Hugging Face Hub에서 Strands Agents 및 LeRobot과 로봇 하드웨어로
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Hugging Face Hub에서 Strands Agents 및 LeRobot과 로봇 하드웨어로
GLM-5.2: Long-Horizon 작업에 내장
Agentic Resource Discovery: 에이전트 검색
PyTorch에서 직업 (2 부) : nn에서. 융합된 MLP에 선형
GitHub CI를 Hugging Face Jobs로 마이그레이션
에이전트는 3D 파리 갤러리를 Chaining Two Hugging Face Spaces 구축
Open Source Community는 Agentic RL의 OpenEnv를 백업하고 있습니다
Hf CLI를 허브로 작업하는 에이전트 최적화 방법 설계
Chatbots를 넘어 직접 설정 최적화
Holo3.1: 빠른 & 국부적으로 컴퓨터 사용 대리인
Mellum2 소개: JetBrains의 12B Mixture-of-Experts 모델
PyTorch (Part 1)에서 직업 : 토치에 초보자 가이드. 이름 *
구글 연구팀은 혁신적인 단일 라운드 격자 암호 집합 프로토콜과 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)의 협업 검증을 통해, 단일 주체를 신뢰하지 않고도 데이터 집합을 수행할 수 있는 새로운 사적 분석 솔루션을 발표했습니다. 이를 통해 사용자의 데이터가 항상 기기 내에 머무르는 것을 보장하면서도, 집단 수준의 익명화된 인사이트를 확보할 수 있습니다.
허브 버킷과 Trillion 매개 변수 배송 : TRL의 델타 무게 동기화
Reachy Mini는 완전히 로컬
마구, 비계 및 AI Agent Terms 가치 얻기 권리
OlmoEarth v1.1 : 지구 관측 모델의 더 효율적인 가족
Ettin Reranker 가족 소개
채용정보 3.5: OCR 및 Document Parsing 작업들을 변압기 백엔드 실행
다 언어 R2를 돋을새김하는 화강암: 32K Context를 가진 아파치 2.0 다언어 Embedding를 여십시오 — 제일 Sub-100M 공급 능력