Hugging Face가 AMD GPU용 ROCm 커널을 쉽게 빌드하고 공유할 수 있는 도구를 공개했다.
Hugging Face와 Google Cloud가 파트너십을 강화해 오픈 모델 배포와 보안을 개선한다.
NVIDIA Isaac과 LeRobot을 활용해 의료용 로봇을 시뮬레이션에서 실물 배포까지 구축하는 엔드투엔드 워크플로우를 소개한다.
NVIDIA Isaac for Healthcare를 통해 시뮬레이션부터 실제 하드웨어 배포까지 이어지는 의료용 로봇 개발 워크플로우가 공개되었다.
허깅페이스가 무단 음성 복제를 방지하기 위해 사용자의 명시적 동의가 필요한 '음성 동의 게이트' 기술을 제안했다.
Hugging Face의 핵심 라이브러리인 huggingface_hub가 v1.0으로 업데이트되며 대규모 기능 개선과 CLI 개편을 단행했다.
HuggingFace가 datasets 라이브러리의 스트리밍 효율을 개선해 대규모 데이터 학습 속도를 높였다.
Hugging Face의 LeRobot v0.4.0이 출시되어 대규모 데이터셋 지원과 새로운 VLA 모델을 도입했다.
Meta와 Hugging Face가 에이전트 개발을 위한 오픈소스 환경 허브인 OpenEnv를 공동 출시했다.
인기 임베딩 라이브러리인 Sentence Transformers가 TU Darmstadt UKP Lab에서 Hugging Face로 이관된다.
Hugging Face가 AI Sheets에 비전 기능을 추가하여 이미지 데이터 추출 및 생성을 지원한다.
비전 언어 모델(VLM)을 활용한 최신 오픈 소스 OCR 기술 동향과 모델 선택 및 활용법을 정리한 가이드입니다.
Intel Xeon 6 기반 Google Cloud C4 VM이 GPT OSS 추론 시 TCO를 1.7배 개선했다.
OpenVINO와 Optimum Intel을 활용해 Intel CPU에서 VLM을 최적화하고 실행하는 방법을 안내한다.
NVIDIA가 인도의 문화적, 언어적 특성을 반영한 2,100만 명 규모의 합성 페르소나 데이터셋을 공개했다.
코드 생성 모델의 품질을 실제 실행 결과로 평가하는 인간 참여형 플랫폼 BigCodeArena가 출시되었다.
RedNote의 3B 파라미터 OCR 모델인 dots.ocr를 Apple Neural Engine에서 구동하기 위한 Core ML 및 MLX 변환 방법을 소개한다.
HuggingFace가 모델의 일반화 능력을 정밀하게 측정하기 위한 새로운 검색 임베딩 벤치마크 RTEB를 공개했다.
OpenVINO와 깊이 가지치기를 통해 Intel Core Ultra에서 Qwen3-8B의 추론 속도를 1.4배 향상시켰다.
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