LeRobot v0.4.0 リリースノート / 新機能
Hugging Face は LeRobot v0.4.0 をリリースし、スケーラブルな Datasets v3.0、PI0.5 や GR00T N1.5 といった VLA モデル、そしてハードウェア統合を簡素化するプラグインシステムを導入しました。
Hugging Face と Meta がエージェント環境向けの OpenEnv を導入
Hugging Face と Meta は、トレーニングやデプロイに使用される安全なサンドボックス型エージェント環境の標準化されたオープンコミュニティハブである OpenEnv と OpenEnv Hub を立ち上げました。
Hugging Face と VirusTotal のセキュリティ協力
Hugging Face は VirusTotal と提携し、Hugging Face Hub 上の 220 万以上の公開モデルおよびデータセットリポジトリを継続的にスキャンして、機械学習コミュニティを悪意あるアセットから保護します。
Sentence Transformers が Hugging Face に参加
Sentence Transformers ライブラリは、TU Darmstadt の UKP Lab から Hugging Face に移行し、より良いインフラストラクチャを活用してオープンソース開発を継続します。
Hugging Face AI Sheets ビジョンアップデート
Hugging Face AI Sheets は、ビジョン機能をサポートするようになったオープンソースツールで、ユーザーは画像から構造化データを抽出したり、テキストからビジュアルを生成したり、スプレッドシートインターフェース内で画像を編集したりできます。
オープンソース OCR モデルガイド – 現代のビジョン・ランゲージ OCR の選択、実行、拡張
Hugging Face は、オープンウェイト OCR モデルに関する包括的なガイドを発表し、機能、ベンチマーク性能、コスト効率、ローカルまたはホストされたエンドポイントでの実行方法を詳述しています。
食物アレルギーのためのAI：生物医学研究向けオープンデータセットコレクション
Hugging FaceはAI for Food Allergiesプロジェクトを開始し、AI主導のアレルゲン予測、薬剤探索、食品安全を加速するための、キュレーションされたデータセットの最初のオープンでコミュニティ主導のコレクションを導入しました。
Google Cloud C4 と Intel Xeon 6 の GPT OSS 向けパフォーマンス
Google Cloud C4 VM は Intel Xeon 6 プロセッサを搭載し、C3 VM と比較して GPT OSS MoE モデル推論の総所有コスト（TCO）を最大 1.7 倍改善します。
OpenVINO を使用して Intel CPU で SmolVLM を 3 ステップで実行する
Hugging Face は、Optimum‑Intel と OpenVINO を使用して Intel CPU 上で小型ビジョン‑ラングエッジモデル SmolVLM をデプロイする方法を示し、PyTorch と比較して最大 65 倍のスループット向上を実現しています。
Nemotron-Personas-India: 主権AIのための合成データ
NVIDIAは **Nemotron-Personas-India** をリリースしました。これは CC BY 4.0 ライセンスの合成データセットで、2100万件のインディックペルソナを含み、インドの多言語・文化的に多様な環境における主権AIのデータギャップを埋めることを目的としています。
Arm、PyTorchカンファレンス2025に出展
Arm は 10 月 22 日から 23 日に開催される PyTorch カンファレンスに参加し、ExecuTorch や vLLM などの AI デプロイツールを展示するとともに、クラウド、エッジ、モバイルプラットフォーム全体で AI をスケールさせるための開発者フィードバックを収集します。
BigCodeArena: コード生成をエンドツーエンドでコード実行により評価
Hugging Faceは、ユーザーが生成されたコードをリアルタイムで実行・インタラクションできるヒューマン・イン・ザ・ループプラットフォーム、BigCodeArenaを立ち上げました。
Core ML と dots.ocr を使用した最先端 OCR
Hugging Face は、3B パラメータの dots.ocr モデルを Core ML と MLX を使用してデバイス上で実行できるように変換し、OmniDocBench で Gemini 2.5 Pro を上回る性能を実現したことを示しています。
Hugging Faceが検索埋め込み評価のためのRTEBを導入
Hugging Faceは、オープンデータセットとプライベートデータセットのハイブリッドを用いて、埋め込みモデルの真の汎化性能と検索精度を測定することを目的とした新しい標準であるRetrieval Embedding Benchmark（RTEB）のベータ版をリリースしました。
VibeGame: AI支援ゲーム開発のための高レベル宣言型エンジン
Hugging Faceの研究者Dylan Ebertが、AIの熟練度に最適化されたウェブベースのスタックと高レベル抽象化を組み合わせた、'バイブコーディング'を可能にする宣言型ゲームエンジン、VibeGameを紹介します。
深さプルーニングされたドラフトモデルを使用した Intel Core Ultra 上の Qwen3-8B 加速
Intel Core Ultra 上で speculative decoding と深さプルーニングされた Qwen3‑0.6B ドラフトを使用して Qwen3-8B を加速し、約 1.4 倍の速度向上を実現し、Hugging Face の smolagents による高速ローカル AI エージェントを可能にします。
Nemotron-Personas-Japan リリース
