GitHub 推出 Project HydraFusion：多模型编排实现前沿级编码质量
GitHub 发布研究预览 Project HydraFusion，通过运行时多模型编排为 Copilot 提供前沿级编码能力，用户可在 GitHub Copilot CLI 中通过 /experimental 启用，费用按各模型实际消耗的 token 标准价计。
产品更新
全部主题AI 产品与应用的功能上新、改版与商业化动态——谁家的产品变强了、变贵了、能用了。
最新精选
第 21–40 条 · 共 67 条9月5日
9月3日
Hugging Face 开源 funes，为编码智能体提供可自有的记忆层
Hugging Face 发布开源工具 funes，为 Claude Code、Codex、pi、Hermes 等编码智能体提供持久记忆层，从本机已有会话构建索引，默认在本地完成嵌入与重排。
Google DeepMind 推出 Fairwind Program，向政府与企业开放 Gemini 3.8 Flash Cyber 网络防御能力
Google 推出 Fairwind Program，面向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全合作伙伴限量开放其网络防御能力，首批提供 Gemini 3.8 Flash Cyber 模型与 CodeMender 工具链，用于自主发现、验证并修复漏洞。
9月2日
Google DeepMind 为 Gemini 3.7 Flash 等模型推出智能体视频理解功能
Google DeepMind 在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 上推出智能体视频理解功能，视频分析 token 消耗最多降低 88%、成本最多降低 66%、准确率最多提升 7%。
9月1日
Hugging Face 发布 @huggingface/kernels：207 个 WebGPU kernel 与 Fleet 基准工具
Hugging Face WebAI 团队发布 @huggingface/kernels，一个从 Hugging Face Hub 加载并运行优化 WebGPU kernel 的轻量库，同时上线 207 个 kernel 的初始集合，均以 Apache-2.0 许可发布为独立仓库。
8月28日
Open ASR Leaderboard 新增首个全球南方语言评测集 Monsoon
Voice Arena 与 Hugging Face 合作，在 Open ASR Leaderboard 上新增 Monsoon en-IN 和 Monsoon hi-IN 两套评测集，印地语成为该多语言榜单上的首个印度语言。
8月25日
Hugging Face 在 Gradio 中推出 gr.Workflow，把 AI 管线变成可拖拽画布与 REST API
Hugging Face 在 Gradio 中推出 gr.Workflow，把多步 AI 管线描述为带类型节点的图，Gradio 直接提供可拖拽画布，每个节点可运行、每个中间结果可见。
8月21日
Liquid AI 发布 LFM2.5-DSpark 草稿模型，推理最高提速 3.2 倍
Liquid AI 为 LFM2.5 家族的三款模型 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 发布 DSpark 草稿模型检查点，通过投机解码在不改变输出质量的前提下提升解码速度，GPU 上吞吐最高提升 3.18 倍，端侧最高 2.87 倍。
8月20日
Mistral 发布 Agentic Search 检索层，FinanceBench 准确率从 26.7% 升至 86%
Mistral 发布 Agentic Search，一个让模型在多步检索循环中查找、检视并核实信息的检索层，通过 Mistral Search Toolkit 提供，并内置于 Studio 和 Vibe 的 Libraries 中。
8月18日
Sentence Transformers v6.0 新增 MultiVectorEncoder 支持 ColBERT 式晚期交互检索
Sentence Transformers v6.0 新增第四种模型类型 MultiVectorEncoder，用于 ColBERT 式晚期交互检索，可直接加载 PyLate、Stanford-NLP ColBERT 检查点以及 colpali-engine 的视觉文档检索模型。
8月11日
NVIDIA 发布 Magpie TTS 多语言版：开放权重、支持 12 种语言
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual，一个 364M 参数的开源权重语音合成模型，支持英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、越南语、中文、印地语、日语以及新增的现代标准阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语共 12 种语言。
8月4日
微软研究院开源 Orchard 智能体框架，Orchard-SWE 在 SWE-bench Verified 达 69.7%
微软研究院发布开源框架 Orchard，核心是 Kubernetes 环境服务 Orchard Env，可跨任务复用环境、数据管线与评测流程，并支持在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署框架内直接训练智能体。
7月23日
Diffusers 原生支持 Nunchaku 4-bit 扩散推理
Hugging Face 在 Diffusers 中引入 Nunchaku Lite，可直接用 from_pretrained() 加载 Nunchaku 量化检查点，无需自定义 pipeline 或本地 CUDA 编译。
7月21日
Hugging Face 发布 Grabette：开源机器人操作数据采集系统
Hugging Face 发布开源系统 Grabette，用手持夹爪加双摄像头录制操作演示，无需机器人或遥操作设备即可生成机器人可用的数据集。Grabette 手持端物料成本约 490€，配套的电机夹爪 Gripette 约 120€，硬件 CAD、树莓派采集软件和浏览器端处理流程全部开源。
7月8日
Hugging Face 发布原生速度的 vLLM transformers 建模后端
Hugging Face 宣布 vLLM 的 transformers 建模后端在多个 LLM 架构上已达到甚至超过 vLLM 手写原生实现的吞吐速度。该后端通过 torch.fx 做静态图分析、用 ast 重写源码，在运行时动态应用推理相关的层融合，从而匹配自定义代码的性能。
7月7日
微软 Foundry 上线 Hugging Face 模型托管计算
微软在 Build 2026 宣布 Foundry Managed Compute 与 Hugging Face 模型集合，将 Hugging Face 生态的开源权重模型每周更新、一键部署到 Foundry 托管 GPU 平台。
LeRobot v0.6.0 发布：世界模型策略、奖励模型与六个仿真基准
Hugging Face 发布 LeRobot v0.6.0，围绕机器人学习闭环引入世界模型策略（VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA）、新一批 VLA（GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT）以及统一奖励模型 API（Robometer、TOPReward）。
Hugging Face 与 SkyPilot 联合推出零出口流量存储集成
Hugging Face 与 SkyPilot 联合发布集成，用户可用一个 hf:// URL 和已有的 HF_TOKEN 把 Hugging Face Bucket 或任意模型、数据集、Space 仓库挂载进 SkyPilot 任务，并在 20 多个云、Kubernetes、Slurm 和本地环境上运行。
7月1日
Hugging Face 与 Cerebras 将 Gemma 4 引入实时语音 AI
Hugging Face 与 Cerebras 联合演示了一套实时语音到语音流水线，用 Cerebras 加速 Gemma 4 31B 推理，串联 Nvidia Parakeet 语音识别与阿里 Qwen3TTS 语音合成。
6月25日
Google DeepMind 在 Gemini 3.5 Flash 中内置 computer use 工具
Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash，此前它仅以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型形式提供。