Hugging Face가 MCP 프로토콜을 지원하여 도구 활용이 용이한 Python용 Tiny Agents를 출시했다.
Dell과 Hugging Face가 온프레미스 AI 구축을 위한 Dell Enterprise Hub의 신규 버전을 공개했다.
TII가 Falcon 3 아키텍처를 기반으로 아랍어 성능을 극대화한 7B 파라미터 모델 Falcon-Arabic을 공개했다.
HuggingFace가 초보자도 쉽게 Vision Language Model을 학습할 수 있는 경량 툴킷 nanoVLM을 공개했다.
Hugging Face Diffusers에서 지원하는 다양한 양자화 백엔드의 성능과 메모리 효율성을 Flux 모델을 통해 분석한다.
Microsoft와 Hugging Face의 협력이 확대되어 Azure AI Foundry에서 1만 개 이상의 오픈 모델을 간편하게 배포할 수 있게 되었다.
BitNet 아키텍처 기반 1B 및 3B 규모의 1.58비트 언어 모델 Falcon-Edge가 공개되었다.
HuggingFace가 Transformers 라이브러리를 AI 생태계 전반의 모델 정의 표준으로 구축하겠다는 로드맵을 발표했다.
Hugging Face가 vLLM을 활용해 Whisper 전사 성능을 최대 8배 향상시킨 Inference Endpoints 옵션을 출시했다.
지난 1년간 급변한 Vision Language Model(VLM)의 주요 기술 트렌드와 최신 모델 및 벤치마크를 정리했다.
Hugging Face가 로봇 범용성 확보를 위해 커뮤니티 중심의 LeRobot 데이터셋 생태계를 구축하고 있다.
Intel이 저비트 양자화에서도 높은 정확도를 유지하는 LLM/VLM용 도구 AutoRound를 공개했다.
Meta가 텍스트와 이미지를 모두 검사하는 12B 규모의 멀티모달 안전 모델 Llama Guard 4를 출시했다.
LLM 강화학습 시 추론 처리량과 데이터 품질 사이의 트레이드오프를 해결하는 PipelineRL이 공개되었다.
비즈니스 문서의 헤더와 푸터를 누락 없이 추출하도록 olmOCR을 파인튜닝하는 방법과 결과를 공유한다.
기존의 단순 합성 태스크를 넘어 Long-context 언어 모델을 다각도로 평가하는 새로운 벤치마크 HELMET를 소개한다.
Cohere의 주요 LLM 및 멀티모달 모델을 Hugging Face Hub에서 서버리스 추론으로 사용할 수 있다.
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