huggingface — 29-05-2026

17 твитов за сутки. Хакатон инноваций: от децентрализованного видео-генератора и оптимизированных для мобильных устройств LLM до революционных методов асинхронного обучения с подкреплением.

Vision-Language Detection — LocateAnything переосмысливает предсказание bounding boxes для AI-агентов, декодируя их параллельно на 138M выборках, что повышает точность и пропускную способность для визуального грундинга.

Multi-turn RL — проблема "tito" решается проще, чем кажется: достаточно одного правила реализации и одного свойства chat-template, которое уже поддерживается всеми моделями, чтобы корректно настроить многошаговое обучение с подкреплением.

LFM2.5-8B-A1B — LFM2.5-8B-A1B и его GGUF-версия LFM2.5-8B-A1B-GGUF от LiquidAI: гибридная MoE-архитектура (8B total, 1.5B active), контекст 128K, обучение на 38T токенах. Модель оптимизирована для телефонов, роботов и серверов, легко кастомизируется на одной GPU и превосходит модели в 4 раза больше по размеру.

Paris 2.0 — Paris 2.0 от BagelDotCom: первый в мире децентрализованно обученная модель генерации видео. В бенчмарке FVD она превзошла монолитную модель, обученную на тех же данных и вычислительных ресурсах, примерно в 2 раза. Веса частично открыты для исследователей.

Data Infrastructure — Hugging Face активно развивает инфраструктуру данных: клонирование 68 TB за 1 минуту 55 секунд стало возможным благодаря Xet deduplication и оптимизациям, позволяя хостить пайплайны обработки данных прямо на Hub.

Repo2RLEnv — новый инструмент Repo2RLEnv превращает любой репозиторий в запускаемую среду для оценки coding-агентов или RL-тренировки, используя реальные PR и коммиты.

RF-DETR — RF-DETR от Roboflow теперь доступен в transformers. Модель показывает state-of-the-art результаты в детекции и сегментации, превосходя архитектуры YOLO. Доступны чекпоинты, демо и документация.

LightOn Milestone — модели от LightOn (ретриверы, OCR, LLM) достигли 50 миллионов загрузок. Лаборатория остается одним из самых активных open-source игроков в области retrieval, продвигая парето-фронт AI.

LeRobot & Robotics — новый член команды LeRobotHF присоединился к Hugging Face, чтобы расширить границы AI в робототехнике, упрощая сбор данных, обучение и деплой на реальном железе.

GLM-5.1-NVFP4 — GLM-5.1-NVFP4 от NVIDIAAI появился на Hub, предлагая новые возможности для эффективного инференса.

MONET Dataset & Nano T2I — MONET от JasperAI: Apache2.0 датасет из 105M изображений с дедупликацией и рекапшеном для воспроизводимых исследований text-to-image. Также представлен Nano T2I — код для обучения собственных моделей.

Local Reachy Mini — демонстрация беспроводных локальных разговоров с роботом Reachy Mini. Стек: Parakeet -> Gemma 4 E4B -> Qwen3TTS, работающий на M5 с использованием Realtime API от llama.cpp. Все данные остаются локальными и приватными.

Hub UI Update — на /models добавлен тогл "Base only", скрывающий все finetunes, кванты, адаптеры и мерджи, упрощая навигацию по базовым моделям.

Async RL Optimization — команда HF снизила стоимость асинхронного синка весов RL в ~100 раз за счет передачи только измененных элементов (sparse safetensors). Это позволило запустить полный дисагрегированный тренинг (trainer, vLLM, env) через HTTPS и Hub Bucket без shared cluster, RDMA или NCCL, сделав реальное RL доступным с одной GPU.

huggingface — 29-05-2026

Источники