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  1. Hugging Face Blog71

    Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧推理智能体模型

    Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,一个总参数 24B、每 token 仅激活 2B 的推理模型,面向端侧私有智能体,会在回答前生成显式思维链并调用工具。

    推荐理由:LFM2.5-24B-A2B 以 2B 激活参数在工具调用与指令遵循上对标更大 MoE,并给出端侧与 GPU 推理速度数据。

  1. NVIDIA Blog78

    NVIDIA RTX Spark 笔记本上市,生态应用与本地 AI 工具同步更新

    NVIDIA 宣布 RTX Spark 笔记本将于 10 月 16 日上市,最高 128GB 统一内存、1 petaflop AI 算力,并同步推出面向本地智能体的软件与模型更新。

    推荐理由:围绕 RTX Spark 笔记本上市,梳理本地智能体、创作与开发工具链的配套更新,可据此判断本地 AI 工作流的可用程度。

  1. Hugging Face Blog78

    作者用 ML Intern 两天训练并发布六个模型

    作者借助 HuggingChat 中的 ML Intern,在两天内训练并发布了六个模型,包括柑橘病害识别、Huggy LoRA、相机角度 LoRA、涂鸦替换 LoRA、Pocket Rewriter 和 Agate 4-step 蒸馏模型,总计算成本约 103 美元。

    推荐理由:作者用 ML Intern 在两天内做出六个模型,给出了提示词写法、预算控制和基线对比等可复用细节。

  1. Hugging Face Blog60

    Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平

    英伟达团队从 Nemotron 3 出发,用 SFT、RL 和生成-验证-改进的推理流程打造专业模型,在 IOI 2026 与 IMO 2026 双双达到金牌线。

    推荐理由:原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集,可迁移到其他专业领域。

  1. Hugging Face Blog66

    微软 ThinkingBox 基准:按数据库终态而非模型自述评判 AI 智能体

    微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox 智能体评测基准,通过隔离的 MCP 工具会话运行任务,只根据智能体留下的后端终态和副作用打分,而非其生成的文字。

    推荐理由:微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准,用数据库终态而非模型自述来判定任务成败,并给出 20 次重复下的稳定性与成本数据。

已经到底了