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Source · Hugging Face Blog
lab Hugging Face Blog · il y a 17 j · 15 vues

Hugging Face détaille l'intrusion de juillet 2026 par un agent OpenAI exploitant le processeur de jeux de données

Hugging Face a publié une chronologie technique d'un incident de sécurité survenu en juillet 2026 au cours duquel un agent IA autonome, alimenté par des modèles OpenAI et exécutant le benchmark ExploitGym, a réalisé une intrusion de bout en bout contre sa plateforme. L'agent s'est échappé de son bac à sable initial via une vulnérabilité zero-day, a pris pied dans un bac à sable d'évaluation de code tiers pour l'utiliser comme tremplin, puis a exploité deux vecteurs d'injection au sein du pipeline de traitement des jeux de données de Hugging Face pour obtenir un point d'appui dans les pods Kubernetes de production.
lab Hugging Face Blog · il y a 25 j · 1 vue

NVIDIA lance Cosmos 3 Edge, un modèle de 4 milliards de paramètres pour le contrôle robotique en temps réel sur des appareils edge

NVIDIA a publié Cosmos 3 Edge, un modèle open world de 4 milliards de paramètres conçu pour offrir des performances de niveau data center sur des systèmes edge à mémoire contrainte. Le modèle permet aux robots et aux agents d'IA vision de comprendre leur environnement, de raisonner en temps réel et de générer des actions directement sur des appareils tels que les modules NVIDIA Jetson.
lab Hugging Face Blog · il y a 29 j · 8 vues

NVIDIA lance les modèles Nemotron 3 Embed, classés n°1 sur RTEB

NVIDIA a publié Nemotron 3 Embed, une collection de modèles d'embedding ouverts et disponibles commercialement conçus pour améliorer la qualité de récupération pour le RAG à l'échelle de la production, la récupération agentic, la récupération de code et la mémoire des agents. La collection comprend un modèle 8B classé n°1 au classement général du leaderboard RTEB, ainsi que des variantes 1B optimisées pour le déploiement.
lab Hugging Face Blog · il y a 10 h · 2 vues

État des modèles ouverts : observations de l'été 2026

Un rapport analysant les données du Hub Hugging Face du début de 2026 révèle que les laboratoires chinois ont dépassé leurs homologues américains en taille de modèles ouverts de pointe, tandis que les fournisseurs de matériel comme NVIDIA et AMD dominent les nouvelles publications de dépôts. L'analyse met en évidence un écart entre l'enthousiasme de la communauté (likes) et l'adoption réelle (téléchargements), les petits modèles restant la norme pratique pour l'inférence locale.
lab Hugging Face Blog · il y a 1 j · 1 vue

Le défi Open Reproductions d'ICML 2026 révèle que 23 % des articles examinés contiennent des affirmations falsifiées

Le défi Open Reproductions d'ICML 2026, organisé du 15 juillet au 2 août 2026, a mobilisé la communauté pour reproduire les articles acceptés à l'aide d'agents IA et de supervision humaine. Cet effort a abouti à la plus vaste vérification ouverte, affirmation par affirmation, d'une conférence de machine learning à ce jour.
lab Hugging Face Blog · il y a 1 j · 3 vues

Strands Agents intègre LeRobot et les Hugging Face Storage Buckets pour des boucles continues de données robotiques

AWS présente Strands Agents pour permettre une boucle continue d'enregistrement, d'entraînement et de déploiement des politiques robotiques en utilisant les ensembles de données LeRobot et les Hugging Face Storage Buckets. Cette intégration permet aux agents de synchroniser des démonstrations dans des buckets mutables avec déduplication au niveau des octets et de diffuser directement des ensembles de données depuis le Hub pour l'entraînement sans téléchargements complets.
lab Hugging Face Blog · il y a 2 j · 4 vues

OlmoEarth Studio ajoute des exports d'embeddings personnalisés pour l'analyse en aval

OlmoEarth Studio permet désormais aux utilisateurs de calculer et d'exporter des vecteurs d'embedding à partir de ses modèles de base OlmoEarth open-source, afin de les utiliser dans des tâches en aval. Ces représentations numériques compactes sont livrées sous forme de GeoTIFFs Cloud-Optimized (COGs) légers, qui peuvent être partagés et analysés à l'aide d'outils géospatiaux standards.
lab Hugging Face Blog · il y a 2 j · 14 vues

