Huggingface

外媒：Manus 可能不是中国的第二个“DeepSeek 时刻”

最近，一款名为 Manus 的中国 AI 智能体平台在网络上引起了广泛关注。该平台自上周预览推出以来，迅速吸引了大量用户，Hugging Face 的产品负责人称其为 “我见过的最令人印象深刻的 AI 工具”。与此同时，AI 政策研究者 Dean Ball 也表示 Manus 是 “最复杂的计算机 AI”。

阿里通义千问推理大模型QwQ-32B勇夺全球开源社区榜榜首

在全球最大的 AI 开源社区 HuggingFace 的最新更新中，阿里巴巴近期推出的通义千问推理模型 QwQ-32B 成功夺得了大模型榜单的第一名。这一模型在刚发布后便引起了广泛关注，超越了诸如微软的 Phi-4和 DeepSeek-R1等知名模型，展现出了强大的性能。 QwQ-32B 模型在数学、代码处理及通用能力等多个方面都取得了质的飞跃，特别是其参数数量较小的特点，使得其整体性能能够与 DeepSeek-R1相媲美。

DeepSeek-R1 登顶 Hugging Face：以10000 赞力压 150 万个模型

今日凌晨，全球最大开源平台之一 Hugging Face 的首席执行官 Clement Delangue 在社交平台发文宣布，DeepSeek-R1在 Hugging Face 上获得了超过10000个赞，成为该平台近150万个模型中最受欢迎的大模型。这一里程碑式的成就标志着 DeepSeek-R1在全球 AI 社区中的广泛认可与影响力。 DeepSeek-R1的崛起速度令人瞩目。

HuggingFace发布AI Agent课程

Hugging Face 近期推出了一门名为 “Agent课程” 的在线学习课程，旨在帮助学习者深入理解智能Agent的基础知识及应用。课程内容丰富，共分为五个单元，从Agent的基本概念到最终的作业评估，循序渐进，帮助学员掌握所需技能。课程的首个单元为 “欢迎来到课程”，提供了课程的概述、指导方针以及所需工具，确保学员在学习过程中拥有良好的基础。

内含超 100 万小时多语种录音，MLCommons 推出大型音频数据集

这一名为 the Unsupervised People's Speech 的数据集资源来自 Archive.org，整体规模超 48 TB，大部分内容属于美式英语。

黑客利用 “损坏” pickle 文件在 HuggingFace 上传恶意 AI 模型

近日，网络安全研究人员发现，在知名机器学习平台 HuggingFace 上，有两个恶意的机器学习模型悄然上传。这些模型使用了一种新奇的技术，通过 “损坏” 的 pickle 文件成功规避了安全检测，令人担忧。 ReversingLabs 的研究员卡洛・赞基（Karlo Zanki）指出，从这些 PyTorch 格式的存档中提取的 pickle 文件开头，暗示了其中包含恶意的 Python 代码。

告别复杂编程:Hugging Face发布首个机器人基础模型Pi0

Hugging Face与Physical Intelligence联手推出了划时代的机器人基础模型Pi0，这是首个能将自然语言命令直接转化为机器人动作的开源模型，标志着机器人技术进入新纪元。 Pi0模型在七个不同机器人平台上经过训练，掌握了68种独特任务，能够执行从折叠衣物到收拾桌子等复杂操作。该模型采用创新的流匹配技术，以50Hz的频率生成平滑的实时动作轨迹，确保了极高的精确度。

Hugging Face 推出 “Pi-Zero”，AI机器人更容易构建和部署

近日，Hugging Face 与 Physical Intelligence 联合推出了 “Pi0”（Pi-Zero），这是首个将自然语言命令直接转化为物理动作的基础模型。这一创新性发布吸引了广泛关注，Hugging Face 的首席研究科学家 Remi Cadene 在社交媒体上宣布，“ Pi0是最先进的视觉语言动作模型，能够将自然语言命令转化为自主行为。 ”“Pi0” 的推出标志着机器人领域的一次重大变革，类似于 ChatGPT 在文本生成领域的影响力。

Hugging Face研究人员构建OpenAI深度研究工具“开放”版本

人工智能开发平台 Hugging Face 最近宣布，他们已成功构建了OpenAI 深度研究工具的“开放”版本，旨在与 OpenAI 最近发布的深度研究工具进行竞争。 OpenAI 在一次活动中展示了其深度研究工具，这一工具能够通过爬取互联网信息，自动编制有关各种主题的研究报告。但遗憾的是，该工具目前仅对订阅了 OpenAI 每月200美元的 ChatGPT Pro 计划的用户提供有限的使用权限。

Hugging Face 推出小巧AI模型，助力设备性能提升

近期，人工智能开发平台 Hugging Face 团队发布了两款新型 AI 模型，SmolVLM-256M 和 SmolVLM-500M。他们自信地声称，这两款模型是目前为止体积最小的 AI 模型，能够同时处理图像、短视频和文本数据，尤其适合内存少于1GB 的设备如笔记本电脑。这一创新让开发者在处理大量数据时，能够以更低的成本实现更高的效率。

300倍体积缩减！Hugging Face推SmolVLM模型：小巧智能，手机也能跑AI

Hugging Face 推出了一款令人瞩目的 AI 模型 ——SmolVLM。这款视觉语言模型的体积小到可以在手机等小型设备上运行，且性能超越了那些需要大型数据中心支持的前辈模型。 SmolVLM-256M 模型的 GPU 内存需求不足1GB，性能却超过了其前代 Idefics80B 模型，这一后者的规模是其300倍，标志着实用 AI 部署的一个重大进展。

3B模型长思考后击败70B！HuggingFace逆向出o1背后技术细节并开源

如果给小模型更长的思考时间，它们性能可以超越更大规模的模型。最近一段时间，业内对小模型的研究热情空前地高涨，通过一些「实用技巧」让它们在性能上超越更大规模的模型。可以说，将目光放到提升较小模型的性能上来有其必然性。

用Mac训练个机器人叠衣服，HuggingFace开源全套教程，开源AI机器人革命要来了？

这是机器人界的 Llama？靠 100 条轨迹数据，在 Mac 上训练几个小时，就能拥有一个可以抓取乐高积木的机械臂，这是 HuggingFace 机器人科学家 Remi Cadene 晒出的一个实例。机器人的门槛可能并没有想象中那么高。Remi Cadene 之前是特斯拉人形机器人 Optimus（擎天柱）项目的成员，3 月份被挖去 HuggingFace，领导一个新的开源机器人项目 ——LeRobot，当时引发了一些轰动。LeRobot 基于有史以来最大规模的众包机器人数据集，它的代码库堪称机器人领域的「T

超越LLama2，通义千问登顶HuggingFace开源大模型排行榜榜首

12月8日消息，全球最大的开源大模型社区HuggingFace日前公布了最新的开源大模型排行榜，阿里云通义千问力压Llama2等国内外开源大模型登顶榜首。HuggingFace的开源大模型排行榜（Open LLM Leaderboard）是目前大模型领域最具权威性的榜单，收录了全球上百个开源大模型，测试维度涵盖阅读理解、逻辑推理、数学计算、事实问答等六大评测。通义千问（Qwen-72B）表现抢眼，以73.6的综合得分在所有预训练模型中排名第一。通义千问-72B登顶HuggingFace的Open LLM Leade