Runway 开源机器人模型 Praxis-1，权重与代码采用 Apache 2.0 许可
Runway 以开放权重和源码形式发布机器人控制模型 Praxis-1，采用 Apache 2.0 许可，允许商用，可从 Hugging Face 下载、代码在 GitHub。
#Hugging Face
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今日 0 条11月14日
黄仁勋离任后英伟达投资或收紧，投资人称 AI 初创融资将现缺口
英伟达 CEO 黄仁勋在执掌公司 33 年后正式卸任，投资人认为这将削弱英伟达对 AI 初创企业的资金支持。据 PitchBook 数据，英伟达今年参与了 105 轮融资，且常为最大投资方，此前曾投资 CoreWeave、Crusoe、Mistral AI、Lambda 和 Black Forest Labs，并以 13 亿美元收购 Hugging Face。
XYBench：测试 AI 助手能否识别用户问题背后的错误假设
Hugging Face 发布 XYBench，一个包含 8K+ 问题的基准，用于测试 AI 助手能否识别用户提问中的错误假设（XY 问题）并引导至真实目标，该基准获 EMNLP 2026 最佳资源论文奖。
用 SimReady 资产在 Isaac Sim 中搭建机器人抓取放置仿真
Hugging Face 发布教程，演示如何用 SimReady Central 上的 UR17G 机械臂、Robotiq 2F-140 夹爪和饮料罐资产，在 Isaac Sim 6.2 中组装场景并完成抓取放置任务。
11月13日
llama.cpp 与 ggml 发布 v1.0.0，确立语义化版本规则
llama.cpp 与 ggml 发布 v1.0.0，并明确此后公共 C API 的破坏性变更将以主版本号提升来体现。项目方称 llama.cpp 目前支持超过 150 种模型架构以及所有主流投机解码方法，并已通过 Docker、Homebrew、conda-forge、MacPorts、Winget、XCFramework 等渠道分发。
IBM 在 Granite 4.1 3B 和 8B 上发布 LLMON 标记语言预览模型
IBM 在 Hugging Face 发布 granite-4.1-3b-LLMON-preview 和 granite-4.1-8b-LLMON-preview 两个实验性预览模型，基于 Granite 4.1 base 训练，可读写 LLMON（LLM Object Notation）标记文本。
Jensen Huang 被 Nvidia 董事会罢免可能冲击 AI 行业的五个方面
Nvidia 董事会于周四罢免 CEO Jensen Huang，此前他承认婚外情，另一段关系对象被指为疑似中国间谍并涉及一家新加坡 neocloud 高管。
黄仁勋离任后，Hugging Face CEO 称将继续为开源 AI 而战
Hugging Face CEO Clément Delangue 就英伟达 CEO 黄仁勋离任表态，称这是“非常难过的一天”，并表示将继续为开源 AI 而战。
11月12日
Hugging Face 发布 TRELLIS.2 3D 生成模型微调指南
Hugging Face 发布 TRELLIS.2 3D 生成模型的微调脚本与容器，可在本地或 Hugging Face Jobs 上运行。方案用 PEFT 库为稀疏结构流 DiT 和形状流 DiT 添加 LoRA 适配器，冻结材质生成阶段，在 GSO 数据集 188 个鞋类对象上改善鞋底几何精度。
11月11日
面向多向量嵌入模型的 Token Pooling 感知训练
Hugging Face 博客介绍多向量嵌入模型的 Token Pooling 感知训练：在 pool_factor=4、文档向量减少 4 倍时，常规训练模型保留未池化 NanoBEIR nDCG@10 的 94.6%，感知训练将保留率提升至 97.8%。
Tether AI 推出 BotPsy：0.8B 参数端侧个人助理模型
Tether AI Research 发布 BotPsy，一个基于 Qwen3.5-0.8B 构建的 0.8B 参数端侧个人助理模型，专注函数调用与智能体工作流。
Hugging Face Hub 支持用 Google Cloud 账户付费
Hugging Face 组织现可关联 Google Cloud 账户，使用量直接计入 Google Cloud 账单，无需再用信用卡支付。
Hugging Face 在 Transformers 中支持决策模型
Hugging Face 在 Transformers 中加入 DecisionPipeline、AutoModelForDecision 和 DecisionConfig，让模型直接对预设选项输出概率分布而不生成文本。
11月10日
Hugging Face 高管警告：网络攻击可能让开源 AI 变得不那么开放
