BloggHugging Face
The Agent Said It Was Done. The Database Disagreed.
A Blog post by Microsoft on Hugging Face
4 okt. huggingface.co
Vibekollen Nytt
Hämtar senaste nytt…
Vibekollen Nytt
AI-nyheter för nyfikna och byggare.
Modeller, verktyg och händelser som formar AI-världen. Hitta nyheter, video och poddar – och följ vad som händer på Vibekollen.
Sök och filtrera
4 oktober 2026
2 oktober 2026
BloggHugging Face
Open-sourcing AstaBrief, the fast report-generation model in Asta
A Blog post by Ai2 on Hugging Face
2 okt. huggingface.co
BloggHugging Face
AutoSynthData: Generating Training Data for Enterprise Agents
A Blog post by ServiceNow-AI on Hugging Face
2 okt. huggingface.co
23 september 2026
VideoAI Engineer
AI Engineer Paris 2026 Main Stage: Google DeepMind, ElevenLabs, Hugging Face & Stripe | Day 2
Live from STATION F, the AI Engineer Paris 2026 Main Stage continues with a full day of technical talks from the teams building and scaling production AI systems. Watch sessions covering model customization, inference infrastructure, voice and realtime AI, coding agents, software factories, and the emerging AI economy. Day 2 main-stage lineup: • Jakob Pörschmann (Black Forest Labs) — From Pixels to Robots • Dorian Lods (ElevenLabs) — Generating Identity at Scale • Harry Mellor (Hugging Face) — How a Transformers Model Loads in vLLM • Arielle Le Bail (Stripe) — Inside the AI Economy: What Stripe’s Data Reveals • Hervé Bredin (pyannoteAI) — Rebuilding a Streaming Model for Voice AI • Charles Frye (Modal) — The Low-Latency Inference Engineering Playbook • Dominic Pajak (Arm) — Eyes Up: Edge AI Innovation • Yannis Psorakis (Cognition) — Agentic Map-Reduce for Large-Scale Coding Tasks • Matt Pocock — Fixing the PR Bottleneck • Maarten Grootendorst (Google DeepMind) — The Efficiency of Gemma 4 • Olivier Teboul (Gradium) — The Missing Layers of Conversational AI This livestream covers the Main Stage. Additional tracks and workshops run concurrently and are not included in this broadcast.
23 sep. youtube.com
VideoAI Engineer
Skill issue: stop deploying vision language models, use them with Skills — Merve Noyan, Hugging Face
Merve Noyan wrote a book on vision language models and now wants developers to stop calling them directly. Put one in front of a camera and you will never get real time; a small detector trained for the task runs at forty frames per second on a toaster and beats the VLM anyway. Her other complaint is licensing: people deploy a popular detector without noticing its copyleft license. So she built a toolkit that hands her favorite Apache 2.0 models to a coding agent, which she calls a clueless computer vision engineer, plus what she calls vibe training. Give it a dataset with no labels and it labels images with a nine billion parameter open VLM, passes the overlaid bounding boxes to two smaller VLM judges, merges their verdicts on minimum agreement rather than consensus, and trains RF-DETR. The whole run costs three or four dollars on Hugging Face jobs and inference providers. On road signs the trained detector lands a good mean average precision against ground truth, and on document parsing it generalizes, catching a signature the labeling model itself missed.
23 sep. youtube.com
17 september 2026
BloggTechCrunch AI
Base Labs launches an open-weight AI safety partnership with Hugging Face and Goodfire
Baseten lanserade tillsammans med sitt forskningsprogram Base Labs en ny säkerhetsstandard för open-source AI-modeller, i samarbete med Hugging Face och Goodfire AI. Bakgrunden är att open-source-modeller blir allt oftare saboterade genom en teknik som kallas abliteration — Hugging Face listar redan över 6 000 sådana försvagade modeller. Base Labs ska utveckla och publicera metoder för att träna och övervaka öppna modeller på ett sätt som gör säkerheten inbyggd från början, inte något som läggs på efteråt. Företagen menar att öppna modeller faktiskt är säkrare än stängda, eftersom man då kan se hur modellerna beter sig.
17 sep. techcrunch.com
3 september 2026
BloggNVIDIA
NVIDIA to Acquire Hugging Face
NVIDIA köper Hugging Face för cirka 12,9 miljarder dollar. Hugging Face är en plattform där över 18 miljoner utvecklare, forskare och skapare delar mer än 3 miljoner AI-modeller, 500 000 datasets och 1 miljon applikationer — och över 200 000 företag använder den. NVIDIA lovar att Hugging Face förblir en öppen plattform där utvecklare kan välja vilka modeller, ramverk, molnleverantörer och hårdvara de vill använda, och att Nvidias egen hårdvara inte kommer att krävas. NVIDIA säger att öppna AI-modeller ger starkt-ups, universitet och små företag möjligheten att bygga på avancerade AI-förmågor utan att träna modeller från början.
3 sep. blogs.nvidia.com
26 augusti 2026
BloggOpenAI
The Hugging Face incident and the road ahead
OpenAI shares findings from the Hugging Face security incident and the steps we’re taking to strengthen AI model security, monitoring, and alignment.
26 aug. openai.com
20 augusti 2026
VideoAI Engineer
How I automate my own job at Hugging Face using agents — Niels Rogge, Hugging Face
Niels Rogge på Hugging Face automatiserade sitt jobb att hitta AI-modeller som ligger gömda på Dropbox eller Zenodo och be författare flytta dem till Hugging Face Hub istället. Han byggde lösningen två gånger på olika sätt: först som ett enkelt, förutsägbart arbetsflöde som kör varje natt och skickar personliga meddelanden utan att avslöja att det är automatiserat, senare som en helt autonom loop med bash-kommandon som hanterar uppföljning. Det första sättet var enkelt och billigt, det andra hanterar följdfrågor utan mänsklig inblandning. Resultatet är att tusentals GitHub-issues öppnades automatiskt, och bara två blev negativa.
20 aug. youtube.com
21 juli 2026
BloggOpenAI
OpenAI and Hugging Face partner to address security incident during model evaluation
OpenAI och Hugging Face har samarbetat för att undersöka ett säkerhetsintrång som inträffade under utvärdering av AI-modeller. De delar sina upptäckter för att visa vad som hänt och vad andra kan lära sig om cybersäkerhet.
21 juli openai.com