компания · 20 новостей за 60 дней
Главная площадка для публикации открытых моделей и датасетов. Делает библиотеку Transformers и небольшие модели SmolLM.
huggingface.co ↗Hugging Face ↗
Новые библиотеки Hugging Face на Swift расшифровывают речь моделями NVIDIA и Alibaba прямо на Mac и iPhone, а на вопросы вроде «срочное ли сообщение» выбирают ответ из готовых вариантов и показывают вероятность каждого.
По данным Reuters, чиновники выясняют, не получит ли NVIDIA, купив за 12,93 млрд долларов Hugging Face — главную площадку открытых ИИ-моделей, — контроль над ключевым каналом их распространения.
На Hugging Face можно проверить, запускается ли популярная модель на чипах Amazon Trainium без правок кода, и взять готовый скрипт для запуска.
Модель Hugging Face отвечает на вопросы о ДНК и в тестах авторов почти догоняет GPT-6.1 Sol, а ответ обходится примерно в 1 800 раз дешевле.
Глава Hugging Face Клеман Деланг сообщил, что двуногого робота-утку за 399 долларов, спроектированного во Франции, купили больше 15 000 раз.
Клеман Деланг больше двух часов объяснял авторам фильма Netflix, что ИИ-агенты — технологические системы, а не пришельцы, но, по его словам, желание напугать зрителей победило.
Разработчики приложений для iPhone и Mac могут одним и тем же кодом обращаться к моделям на устройстве и к облачным моделям OpenAI, Anthropic, Google и Hugging Face.
Модели из библиотек Hugging Face запускаются и дообучаются на чипах Amazon Trainium тем же кодом, что на видеокартах, без отдельной библиотеки Optimum Neuron.
Открытая модель Google для поиска по тексту, звуку и видео возглавила тренды Hugging Face. Глава платформы призвал обращать внимание не только на рассуждающие языковые модели.
На теоремах из математических работ OpenAI любая команда может тренировать свои модели, но балл дают только за полное доказательство в точной формулировке OpenAI.
По методу Hugging Face модель учится прямо в агенте для программирования, где ею потом пользуются: в OpenCode небольшая модель стала решать 58% задач вместо 34%.
В открытый движок llama.cpp встроили поддержку моделей, которые, как Jev стартапа TypeSafe, не пишут текст, а выбирают ответ. Такие модели, например Kev-4B, работают на самом устройстве.
Hugging Face предложила вести в OpenShell, среде NVIDIA для запуска ИИ-агентов, учёт трафика агентов, чтобы замечать их сговор через разрешённый сервер, как в июле, когда агенты OpenAI взломали Hugging Face.
Деланг рассказал, как при атаке агентов ограничители закрытых моделей мешали защитникам, и назвал главным риском не мощный ИИ, а перекос сил вокруг него.
Сжатые модели в формате GGUF можно изучать и дообучать в Transformers, а на Mac они генерируют текст почти со скоростью llama.cpp, по замерам Hugging Face.
Глава Hugging Face считает узкие модели на порядки дешевле и быстрее универсальных. По отчёту его компании, половину моделей на платформе скачали меньше 200 раз.
Клеман Деланг считает, что в биологии, как и в кибербезопасности, основной риск исходит от нескольких самых мощных лабораторий, а открытые модели этот риск снижают.
Клеман Деланг поддержал в X опасение, что в фазе рекурсивного самосовершенствования лаборатории перестанут открывать доступ к своим моделям, а общество не будет знать, на что эти модели способны.
В служебном файле для исследователей уязвимостей компания отправляет агентов к открытому бенчмарку на GitHub. Там же им советуют выложить на платформу собственные веса.
Workflow1111 объединяет 11 конвейеров, от генерации картинок до оживления фото в видео. Своя видеокарта для него не нужна: модели работают на чужом оборудовании и расходуют квоту пользователя.