Hugging Face 首席政策官 Irene Solaiman 警告，网络攻击正威胁开源 AI 的开放性。她提到 OpenCode 遭攻击致用户第三方 API key 受损、OpenAI 智能体集群曾入侵 Hugging Face，以及 Fireworks 泄露客户模型权重与数据集。Hugging Face 已加强监控并更频繁轮换管理员访问 token、收紧网络控制。
NVIDIA 与 Elith 发布 Nemotron-Personas-Finance-Japan 合成数据集
Elith 与 NVIDIA 发布 Nemotron-Personas-Finance-Japan，这是开源人设数据集 Nemotron-Personas-Japan 的金融领域扩展，据称是首个百万记录级、将日本官方统计与家庭金融及金融素养数据配对的开源人设数据集。
11月9日
Hugging Face 提出 HOPE：用二阶方法剪枝 MoE 专家
Hugging Face 提出 HOPE（Higher-Order Pruning of Experts），一种考虑专家两两交互的二阶 MoE 专家剪枝方法。在 50% 剪枝率下，HOPE 取得所有方法中最佳平均排名，在智能体编程任务上比次优剪枝方法最高提升 +6.1%。
11月8日
新研究：AI 审计员能抓住多数智能体违规，但误报淹没审核者
Anthropic Institute 研究员 Andy Hall 在 Substack 复现并扩展了 METR 的研究，测试 GPT-5、GPT-5 nano、GPT-6 Astra、Opus 4.8 和 Gemini 3.8 Flash 能否像人类审核者一样发现智能体违规。
11月7日
Nous Research 微调 Qwen3.8-27B 推出 Arete-27B，宣传性回答比例从 22% 降至 0.9%
Nous Research 用约 5300 万 token 对阿里 Qwen3.8-27B 做监督微调，得到开源权重模型 Arete-27B，其宣传性回答比例从 22% 降到 0.9%，事实准确率从 2.32 升到 2.98。
Ricursive 发布 Apache 2.0 开源的 Ripple-65B Preview，主打智能体编码
AI 芯片设计公司 Ricursive Intelligence 训练并发布了开源语言模型 Ripple-65B Preview，预训练使用 12 万亿 token，采用 650 亿参数的稠密 Transformer 架构而非 MoE，并针对 Nvidia 硬件优化。
11月6日
AI2 发布 ToyBlocks：面向机器人学习的受控仿真框架
AI2 在 Hugging Face 发布 ToyBlocks，一个围绕机械臂与桌面方块搭建的开放仿真框架，属于其 FoundationWorlds 系列的第一个环境。
Open ASR Leaderboard 新增埃及与尼日利亚英语口音私有数据
Hugging Face 的 Open ASR Leaderboard 与 Liva AI 合作，新增埃及和尼日利亚两种英语口音的私有评测数据。埃及口音数据为 1.34 小时、尼日利亚口音为 1.55 小时，均为对话式自发语音，转写含标点、大小写和不流畅词。榜单同时按 Kachru 三圈模型新增口音分组，区分美国与非美国、内圈与外圈及扩展圈口音。
NVIDIA 发布 Cosmos 3 四个开放权重模型，用于交互式世界仿真
NVIDIA 在 Cosmos 世界模型平台下新增四个开放权重 checkpoint，均基于 Cosmos 3 Nano 后训练、含 16B 可训练参数，采用允许商用与非商用的 OpenMDW1.1 许可。
百度开源 2800 亿参数 ERNIE 5.5 Flash Base 基础模型
百度发布开源基础模型 ERNIE-5.5-Flash-Base，采用 MoE 架构，总参数 2800 亿、每次输入激活 140 亿，刻意不做微调或后训练，由开发者自行决定后续方向，后训练版本计划随后推出。
11月5日
Phonon TTS 端侧语音模型发布复盘：65MB 起、支持五语种并登顶榜单
Phonon 是可在本地设备离线运行的小型 TTS 模型，提供约 65MB 和 75MB 两个版本，支持英语、法语、德语、西班牙语和葡萄牙语，内置 100 多个音色。
Dharma-AI 发布 Dharma Field Extractor：20 亿参数模型按指定 schema 输出 JSON 字段
Dharma-AI 发布 Dharma Field Extractor，一个 20 亿参数模型，可从任意类型文档中抽取指定字段并以 JSON 返回，支持无 schema 的开放抽取和按指定 schema 定向抽取两种模式。
Hugging Face 政策负责人谈基于开源 AI 构建的成本、风险与取舍
Hugging Face 首席政策官兼战略高级副总裁 Irene Solaiman 在 TechCrunch 的 Equity 播客中，谈创业公司在基于开源模型构建前需要了解的成本、风险与取舍。
Hugging Face 谈开源 AI 热潮：企业如何从中获利
Hugging Face 首席政策官兼战略高级副总裁 Irene Solaiman 在 TechCrunch 的 Equity 播客中谈开源模型日益主流化后企业如何获取价值。讨论覆盖初创公司在基于开源模型构建前需了解的选型与基础设施问题，以及中国开源模型崛起背景下美国玩家能否跟上。
