提案されたクロス・オリジン・ストレージ API を、transforms.js で実験
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週にAI、オープンツール、そしてループの人間と一緒に出荷ハブ
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OpenClawリポジトリを無料で試用するローカルモデルを手に入れました!*
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抱擁の表面のPP-OCRv6:1.5Mからの34.5Mへの50言語OCR パラメーター
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ロラを超えて:最も人気のある微調整テクニックを打つことはできますか?
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MosaicLeaks: リサーチエージェントが秘密を保持できますか?
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薬は十分ですか? 独自のツーリングでオープンモデルをベンチマーキング
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ヒューギングフェイスハブから、ストランドエージェントとLeRobotのロボットハードウェアへ
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GLM-5.2: ロングホライゾンのタスクのために造られる
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エージェントリソースディスカバリー:エージェント検索をしましょう
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PyTorch(パート2)でプロファイリング:nnから。 溶融MLPへのリニア
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GitHub CI を Hugging フェイスジョブに移行
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エージェントが2つのハッギングフェイススペースをチェーンすることで3Dパリのギャラリーを建設する方法
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オープンソースコミュニティは、Agentic RL 用の OpenEnv をバックアップしています
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ハブで動作するエージェントに最適化された方法として hf CLI の設計
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チャットボットを超えて直接設定最適化
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Holo3.1:高速&ローカルコンピュータ使用エージェント
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Mellum2:JetBrainsの12Bミックスチャーオブエキスパートモデル
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PyTorch(パート1)でプロファイリング:トーチガイド。 プロフィール
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グーグルがゼロトラスト統合型プライベート分析技術を発表し、暗号技術と信頼できる実行環境を融合しました
Googleの研究チームは、革新的な単一ラウンドの格子暗号集約プロトコルと信頼できる実行環境（TEE）を連携して検証することで、特定の単一主体を信頼することなくデータを集約し、ユーザーのデータが常に端末に留まる状態を確保しつつ、集団レベルの匿名性を保った洞察を得られる新たなプライベート分析手法を発表しました。