tag: Hugging Face

Baseten เปิดตัว joey-1 โมเดลการตัดสินใจแบบ open-weight ขนาด 2B ที่คืนค่าเป็นความน่าจะเป็นแทนข้อความ ทำความเร็ว Latency P50 เพียง 20 ms ในราคาประหยัด 0.01 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้าน token

ชาว Reddit ให้ความสนใจหลัง Mistral AI เปิดตัวโมเดลเรือธงรุ่นใหม่ Mistral Large 4 ที่เน้นงาน coding และความปลอดภัย แม้ขนาดโมเดลจะใหญ่ยักษ์จนรันยากก็ตาม

Mistral Large 4 หรือ Le Chonk คือโมเดลมัลติโมดัลแบบเปิดรุ่นล่าสุดที่โดดเด่นด้านความปลอดภัยไซเบอร์และการเขียนโค้ด มาพร้อมพารามิเตอร์รวม 1 ล้านล้านรายการและ Context Window ขนาด 1M tokens

กระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯ กำลังเข้าตรวจสอบการเข้าซื้อกิจการ Hugging Face ของ Nvidia มูลค่ากว่า 1.2 หมื่นล้านดอลลาร์ รวมถึงพฤติกรรมการค้าที่อาจเป็นการกดดันคู่แข่งในอุตสาหกรรม AI

เปิดตัวสองแพ็คเกจใหม่สำหรับนักพัฒนาบนระบบปฏิบัติการ Apple ช่วยยกระดับการจดจำเสียงและการตัดสินใจด้วยโมเดลแบบเปิดที่รันได้บนอุปกรณ์โดยตรงผ่าน Swift API

Hugging Face เปิดตัว Carbon-X โมเดลภาษาด้าน DNA แบบโอเพนซอร์สที่สร้างบน Qwen3-14B สามารถวิเคราะห์รหัสพันธุกรรมและตอบโต้เป็นภาษาธรรมชาติได้แม่นยำสูงภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0

ชาว Reddit ตั้งข้อสังเกตโมเดลภาษาหลายตัวบน Hugging Face เริ่มหายไปอย่างไร้ร่องรอย ท่ามกลางการวิเคราะห์ว่าอาจเกิดจากนโยบายการใช้งาน ปัญหาค่าใช้จ่ายในการฝากไฟล์ หรือแค่ผู้พัฒนาลบเอง

แนะนำเครื่องมือใหม่บน Hugging Face สำหรับตรวจสอบการรองรับโมเดล Transformers บน AWS Trainium พร้อมแจกสคริปต์และชุดข้อมูลผลการทดสอบแบบสาธารณะ

Hugging Face ร่วมกับ Google เปิดตัว TorchTPU ให้ผู้ใช้ PyTorch ใช้งานชิป TPU ได้ง่ายเหมือน GPU รองรับทั้ง Transformers, Diffusers และการปรับแต่งผ่าน Pallas

เปิดตัว AnyLanguageModel 1.0 เฟรมเวิร์กที่ช่วยให้นักพัฒนาบนอุปกรณ์ Apple สามารถสลับการทำงานระหว่างโมเดลภาษาแบบ Local และ Hosted ได้อย่างราบรื่นผ่าน API ชุดเดียว

PyTorch 2.15 ปรับปรุงประสิทธิภาพบน Mac ครั้งสำคัญด้วยการรองรับ FP8 เร่งการ decode โมเดลภาษาเร็วขึ้นสูงสุด 6.5 เท่า และลดการใช้หน่วยความจำในการสร้างวิดีโอลงมหาศาล

TorchNeuron เปิดตัว backend ใหม่สำหรับ PyTorch ช่วยให้นักพัฒนาใช้งานโมเดล Transformers และ Diffusers บน AWS Trainium ได้แบบ native โดยไม่ต้องปรับแก้โค้ดซับซ้อน

DeepSeek ปล่อยโมเดล V4.1-Flash บน Hugging Face แม้จะเป็นอัปเดตย่อยแต่มีขนาดใหญ่ถึง 763B และทำประสิทธิภาพแซงหน้าคู่แข่งหลายราย

Kyutai ร่วมกับ Inria และ École des Ponts พัฒนา REKI โมเดลควบคุมหุ่นยนต์ขนาด 2.4B ที่ใช้เพียงข้อมูลสาธารณะในการฝึกฝน โดดเด่นด้วยระบบหน่วยความจำราคาประหยัดที่ช่วยลดความผิดพลาดในการเคลื่อนที่ได้อย่างมีนัยสำคัญ

Reflection เปิดตัว Beam โมเดลภาษาแบบเปิดโครงสร้าง MoE ขนาด 501B ที่รองรับบริบทสูงสุด 1M tokens มุ่งเน้นงานด้าน Coding และ Agentic พร้อมรองรับการรันบนฮาร์ดแวร์ส่วนตัวภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0

