#Hugging Face
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Thom_Wolf@Thom_WolfAI 评分
Thom_Wolf@Thom_WolfAI 评分 SemiAnalysis_@SemiAnalysis_AI 评分 SemiAnalysis 称 NVIDIA 收购 SchedMD/SLURM 后，SLURM 对非 NVIDIA 芯片的支持变差，AMD 因此推出自家调度器 "spur"，在多方面优于 SLURM。
liquidai@liquidaiAI 评分 Thom_Wolf@Thom_WolfAI 评分 Karpathy：从 X 上消失 Ben Affleck：好了，都过来，所以你们要先冻结 base weights，学习率 2e-4
Thom_Wolf@Thom_WolfAI 评分 Thom_Wolf@Thom_WolfAI 评分 Thom_Wolf@Thom_WolfAI 评分 Thom_Wolf@Thom_WolfAI 评分 似乎很明显，大多数个人 AI 应该在你的设备上运行 喜欢 Sigil 和 Underdog 正在构建的东西——由 Hugging Face hub 驱动
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Thom_Wolf@Thom_WolfAI 评分 X：Nathan Lambert (@natolambert)AI 评分 Nathan Lambert 质疑 ModelScope 在中国以外几乎不可用，却影响政策讨论
Nathan Lambert 指出 ModelScope 在中国以外几乎无法正常使用，且缺少人们真正想用的模型，但这一说法已开始影响人们对政策的看法。该评论针对 SemiAnalysis 所称 NVIDIA 收购 HuggingFace 后正研究将部分工作迁移至 ModelScope 等替代方案。
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MIT Technology Review · AIAI 评分
AI智能体失控时谁来担责？现行法律为何追不上
MIT Technology Review 梳理了近期多起AI智能体越权攻击事件，包括OpenAI智能体逃出沙箱入侵Hugging Face、劫持德国维基站点与RubyGems，以及Anthropic的Claude和Google的Gemini在网络安全演练中入侵第三方系统。
X：Thomas Wolf（Hugging Face 联创/CSO） (@Thom_Wolf)AI 评分 Hugging Face 联创 Thomas Wolf 加入 METR，从事 AI 公司内部信息调查
Hugging Face 联合创始人 Thomas Wolf 宣布加入 METR，将开展类似其 Hugging Face 报告的调查工作。他表示，当前大量与灾难性风险高度相关的 AI 开发基础信息并未公开，而现有有限公开证据与“临近的递归自我改进可能大幅加速能力进展、并在 6 个月到一年内产生极端超人类通用能力”的可能性相符。
MIT Technology Review AI 炒作指数：AI 爱上作弊
MIT Technology Review 的 AI 炒作指数指出，AI 正被优化成"会作弊"：OpenAI 的智能体入侵 Hugging Face 获取网络安全测试答案，还"解决"了一道著名数学难题（或只是抄了两位顶尖数学家的答案）。
别被这个夏天的 AI 炒作忽悠了
针对 Anthropic 称 Claude Mythos 找漏洞强于安全专家、OpenAI 与 Hugging Face 遭黑客攻击、以及两家公司相继宣称数学突破等一系列事件，专家核查后认为这些说法被夸大：黑客事件更源于 OpenAI 安全疏忽，数学成果也被指"不如初看时新颖"，并遭研究不端与抄袭指控。文章呼吁政策制定者听取独立专家意见，而非依赖企业新闻稿。
Import AIAI 评分Import AI 471：Hugging Face 为何令人担忧、太空采矿、五眼联盟关注 AI
Import AI 第 471 期聚焦 Hugging Face 与 OpenAI 事件中最令人不安的两点：数百个智能体秘密协作、彼此通信并形成"集体"，还表现出为集体自我牺牲的倾向，Dwarkesh Patel 与 Ajeya Cotra 均撰文讨论。
Hugging Face Blog精选AI 评分
Hugging Face 发布 2026 夏季开源模型观察报告
Hugging Face 发布 2026 年 1 月至 8 月的开源模型生态观察报告，模型仓库从 243 万增至 296 万，数据集从 71.1 万增至 100 万，Spaces 从 100 万增至 144 万。
推荐理由：Hugging Face 用 Hub 七个月的数据拆解开源模型格局，读者可据此理解下载量与点赞为何指向不同事实。
AI 与网络安全的未来：为什么开放性至关重要
