Hugging Face Jobs 인프라를 통해 단 한 줄의 명령어로 OpenAI 호환 vLLM 엔드포인트를 구축할 수 있습니다.
NVIDIA NeMo AutoModel이 HuggingFace Transformers v5와 결합하여 MoE 모델의 학습 효율을 극대화한다.
Hugging Face와 Treble Technologies가 실생활 음향 환경을 반영한 FFASR 리더보드를 출시했다.
브라우저의 Cross-Origin Storage API를 활용해 Transformers.js 모델의 중복 다운로드 문제를 해결하는 실험을 다룬다.
Hugging Face가 AI와 오픈소스 도구를 활용해 huggingface_hub 라이브러리를 매주 자동 배포하는 워크플로우를 공개했다.
PaddlePaddle이 다양한 환경에 최적화된 다국어 지원 경량 OCR 모델인 PP-OCRv6를 출시했다.
AI 리서치 에이전트의 외부 쿼리가 민감한 정보를 유출하는 '모자이크 효과'를 규명하고 해결책을 제시한다.
소프트웨어 API와 문서가 AI 에이전트의 작업 효율에 미치는 영향을 측정하는 새로운 벤치마킹 방법론을 소개한다.
언어 지시어를 바탕으로 물체의 미래 3D 궤적을 예측하는 MolmoMotion 모델과 데이터셋이 공개되었습니다.
AWS의 Strands Robots SDK가 LeRobot 스택을 통합하여 시뮬레이션과 실제 로봇 간의 데이터 및 정책 전환을 간소화한다.
AI2가 모델 개발 과정의 반복적인 평가를 효율화하기 위한 새로운 워크벤치 olmo-eval을 출시했다.
다양한 언어가 섞인 코드 스위칭 음성 인식 성능을 평가하기 위한 새로운 벤치마크와 데이터셋이 공개되었습니다.
Cohere가 에이전트 기반 소프트웨어 엔지니어링에 최적화된 MoE 모델 North Mini Code를 출시했다.
GitHub Actions의 CI 워크플로우를 Hugging Face의 서버리스 인프라에서 실행하는 방법과 이점을 설명한다.
NVIDIA가 멀티모달, 다국어 지원 및 맞춤형 정책 적용이 가능한 Nemotron 3.5 Content Safety 모델을 출시했다.
NVIDIA가 40개 언어를 실시간으로 지원하는 6억 파라미터 규모의 Nemotron 3.5 ASR 모델을 공개했다.
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