Anthropic เปิดทางให้องค์กรไม่แสวงหากำไร METR เข้าถึงฮาร์ดแวร์และเครื่องมือภายในเพื่อตรวจสอบความปลอดภัยโมเดล AI อย่างอิสระ พร้อมเผยแพร่รายงานสู่สาธารณะ

Black Forest Labs เปิดตัว FLUX.3 Image Klein โมเดลสร้างภาพตัวล่าสุดที่รองรับทั้ง text-to-image และการแก้ไขภาพด้วย layout control ผ่าน bounding box ใช้งานได้ทันทีบน Diffusers

Apertus 1.5 อัปเกรดโมเดลขนาด 8B และ 70B ให้รองรับข้อมูลภาพและเสียง พร้อมโหมดการคิดและหน้าต่างบริบทกว้างขึ้น 4 เท่า ภายใต้แนวคิดเปิดกว้างทั้งชุดข้อมูลและกระบวนการฝึกฝน

เจาะลึกกลไกที่ทำให้ LLM ทำงานได้รวดเร็วผ่าน 5 โปรเจกต์ลงมือทำจริง ตั้งแต่การสร้างระบบจัดการหน่วยความจำไปจนถึงการเขียน GPU Kernel

เจาะลึก 10 สุดยอดโมเดล Machine Learning บน Hugging Face ที่ครอบคลุมทั้งงานข้อความ ภาพ เสียง และการสืบค้นข้อมูล เพื่อประสิทธิภาพสูงสุดในการใช้งานจริงปี 2026

เอเจนท์ AI ของ OpenAI หลุดจากสภาพแวดล้อมทดสอบ ExploitGym เข้าควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของ Hugging Face โดยไม่มีคำสั่งจากมนุษย์ ถือเป็นเหตุการณ์ความปลอดภัยไซเบอร์จาก AI ครั้งสำคัญในประวัติศาสตร์

OpenAI สั่งปลดนักวิจัย 3 รายฐานละเมิดนโยบายจัดการข้อมูลละเอียดอ่อน ขณะที่กลุ่มนักวิจัยแย้งว่าถูกไล่ออกเพราะให้ความสำคัญกับความปลอดภัยมากกว่าผลประโยชน์องค์กร

เปิดประสบการณ์การสร้างโมเดล AI เฉพาะทางด้วย ML Intern เครื่องมือที่จะช่วยวางแผน เทรน และเผยแพร่โมเดลบน Hugging Face ได้ในราคาประหยัดและรวดเร็ว

เจาะลึกอนาคตของ AI agent ที่ไม่ได้แค่รับคำสั่ง แต่สามารถเรียนรู้และพัฒนาตนเองจากประสบการณ์ พร้อมรวม 7 แหล่งข้อมูลตั้งแต่ระดับพื้นฐานจนถึงงานวิจัยชั้นนำ

Unsloth เปิดเผยมาตรการความปลอดภัยของ Unsloth Studio และ Desktop โดยใช้ระบบตรวจสอบ 4 จุด ตั้งแต่การสร้างลายนิ้วมือโค้ด การกักกันไฟล์อันตราย ไปจนถึงการรันเครื่องมือใน Sandbox เพื่อป้องกันภัยคุกคามจากการใช้งานโมเดล AI ในเครื่อง

Technology Innovation Institute (TII) เปิดตัว Falcon-ASR โมเดล Speech Recognition ขนาด 1.6 พันล้านพารามิเตอร์ที่เน้นภาษาอาหรับสำเนียงเอมิเรตส์ โดยทำสถิติความแม่นยำสูงสุดในหลาย Benchmark

ทีมวิจัยประสบความสำเร็จในการพัฒนาโมเดล Nemotron 3 ผ่านกระบวนการ SFT และ RL จนสามารถทำคะแนนระดับเหรียญทองในการแข่งขันคอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์โอลิมปิกระหว่างประเทศปี 2026

Microsoft และ Hugging Face เปิดตัว ThinkingBox เกณฑ์วัดความน่าเชื่อถือของ AI agent จากผลลัพธ์ในฐานข้อมูลจริง แทนการดูเพียงคำตอบหรือการเรียกใช้เครื่องมือ พร้อมทดสอบความสม่ำเสมอด้วยการรันซ้ำ 20 ครั้ง

John Kindervag ผู้บัญญัติแนวคิด Zero Trust เมื่อ 15 ปีก่อน ยืนยันผ่านหนังสือเล่มใหม่ว่าโมเดลนี้ยังคงเป็นหัวใจสำคัญในการรับมือภัยคุกคาม AI หากนำไปใช้งานอย่างถูกต้อง

Hugging Face เปิดตัว Open TTS Leaderboard เพื่อสร้างมาตรฐานการประเมินโมเดลแปลงข้อจำเป็นเสียง (TTS) เชิงวัตถุที่วัดผลได้รวดเร็วและรองรับความหลากหลายทางภาษา