Hugging Face 发布 native-speed vLLM transformers 后端
Hugging Face 宣布 vLLM 的 transformers 建模后端现在达到甚至超过 vLLM 原生实现的吞吐速度，模型作者无需移植代码即可用 --model-impl transformers 获得 vLLM 级推理性能。
推荐理由：官方给出了与 vLLM 原生实现对比的具体吞吐数字和使用方法，读者可以据此判断是否切换到自己已有的 transformers 模型工作流。
Hugging Face
全部主题Hugging Face 开源社区动态：热门模型与数据集、排行榜变化与开源生态的晴雨表。
最新精选
第 41–46 条 · 共 46 条Hugging Face：Blog（RSS）精选AI 评分6363
Hugging Face：Blog（RSS）精选AI 评分6363 Hugging Face 模型上线 Microsoft Foundry Managed Compute，数千个开源权重模型可一键部署
Microsoft Build 2026 上宣布 Foundry Managed Compute 以及 Hugging Face 模型精选目录，数千个开源权重模型每周更新，可一键部署到 Foundry Managed Compute，支持 NVIDIA A100、H100 和 AMD MI300X。
推荐理由：原文完整说明了精选模型目录、策展管线和运行时选择，读者可以据此评估在私有网络内部署开源模型的路径。
Hugging Face：Blog（RSS）精选AI 评分6767 SkyPilot 与 Hugging Face 联合推出 store: hf，Hub 存储成为一等后端，多云读取零出口费
SkyPilot 与 Hugging Face 联合推出 store: hf，把 Hugging Face Storage 作为 SkyPilot 的一等存储后端，用一个 hf:// URL 和现有 HF_TOKEN 即可把 Bucket 或 Hub 仓库挂载进任意云上的任务。
推荐理由：两家联合发布 store: hf，给出了零出口费读取、MOUNT/COPY 用法和实测写入速度，读者可以据此评估多云 GPU 训练的存储方案。
Hugging Face：Blog（RSS）精选AI 评分7070 Hugging Face LeRobot v0.6.0 发布：世界模型策略、奖励模型 API 与六项新仿真基准
Hugging Face 发布 LeRobot v0.6.0，引入 VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA 等世界模型策略，新增 GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1 等 VLA，以及统一奖励模型 API（Robometer、TOPReward）。
推荐理由：发布方系统列出世界模型策略、奖励模型 API、新基准与部署 CLI 等更新，读者可以据此评估机器人学习工作流的变化。
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。
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。