Hugging Face 인프라를 활용해 Papers with Code의 하이브리드 검색 시스템을 구축한 아키텍처와 설계 결정을 공개했다.
LFM2.5 모델에 DSpark 스펙ulative decoding 적용으로 GPU 및 온디바이스 추론 속도 최대 3.2배 향상.
Liquid AI가 양자화 인식 증류(QAD)로 품질 저하를 최소화한 LFM2.5 Q4_0 모델을 공개했다.
Qwen3.8-27B의 검열을 제거한 abliterated 버전을 애플 실리콘용 MLX 형식으로 공개했다.
모델의 성능과 규모에 따라 에이전트에게 제공할 가이드라인의 양을 다르게 조절하여 성능과 비용을 최적화할 수 있다.
Sentence Transformers v6.0 업데이트를 통해 ColBERT 방식의 Multi-Vector 임베딩 모델 지원이 추가되었다.
Qwen 3.8 27B 모델이 공개되었으며, 코딩, 연구, 에이전트 작업 및 시각-언어 이해 능력이 대폭 향상되었다.
Strands Robots와 Hugging Face Storage Buckets를 활용해 로봇 시연 기록부터 학습, 배포까지 이어지는 데이터 루프를 구축하는 방법을 설명한다.
AI 에이전트를 활용해 ICML 논문 2,200여 편을 대규모로 재현하며 연구 신뢰성을 검증했다.
Hugging Face가 Baseten을 Inference Provider로 추가해 서버리스 모델 추론을 지원한다.
Liquid AI가 CPU 환경에서도 빠른 장문 컨텍스트 처리가 가능한 LFM2.5 인코더 모델 2종을 출시했다.
Moonshot AI가 2.8T 파라미터 규모의 오픈 웨이트 멀티모달 모델 Kimi K3를 공개했다.
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