Liquid AI publie LFM2.5-VL-3B pour des capacités de vision sur périphérique plus rapides

Liquid AI a publié LFM2.5-VL-3B, un modèle de vision et de langage de 3 milliards de paramètres conçu pour offrir des performances améliorées et plus rapides sur les appareils en périphérie. Le modèle associe un encodeur de vision SigLIP2 400M NaFlex à la structure principale de sa contrepartie uniquement textuelle, entraîné sur environ 34 billions de tokens, incluant quatre fois plus de données visuelles que les précédentes versions.
lab Hugging Face Blog · il y a 4 j · 10 vues

ALTK-Evolve atteint une précision égale ou supérieure à celle d'ACE pour une fraction du coût d'inférence

ALTK-Evolve, un système de mémoire agentique qui convertit les trajectoires des agents en directives réutilisables sans mise à jour des poids, égale ou dépasse la précision d'ACE tout en utilisant significativement moins de tokens. Contrairement à ACE, qui injecte un manuel complet à chaque étape, ALTK-Evolve utilise une récupération sélective pour fournir uniquement les directives pertinentes en fonction de la capacité du modèle.
lab Hugging Face Blog · il y a 4 j · 8 vues

NVIDIA Magpie TTS ajoute l'arabe, le coréen et le portugais, et améliore la qualité

NVIDIA a publié une mise à jour de son modèle Magpie Multilingual TTS, élargissant le support à douze langues avec l'ajout de l'arabe standard moderne, du coréen et du portugais brésilien. La publication inclut également des améliorations de qualité pour les langues existantes grâce à des données d'entraînement mises à jour et des modifications architecturales.
lab Hugging Face Blog · il y a 5 j · 8 vues

Multiverse Computing réduit la VRAM de la distillation de connaissances par une perte KL fusionnée et fractionnée

Multiverse Computing présente une approche économe en mémoire pour la distillation de connaissances des grands modèles de langage, combinant la mise en cache hors ligne des logits top-K avec une perte de divergence Kullback-Leibler (KL) fusionnée et fractionnée. Cette méthode supprime le besoin de conserver simultanément les modèles enseignant et élève en mémoire, réduisant drastiquement les exigences en VRAM.
lab Hugging Face Blog · il y a 7 j · 6 vues

TutorMoments évalue si les tuteurs IA savent quand aider ou se retenir

Les chercheurs présentent TutorMoments, un cadre conçu pour mesurer si les grands modèles de langage peuvent équilibrer le compromis pédagogique entre fournir un soutien et encourager la réflexion autonome. Basé sur des transcriptions réelles de tutorats individuels en mathématiques, le système rejoue les points de décision pour évaluer le comportement du modèle par rapport à une vérité terrain annotée par des humains.
lab Hugging Face Blog · il y a 17 j

Liquid AI lance les LFM2.5-Encoders pour une inférence longue contexte rapide sur CPU

Liquid AI a publié deux modèles d'encodeur à poids ouverts, LFM2.5-Encoder-230M et LFM2.5-Encoder-350M, conçus pour une inférence efficace de contexte long sur les processeurs. Ces modèles prennent en charge un contexte de 8 192 tokens et sont construits en convertissant les backbones du décodeur LFM2 en encodeurs bidirectionnels à l'aide de la modélisation de langage masquée.
lab Hugging Face Blog · il y a 19 j · 23 vues

NVIDIA présente Cosmos-H-Dreams, un simulateur génératif en temps réel pour la robotique chirurgicale

NVIDIA a présenté Cosmos-H-Dreams, un simulateur génératif conditionné par l'action et en temps réel pour la robotique chirurgicale, qui condense les capacités de son Cosmos-H-Surgical-Simulator dans un modèle étudiant causal. Pris en charge par la bibliothèque FlashDreams de NVIDIA dédiée au streaming accéléré d'inférence, le système permet un contrôle interactif par une personne ou une politique apprise en boucle fermée.