Hugging Face が EMO: Pretraining mixture of experts for emergent modularity をリリース ── エキスパート12.5%でフルモデルに迫る新 MoE アーキテクチャ
Allen AI の EMO はエキスパート 12.5% でフルモデルに迫る性能を実現。人間の定義なしにモジュール構造を創発する新 MoE。
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Hugging Face で MedQA: Fine-Tuning a Clinical AI on AMD ROCm — No CUDA Required が公開 ── CUDA不要、AMD MI300Xで動く医療特化AI
AMD製GPU「MI300X」とROCmを活用し、CUDAに依存せずに医療用AIモデルを高速・高精度でファインチューニングした事例が公開。
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ServiceNow-AI が vLLM V0 to V1 のRL移行で直面した罠を公開 ── ログ確率のズレが学習を破壊する話
vLLM V0→V1移行でRL訓練が崩壊。ログ確率の不一致を4つの修正で解決した技術レポート。
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Hugging Face が Open ASR Leaderboard に Benchmaxxer Repellant を追加 ── ベンチマークの「点稼ぎ」を防止する画期的なアップデート
Hugging FaceがOpen ASR Leaderboardにベンチマークの過学習を防ぐ機能を追加。非公開データで真の性能を評価。
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Hugging Face が DeepInfra on Hugging Face Inference Providers 🔥 をリリース ── 最安値クラスのサーバーレス推論がHub直結で使えるように
Hugging FaceがDeepInfraをInference Providerとして追加。100超モデルが最安値クラスで使えるサーバーレス推論環境
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Hugging Face が AI evals are becoming the new compute bottleneck をリリース ── AIの評価コストがついに学習費を超える
Hugging Faceが警告、AI評価コストが許容範囲を超える。エージェント評価で数万ドル、モデル開発のコストを超す可能性も。
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Hugging Face が Granite 4.1 LLMs: How They’re Built を公開 ── 15Tトークン学習の8B小型モデルが前世代32Bを凌駕
IBMのGranite 4.1は15Tトークンで学習した3B〜30BのLLM。8Bモデルが前世代の32Bモデルを凌駕。最大512Kトークンの長文コンテキストに対応。
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Hugging Face が NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni を公開 ── テキスト・画像・音声・動画を1つのモデルで処理、マルチモーダルの新しい本命
NVIDIAの新モデルNemotron 3 Nano Omniがテキスト・画像・音声・動画を統合処理。VoiceBench 89.4、OSWorld 47.4を記録。
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Hugging Face が Adaptive Ultrasound Imaging with Physics-Informed NV-Raw2Insights-US AI をリリース ── 超音波の「生データ」から患者ごとの音速マップを生成しリアルタイム補正
NVIDIAとSiemens Healthineersが開発した「NV-Raw2Insights-US」が、超音波の生データから患者ごとの音速マップを生成してリアルタイム画像補正を実現。
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Hugging Face が OpenAI の Privacy Filter を活用したアプリ構築法を公開 ── 128kコンテキストを一発スキャンするPII検出モデルの実力
OpenAIの1.5BパラメータPII検出モデル「Privacy Filter」を使ったスケーラブルなWebアプリ構築チュートリアルが公開。