GPT-6 Astra 通过权重直接改写其他 AI 模型
研究团队提出 Weight-Space Programming，让 GPT-6 Astra 直接读取和生成神经网络的原始权重，无需逐步数学优化训练。Astra 仅凭权重就能识别网络学会的四款游戏和训练语言，并为三款简单游戏从零写出权重，其中 Breakout 平均得分 517 分，对比标准训练基线的 25 分。
11月4日
CWE-bench v2 发布：100 个任务覆盖 91 种 CWE，公开可复现
Collinear AI 发布 CWE-bench v2，公开 100 个安全漏洞修复任务，覆盖 91 种 CWE，评分完全程序化、结果可复现。
Palette：IBM 训练 20B 小模型按自有设计语言生成幻灯片
IBM 在 Hugging Face 博客介绍 Palette，用 LoRA 微调一个 20B 开源权重模型，把做幻灯片拆成设计师写 JSON 简报、编码器写 pptxgenjs 代码两个角色，训练数据约 1000 份幻灯片、近 1 万页，遵循 IBM Design Language。
StateBench：测试语言模型如何在长文档中追踪状态变化
Hugging Face 推出 StateBench，用于评测语言模型在长文档中追踪实体状态变化的能力，按 R-trivial、Aperiodic、Soluble、General finite 四个难度等级构建。
同一模型换 harness：CUGA、Hermes 与 Deep Agents 在 AppWorld 上的对比
IBM 团队用同一开源权重模型 GLM-5.3-flash 在 AppWorld 的 90 个任务上对比 CUGA、Hermes 和 Deep Agents，任务通过率分别为 81.1%、46.7% 和 30.0%，场景全通过率为 66.7%、26.7% 和 6.7%。
11月3日
Hugging Face 提出 Transformers 模型集成契约（MIC），用小模型在 CPU 上拦截回归缺陷
Hugging Face 提出 Model Integration Contracts（MIC）标准，通过缩小真实 checkpoint 得到的 fixture 在廉价 CPU 上运行集成测试，在 PR 阶段拦截回归。
10月31日
用 NVIDIA Nemotron 开源模型打造万圣节鬼屋 MonsterHouse
NVIDIA 员工用 Nemotron Voice Agent 搭建了万圣节互动投影 MonsterHouse，由 Nemotron ASR 负责听、Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB 负责对话、Magpie TTS Zeroshot 负责发声、Audio2Face-3D 驱动嘴部动画，全部跑在一台工作站上。
10月30日
Mistral 开放万亿参数模型 Mistral Large 4 权重，主打网络安全
Mistral 发布万亿参数开源模型 Mistral Large 4（ML4，昵称 Le Chonk）的权重，企业与政府可自行下载部署，权重已在 Hugging Face 和 API 上线。
10月29日
美国司法部审查英伟达收购 Hugging Face 交易及销售行为
美国司法部正在审查英伟达计划以 129.3 亿美元收购开源平台 Hugging Face 的交易，官员询问该收购是否会让英伟达控制 AI 分发的关键枢纽并损害竞争对手。
Mistral 发布万亿参数模型 Mistral Large 4，编码能力领先开源模型但整体仍落后中国模型
Mistral 在公开预览三周后于 Hugging Face 放出 Mistral Large 4 权重，模型昵称 Le Chonk，总参数约一万亿、每步激活 520 亿，支持文本与图像输入并输出文本和代码。
Mistral Large 4（Le Chonk）在 Hugging Face 发布
Mistral 发布多模态 MoE 模型 Mistral Large 4（Le Chonk），总参数约 1T、激活参数 49B，上下文窗口 1M tokens，以 FP8 和 NVFP4 两种官方权重发布，采用 Mistral Ecosystem Open-Weight License。
Hugging Face 发起 Project ProtoStar：让公共资助科研数据达到 AI 可用状态
Hugging Face 宣布发起 Project ProtoStar，联合卡内基梅隆大学、普渡大学、佐治亚理工学院等机构，推动公共资助的科研数据集、模型和代码以 AI-ready 格式开放共享。
Hugging Face 推出 AnySpeechRecognizer 与 AnyDecisionModel：面向 Apple 平台的语音与决策开源模型
Hugging Face 发布 AnySpeechRecognizer 和 AnyDecisionModel 两个 Swift 包，让 Apple 平台开发者可自选引擎完成语音识别与决策任务。