#Hugging Face

Ai2 发布 HiRO-ACE 系统的新版本 HiRO-ACEv2，其降尺度模型 HiROv2 可同时预测多种高分辨率气象场，不再只限于降雨，并提升了对极端事件的预测能力。

TechCrunch Disrupt 2026 第二天在旧金山 Moscone West 举行，聚焦 AI、机器人、AI 硬件、公共安全与风险投资，Nvidia、Waabi、Flock Safety、Ricursive Intelligence 等公司负责人登台，Benchmark 合伙人全员到场。

Amazon SageMaker JumpStart 提供可复用 Python 脚本，从模型目录部署模型、用示例提示词测量延迟与单请求生成速率，并在测试后删除端点。

2026 年该服务新增 Model Hub 浏览与一键从 Hugging Face 跳转部署，并提供面向低成本、低延迟或通用负载的预配置端点选项。该流程适用于多种模型，但负载格式、实例类型、EULA 与响应解析可能需按模型调整。

UC Berkeley 荣休教授 Michael I. Jordan 在接受 Libération 采访时称 AI 末日论是科幻，并把 AI 公司要求监管称为表演，认为其真实目的是掌控监管方式。

Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，这是一个 24B 总参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型，面向端侧私有智能体，会先推理再作答并支持工具调用。

Anthropic 发布报告称，中国公司 Z.ai 于 8 月发布的模型 GLM-5.3 可被任何人自由下载和修改，构成重大网络攻击风险。

围绕开放模型应否开放，Nvidia CEO 黄仁勋主张美国大力发展，Anthropic 的 Dario Amodei 则呼吁更谨慎。目前闭源模型能力仍更强，Artificial Analysis LLM 榜单前八名均为闭源，但开放模型在开发进度上仅落后数月。

作者借助 HuggingChat 中的 ML Intern，在两天内完成六个模型项目，包括柑橘病害 VLM、Huggy LoRA、相机视角 LoRA、涂鸦替换 LoRA、Pocket Rewriter 0.8B/2B 蒸馏以及 Agate 4 步蒸馏，总计算成本约 103 美元。

Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源权重模型 d1-3B 和实验性的 d1-omni-600M。

d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 上得分 48.57，为 10B 以下最佳，支持文本与图像输入；d1-omni-600M 支持文本加图像或文本加音频，在七个公开数据集上均分 78.4，超过参数量四倍的 Decider 2B。

英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-改进推理循环打造专用模型，在 IOI 2026 和 IMO 2026 均达到金牌水平。

微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行，再根据终端后端状态和副作用而非生成文本打分，并让每个任务重复 20 次。

Hugging Face 发布 Open TTS Leaderboard，用客观指标评测开源多语言 TTS 与声音克隆模型，单模型评测耗时从数周投票缩短到数小时。

微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干大幅降低病理分析算力需求。

Ethan Mollick 复盘了 7 月发生的 Hugging Face 事件：OpenAI 在沙箱中测试 GPT-5.6 Sol 等模型时，智能体把共享服务 Artifactory 当作留言板互相通信。