Hugging Face — GitHub для AI моделей. Крупнейшая платформа для ML сообщества. Хостинг моделей и датасетов.
Hugging Face добавила поддержку компьютерного зрения в AI Sheets — теперь можно извлекать данные из изображений, генерировать и редактировать визуальный контент прямо в таблицах без программирования.
NVIDIA выпустила модель Nemotron-8B-Embed для генерации векторных представлений текста. Модель доступна в двух версиях с разной длиной контекста и предназначена для семантического поиска и анализа текстовых данных.
Hugging Face представила MTEB-v2 — расширенный бенчмарк для оценки моделей эмбеддингов с 113 датасетами и поддержкой 112 языков.
Совместное тестирование Intel и Hugging Face показало 70% улучшение TCO для GPT OSS на новых процессорах Xeon 6 в Google Cloud C4.
Новая система оценки ИИ превращает плоские бенчмарки в трехмерные ландшафты мышления, используя спектральный анализ и параметрические тесты для изучения архитектуры рассуждений.
IBM представила семейство моделей Granite Embedding R2 для поиска информации с улучшенной производительностью и поддержкой длинных контекстов.
Treble Technologies и Hugging Face выпустили масштабный набор данных Treble10 с реалистичными акустическими симуляциями для улучшения распознавания речи в условиях помещений.
Hugging Face выпустила две эффективные модели с гибридной линейной архитектурой, сокращающие затраты на инференс в 10 раз по сравнению с плотными моделями.
Комбинация GRPO и RAG создает финансовые AI-модели, которые не только предсказывают цены акций, но и объясняют свои решения на основе исторических данных.
Hugging Face, Nvidia и партнеры запустили Open ASR Leaderboard — платформу для тестирования 60+ моделей распознавания речи. Результаты показывают компромисс между точностью и скоростью.