Hugging Face 发布 mlclaw：在 Hugging Face 上部署 OpenClaw 智能体
Hugging Face 上线新仓库 mlclaw，用于在 Hugging Face 平台上部署 OpenClaw 智能体。该仓库名为 huggingface/mlclaw，目前仅披露了部署 OpenClaw agents 这一用途。
#Hugging Face
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今日 28 条Hugging Face：GitHub 新仓库AI 评分3333 Google DeepMind：Blog（RSS）精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布开源实验模型 DiffusionGemma，GPU 文本生成最高提速 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，基于文本扩散方法，在专用 GPU 上实现最高 4 倍的文本生成提速。该模型为 26B 总参数的 MoE，推理时仅激活 3.8B 参数，量化后可装入 18GB 显存，单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens 每秒，RTX 5090 上超过 700 tokens 每秒。
推荐理由：官方给出具体吞吐数字、显存占用和质量取舍，读者可据此判断它适不适合本地交互式工作流。
Hugging Face：GitHub 新仓库AI 评分2929 Hugging Face 发布 cadgenbench：AI 驱动 CAD 生成与编辑基准
Hugging Face 上线 cadgenbench，一个面向 AI 驱动 CAD 生成与编辑的基准。该仓库用于评测模型在 CAD 生成与编辑任务上的表现，具体指标与数据集细节尚未在现有信息中披露。
Hugging Face：GitHub 新仓库AI 评分3030 Hugging Face 推出 jobs-actions：在 Hugging Face Jobs 上运行 GitHub Actions
Hugging Face 发布新仓库 huggingface/jobs-actions，支持在 Hugging Face Jobs 上运行 GitHub Actions。该工具将 GitHub 的 CI/CD 工作流接入 Hugging Face 的计算任务环境。
Hugging Face：GitHub 新仓库AI 评分2929 Hugging Face 发布 aokit：PyTorch 轻量级提前编译工具包
Hugging Face 推出 aokit，一个面向 PyTorch 的轻量级提前编译（ahead-of-time compilation）工具包。该工具包已在 HF Spaces 上结合 ZeroGPU 的演示中被大量使用。
Hugging Face：GitHub 新仓库AI 评分4242 Hugging Face 发布 endpoints-custom-routers 仓库，为 Endpoints 自定义路由提供多种负载均衡策略
Hugging Face 在 GitHub 新建 endpoints-custom-routers 仓库，提供兼容 HF Endpoints 自定义路由功能的实现，内置多种负载均衡策略。该仓库面向 Endpoints 的自定义路由场景，具体策略种类与可用性原文未披露。
Ahead of AI（RSS）AI 评分5757 Sebastian Raschka 分享理解 LLM 架构的工作流
Sebastian Raschka 撰文介绍自己为文章和 LLM-Gallery 绘制 LLM 架构图的工作流。他从官方技术报告入手，但指出如今论文尤其工业界开放权重模型的论文细节变少，因此通常直接查看 Hugging Face Model Hub 上的 config 文件和 transformers 库参考实现来获取架构细节。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）AI 评分4646 Answer.AI 发布 ReadBench：评测视觉语言模型的文本读取能力
Answer.AI 推出 ReadBench 基准，将 MMLU-Redux、MMLU-Pro、GPQA-Diamond、BABILong 和 LongBench 等文本基准的上下文转为图像、问题保留为文本，评测 VLM 从图像中读取和推理文本的能力。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）AI 评分6060 Answer.AI 发布 ModernBERT-Large-Instruct，MLM 编码器展现零样本能力
Answer.AI 发布 ModernBERT-Large-Instruct，一个在 ModernBERT-Large（395M 参数）上用 FLAN 指令微调的编码器模型，直接用 MLM 头做分类和选择题，无需架构改动。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）精选AI 评分7676 Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT 编码器模型家族
Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT，一个替换 BERT 的 encoder-only 模型家族，含 base（149M 参数）和 large（395M 参数）两个尺寸，上下文长度达 8192 tokens。
推荐理由：发布方给出了速度、上下文长度和训练数据的具体改进点，读者可以据此评估它能否替换现有 BERT 类工作流。