Hugging Face 与 Amazon SageMaker Studio 实现一键直达集成
Hugging Face 与 Amazon SageMaker AI 推出深度链接集成,开发者在 Hugging Face 模型页点击 “Customize on SageMaker AI” 或 “Deploy on SageMaker AI”,即可一键进入 SageMaker Studio 的微调或端点部署工作流,模型已预加载。
Hugging Face 与 Amazon SageMaker AI 推出深度链接集成,开发者在 Hugging Face 模型页点击 “Customize on SageMaker AI” 或 “Deploy on SageMaker AI”,即可一键进入 SageMaker Studio 的微调或端点部署工作流,模型已预加载。
Microsoft 在 Build 2026 上宣布 Hugging Face models on Foundry,一个每周更新的精选开放权重模型目录,可一键部署到 Foundry Managed Compute 托管 GPU 平台。
Hugging Face 与 SkyPilot 联合推出 store: hf 后端,用 hf:// URL 将 Hugging Face Bucket 或任意 Hub 仓库挂载进 SkyPilot 任务,可在 20+ 云、Kubernetes 和 Slurm 上调度,读取数据零出口费。
推荐理由:原文给出无出口费存储接入 SkyPilot 的具体用法、基准数字和成本对比,读者可据此评估跨云 GPU 训练的存储方案。
Hugging Face 发布 LeRobot v0.6.0,引入 VLA-JEPA、LingBot-VA、FastWAM 等世界模型策略,新增 GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、Multitask DiT、EVO1 等 VLA,以及统一奖励模型 API(Robometer、TOPReward)。
推荐理由:官方发布说明完整列出世界模型策略、奖励模型、评测基准与部署工具的具体变化,读者可据此评估是否升级和如何用于自己的机器人训练流程。
Hugging Face 发布 🤗 Kernels 项目重大更新,几乎重新设计了整个项目。Hub 新增 kernel 仓库类型;安全方面引入可信发布者机制(默认仅加载可信发布者的 kernel。
Hugging Face 与 Cerebras 发布一个模块化、开源的实时语音对话(speech-to-speech)流水线,用 Cerebras 的高速推理解决语言模型响应延迟瓶颈。
推荐理由:原文给出了完整开放的级联语音对话架构和各层组件,开发者可以照此搭建或替换自己的实时语音 AI 流水线。
Hugging Face 推出开源基准 ScarfBench,用于评测 AI 智能体在 Spring、Jakarta EE、Quarkus 三大 Java 生态间的框架迁移能力,包含 34 个应用、102 个框架实现、204 个迁移任务和 1,331 个专家编写测试。
Google Research 发布面向表格数据分类与回归的基础模型 TabFM,将表格预测建模为上下文学习问题,无需手动训练、调参和特征工程,单次前向传播即可对未见表格生成预测。
Every Eval Ever(EEE)与 Hugging Face Community Evals 实现互通,EEE 结果可经转换器同步到 Hub 模型页和基准排行榜,并带来源徽章回链完整记录。