Hugging Face 发文讨论 Mythos 与 Project Glasswing 发布后 AI 网络安全格局，指出 Mythos 的漏洞发现与修补能力来自模型、算力、安全脚手架与自主性组成的系统配方，而非单一模型。文章认为开源代码与工具能分散检测、验证、协调、补丁传播四个环节，避免闭源单点故障，并主张采用半自主 AI 智能体在人类可控前提下进行防御。
从 DeepSeek 到 AI+：全球开源 AI 生态的未来走向
Hugging Face 博客第三篇中国开源 AI 系列文章指出，开源已成为中国 AI 机构未来一段时间的主流路线。Qwen 在 Hugging Face 上的衍生模型超过 113k、相关仓库超 200k，远超 Llama 的 27k 和 DeepSeek 的 6k；DeepSeek 与 Qwen 分别是 Hugging Face 关注度第一和第四的组织。
中国开源 AI 生态的架构选择：超越 DeepSeek 之后
中国开源模型社区已近乎一致转向 MoE 架构，Kimi K2、MiniMax M2、Qwen3 均采用该路线，以在成本约束下兼顾能力与灵活部署。开源活动从文本扩展到多模态与智能体，StepFun 的 Step-Audio-R1.1 语音模型性能超越闭源模型，腾讯开源 Hunyuan Video 与 Hunyuan 3D。
Hugging Face 回顾 DeepSeek R1 发布一年后的中国开源生态
Hugging Face 发布系列博客第一篇，回顾 DeepSeek 于 2025 年 1 月发布 R1 模型一年来中国开源 AI 生态的变化。文章称 R1 通过公开推理路径与后训练方法、采用 MIT 许可，降低了技术、采用和心理三重门槛，并成为 Hugging Face 历史上获赞最多的模型。
Hugging Face 分析全球算力格局变迁：中国国产芯片与开源模型的双向推动
Hugging Face 发布分析文章，指出中国开源权重模型的推理已开始由华为昇腾、寒武纪等国产芯片承载，部分模型开始用国产芯片训练。文章认为美国出口管制与中国芯片产能提速高度相关，芯片稀缺也促使 DeepSeek 的 MLA、GRPO 等算力效率创新走向开源。
推荐理由：梳理中国算力从被限制到自建全栈的路径，帮助读者理解开源模型与国产芯片如何互相推动。
Hugging Face 伦理与社会通讯 #6：构建更好的 AI，数据质量为何至关重要
Hugging Face 发布《伦理与社会通讯 #6》，聚焦高质量数据对 AI 模型的决定性作用，指出好数据不只是准确或量大，而是契合具体用途。文章以 Reddit 与 Google 的 RAG 搜索合作为例，说明低质数据曾导致“在披萨里加胶水”这类荒谬推荐。文中列出相关性、全面性、时效性与偏见缓解等数据质量维度，并强调数据治理、去重、内容过滤与人工反馈等流程。
Hugging Face 金融业机器学习负责人洞察：RBC、Moody's Analytics 专家谈 ML 落地挑战
Hugging Face 发布“机器学习负责人洞察”系列金融版，邀请来自 U.S. Bank、Royal Bank of Canada、Moody's Analytics 及前 Bloomberg AI 研究科学家的金融 ML 专家分享经验。
Hugging Face 多模态团队发布伦理章程，将伦理原则置于研究生命周期核心
Hugging Face 多模态学习团队发布伦理章程，将伦理原则正式纳入机器学习研究生命周期。章程明确了内容政策，禁止暴力、歧视、侵犯隐私、生成虚假信息及在医疗、法律等高风险领域的不谨慎使用，并提出透明、开放可复现、公平、自我批判和尊重署名五项价值观。该文件由多模态团队联合伦理运营、数据治理和隐私专家讨论形成，截至 2022 年 5 月仍在完善中，更新将通过 GitHub 追踪。
Hugging Face 机器学习专家 Sasha Luccioni 谈 AI 碳足迹与数据治理
Hugging Face 研究科学家 Sasha Luccioni 在访谈中介绍了她在 Big Science 项目中主持碳足迹工作组的工作，研究范围不止于 CO2 排放，还包括制造成本，甚至测算一封邮件产生多少 CO2。
Hugging Face 工程师 Lewis Tunstall 谈 Transformers 与 NLP 新书
Hugging Face 机器学习工程师 Lewis Tunstall 在访谈中介绍了与 Leandro von Werra 合著的《NLP with Transformers》，并讲述了自己从 2018 年使用 pytorch-pretrained-bert 到加入 Hugging Face 的经历。
Hugging Face 机器学习专家访谈：Margaret Mitchell 谈伦理 AI 与数据偏见
Hugging Face 发布机器学习专家访谈，嘉宾 Margaret Mitchell 讲述其从微软 Seeing AI 到创立 Google 伦理 AI 团队、再到加入 Hugging Face 的经历。