NVIDIAは、主権AIと文化に配慮したLLMの開発を支援することを目的とした、600万件の日本人ペルソナからなるオープンな合成データセット **Nemotron-Personas-Japan** をリリースしました。
Swift Transformers 1.0 リリースノート / 新機能
Hugging Face は Swift Transformers 1.0 をリリースしました。この安定版ライブラリは、トークナイザー、ハブアクセス、モデルラッパーを提供し、Apple Silicon 開発者向けにローカル LLM の統合を簡素化します。
Smol2Operator リリース：小さな VLM をオープンソースのエージェント型 GUI コーダーに変える
Hugging Face は Smol2Operator をリリースしました。これは、2.2 B パラメータの SmolVLM2‑2.2B‑Instruct モデルをオープンソースのエージェント型 GUI コーダーに変換するポストトレーニングレシピで、すべてのコード、データセット、そして生成されたモデルが公開されています。
SyGra: LLM と SLM データ生成のためのローコードフレームワーク
SyGra は ServiceNow AI が開発したローコード/ノーコードフレームワークで、Large と Small 言語モデル向けのデータセットの作成、変換、アラインメントを簡素化します。
Hugging Face Gaia2 と Meta Agents Research Environments (ARE) リリース
Hugging Face は、複雑で実世界に近いシミュレーション環境において AI エージェントを評価・デバッグするための、読み書き型エージェントベンチマーク Gaia2 と Meta Agents Research Environments (ARE) フレームワークをリリースしました。
Scaleway が Hugging Face 推論プロバイダーに追加 – 機能、使用方法、課金
Scaleway は Hugging Face Hub の公式推論プロバイダーとなり、低遅延でヨーロッパにホストされたサーバーレスアクセスを通じて、最先端モデルを柔軟な課金オプションで提供します。
Hugging FaceがPublic AIを推論プロバイダーとして統合
Hugging FaceはPublic AIをサポートされる推論プロバイダーとして追加し、Swiss AI InitiativeやAI Singaporeなどの機関が提供する主権モデルへのサーバーレスアクセスを可能にしました。
LeRobotDataset v3.0 リリースノート / 新機能
Hugging Face は LeRobotDataset v3.0 をリリースしました。これは大規模なデータ保存とストリーミングを可能にし、数百万エピソードをサポートする標準化されたロボティクスデータセット形式です。
Gradioによる可視透かし
Hugging Faceは、Gradioライブラリを使用してAI生成画像、動画、テキストに可視透かしを簡単に追加できる方法を導入し、合成コンテンツの透明性向上を図っています。
Writer Palmyra-mini ファミリーリリース
Writer は、1.5B から 1.7B パラメータの軽量オープンモデルで構成される Palmyra-mini ファミリーをリリースしました。このファミリーは、ベースモデルと、論理と数学に最適化された 2 つの専門的な推論バリアントを備えています。
Together AI を使用した Hugging Face Hub の LLM のファインチューニング
Together AI と Hugging Face がプラットフォームを統合し、開発者は Together AI のインフラストラクチャを使用して Hugging Face Hub の任意の互換性のある LLM をファインチューニングできるようになりました。
Jupyter エージェント：ノートブックで推論できるLLMのトレーニング
Hugging Face は、高品質な合成データ生成パイプラインと最適化されたスキャフォールディングを導入し、Qwen3-4B のような小型 LLM を最先端のデータサイエンスエージェントへと変換します。
mmBERT: ModernBERT が多言語化
Hugging Face は、1,800 以上の言語で 3 兆トークン以上を学習した大規模多言語エンコーダモデル mmBERT を発表し、性能と推論速度の両面で XLM‑R を上回ります。
EmbeddingGemma 300M リリースノート
GoogleはEmbeddingGemmaをリリースしました。これは308Mパラメータの多言語埋め込みモデルで、サブ500MモデルのMTEBベンチマークでトップに立ち、オンデバイス使用に最適化されています。
SandboxAQ SAIR データセットリリース
SandboxAQは、実験的に測定されたIC50ラベルとペアになった共折りたたみ3Dタンパク質‑リガンド構造の最大規模データセットであるSAIRをリリースしました。5百万以上のAI生成構造を提供し、AI駆動の創薬を加速します。
Hugging Face ZeroGPU 事前コンパイルガイド
Hugging Face は ZeroGPU Spaces 向けに事前コンパイル（AoT）を導入し、Flux、Wan、LTX などの生成モデルで 1.3x〜1.8x の速度向上を実現し、ジャストインタイムコンパイルのオーバーヘッドを排除します。
NVIDIA Nemotron ポストトレーニングデータセット v2 と Nemotron Nano 2 9B リリース
NVIDIAは、600万サンプルの多言語推論データセットと、ハイブリッドTransformer-Mambaアーキテクチャを活用して推論コストとスループットを最適化するNemotron Nano 2 9Bモデルをリリースしました。
Claude と Hugging Face で画像を生成する
