OlmoEarth v1.1：一个更高效的模型家族

OlmoEarth v1.1系列模型效率提升，性能更强。

介绍Ettin Reranker家族

文中未提供摘要，无法提炼。

使用LoRA/DoRA微调NVIDIA Cosmos Predict 2.5以生成机器人视频

采用LoRA/DoRA高效微调技术优化Cosmos Predict模型，提升机器人视频生成质量

PaddleOCR 3.5：使用Transformers后端运行OCR和文档解析任务

使用Transformers后端运行OCR和文档解析任务

开放智能体排行榜

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Granite Embedding Multilingual R2：采用Apache 2.0协议开放的多语言嵌入模型，支持32K上下文，在参数低于1亿的模型中检索质量最佳。

Apache 2.0开源多语言嵌入，32K上下文，低参模型检索质量最优。

解锁连续批处理中的异步性

连续批处理通过异步调度提升吞吐，优化资源利用率。

在AWS上进行基础模型训练和推理的构建模块

介绍在AWS上训练和部署基础模型的关键组件与架构。

EMO：预训练混合专家模型以实现涌现模块性

探索EMO预训练方法，通过专家混合促进模型自发形成模块化结构。

vLLM从V0到V1：在强化学习中先正确后修正

未提供摘要

向开放ASR排行榜添加防基准优化机制

暂无摘要内容

Granite 4.1 大语言模型：如何构建

介绍Granite 4.1大语言模型的构建方法与过程。

Hugging Face推理提供商上的DeepInfra 🔥

DeepInfra 现已登陆 Hugging Face 推理提供商平台。

推出NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni：面向文档、音频和视频代理的长上下文多模态智能

NVIDIA发布Nemotron 3 Nano Omni模型，具备长上下文多模态理解能力，赋能文档、音频和视频代理。

如何利用OpenAI隐私过滤器构建可扩展的Web应用

（未提供摘要）

DeepSeek-V4：智能体可实际使用的百万token上下文

提供百万级上下文窗口，智能体可有效处理超长文本。

如何在Chrome扩展中使用Transformers.js

无可用摘要

QIMMA قِمّة ⛰: 质量优先的阿拉伯语大模型排行榜

首个以质量为核心的阿拉伯语大模型排行榜。

AI与网络安全的未来：开放为何重要

开放是AI赋能网络安全的关键，能促进行业协作、共享威胁情报，共同构建更强大的防御体系。

Ecom-RLVE：面向电子商务对话代理的自适应可验证环境

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利用Sentence Transformers训练与微调多模态嵌入和重排序模型

用Sentence Transformers训练微调多模态嵌入与重排序模型

你本应自己提的PR

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VAKRA内部：智能体的推理、工具使用与失败模式

剖析VAKRA智能体在推理与工具使用中的表现及失败类型

介绍HCompany的HoloTab：您的AI浏览器伴侣

HCompany推出HoloTab，一款AI浏览器伴侣。

路点-1.5：面向日常GPU的更逼真交互世界

该版本提升了交互世界的保真度，使日常GPU能流畅运行更高画质的场景。

多模态嵌入与重排序模型：基于句子变换器

使用句子变换器实现多模态嵌入与重排序。

Safetensors 加入 PyTorch 基金会

Safetensors 正式成为 PyTorch 基金会成员。

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欢迎Gemma 4：设备上的前沿多模态智能

猎鹰感知

基于Gradio后端的任意自定义前端

Gradio后端可灵活支持任意前端自定义开发，实现界面高度定制化。

Granite 4.0 3B视觉：面向企业文档的紧凑型多模态智能

专为企业文档设计的紧凑多模态AI模型。

跨25物种训练mRNA语言模型仅需165美元

用165美元跨25物种训练mRNA语言模型，成本极低。

TRL 1.0版：随领域共同发展的后训练库

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评估语音代理的新框架（EVA）

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快速构建领域专属嵌入模型的方法，一天内完成。

Hugging Face 上的开源状态：2026年春季

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Holotron-12B - 高吞吐量计算机使用代理

Holotron-12B是一种实现高吞吐量计算机操作的智能代理系统。

在Hugging Face Hub上引入存储桶功能

Hugging Face Hub推出存储桶，简化大数据集与模型的存储管理。

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基于16个开源RL库分析，总结保持训练数据高效流动的关键经验。

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百万级长上下文的并行训练策略。

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LeRobot v0.5.0在规模上全面升级，性能与功能多维提升。

将机器人AI引入嵌入式平台：数据集记录、VLA微调与设备端优化

探讨将机器人AI部署至嵌入式平台的核心技术，涵盖数据集构建、VLA微调及设备端优化策略。

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模块化扩散器提供可组合的构建块，简化扩散管道的构建与定制。

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通过稀疏门控激活部分专家，提升模型容量与计算效率。

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IBM与加州大学伯克利分校利用IT-Bench和MAST诊断企业智能体失败原因

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