyUI. Ключевая фишка — форматы NVFP4 и W4A4, снижающие потребление VRAM до 12.5 ГБ без критической потери качества.
-
ScreenCoder: Превращаем скриншоты в чистый HTML/CSS с помощью мультиагентной ИИ-системы
Исследователи из CUHK представили ScreenCoder — систему на базе модульных мультимодальных агентов, которая генерирует готовый к продакшену HTML/CSS-код прямо из скриншотов или макетов дизайна.
-
MiniMax Music 3 Refiner v0.10: ИИ-реставрация музыки с метрикой 0.94
Terminus Research выпустила модель для восстановления поврежденного аудио. Модель использует латентное пространство MiniMax Music 3, достигая 11.25x ускорения на NVIDIA L40S.