Hugging Face は、Model Context Protocol（MCP）サーバーを介して AI を Hugging Face Spaces に接続することで、Claude 内で画像生成を可能にします。
研究のための Hugging Face MCP: AI と研究ツールをつなぐ
Hugging Face は Research Tracker MCP を導入し、AI エージェントが Model Context Protocol を通じて arXiv、GitHub、Hugging Face を統合し、研究の発見を自動化できるようにします。
Hugging Face kernel-builder: プロダクション対応 CUDA カーネルの構築とスケーリングガイド
Hugging Face は、プロダクション対応 CUDA カーネルの開発、マルチアーキテクチャコンパイル、そして Hugging Face Hub を通じた配布を簡素化する kernel-builder ライブラリを導入しました。
Arm と ExecuTorch 0.7: 生成AI を何十億台のデバイスへ拡大
Arm と ExecuTorch 0.7 ベータは、KleidiAI による自動 AI アクセラレーションを実現し、SDOT 命令を活用して Llama 3.2 などの LLM を何十億台もの既存 Arm ベースデバイスへ提供します。
Arm Neural Super Sampling (NSS) リリース
Arm は Neural Super Sampling (NSS) をリリースしました。これは GPU の負荷を軽減し、モバイルデバイスで高解像度レンダリングを可能にする AI 搭載のアップスケーリングソリューションです。
FilBench: フィリピン語におけるLLMの能力評価
Hugging Faceは、タガログ語、フィリピン語、セブアノ語におけるLLMの流暢さ、言語能力、文化的知識を評価するために設計された包括的な評価スイート、FilBenchを導入しました。
TextQuests: テキストベースのビデオゲームにおけるLLMエージェント的推論の評価
Hugging Faceは、25本のクラシックなInfocomインタラクティブフィクションゲームを使用したベンチマーク「TextQuests」を導入し、LLMエージェントの長文コンテキスト推論能力と探索能力を評価します。
Hugging Face AI Sheets リリース
Hugging Face は、オープンソースのノーコードツールである AI Sheets をリリースしました。このツールは、オープンAIモデルを使用してデータセットを構築、変換、強化するためのものです。
Accelerate ND-Parallel: 効率的なマルチGPU訓練ガイド
Hugging FaceはAccelerateとAxolotlにND-Parallelismを統合し、ユーザーがデータ並列、完全分割データ並列、テンソル並列、コンテキスト並列の各戦略を組み合わせて、大規模モデルのマルチGPU訓練を最適化できるようにしました。
NVIDIA AI-Q Blueprint: DeepResearch Benchでトップランクのオープンディープリサーチエージェント
NVIDIAのAI-Q Blueprintは、Hugging Face DeepResearch Benchでオープンライセンススタックのトップに立ち、Llama 3.3-70B Instruct と Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5 の組み合わせを活用しています。
3LM: アラビア語LLM向けSTEMとコードのベンチマーク
Hugging Face と TII UAE が 3LM を発表しました。これは、アラビア語大型言語モデルを STEM 分野とコード生成で評価するために設計された、初の包括的ベンチマークです。
Gradio を使用した Python での MCP サーバー実装
Hugging Face は、Python 開発者が Gradio を使って Model Context Protocol (MCP) サーバーを迅速に構築できる方法を紹介し、LLM が Hugging Face Hub 上の数千の AI モデルや Spaces と統合できるようにします。
Hugging Face Trackio リリース
Hugging Face は、無料でオープンソースの軽量実験トラッキングライブラリである Trackio をリリースしました。wandb のドロップイン置換として機能し、Hugging Face Spaces と Datasets とのネイティブ統合を提供します。
Hugging Face CLI アップデート: hf コマンドへの移行
Hugging Face は huggingface-cli を hf に名称変更し、より使いやすいリソース‑アクション形式のコマンド構造と、HF インフラ上でスクリプトを実行するための新しい hf jobs サービスを導入しました。
効率的なデータ重複排除のための Parquet コンテンツ定義チャンク
Hugging Face は Parquet コンテンツ定義チャンク (CDC) を導入し、PyArrow と Pandas で利用可能にしました。これにより、Xet ストレージ層上で Parquet ファイルの効率的な重複排除が可能となり、アップロードとダウンロードの時間が大幅に短縮されます。
Diffusers と PEFT を使用した Flux の高速 LoRA 推論
Hugging Face は Flux.1-Dev 向けに最適化レシピを発表し、ホットスワッピング、torch.compile、FP8 量子化を組み合わせることで LoRA 推論を最大 2.23 倍高速化しました。
TimeScope: 長動画大規模マルチモーダルモデル理解のための新しいベンチマーク
Hugging Face は、1 分から 8 時間までのコンテンツに動画の針を挿入して、ビジョン・ランゲージモデルの時間的理解度を評価するオープンソースベンチマーク「TimeScope」を導入しました。