Hugging Face.

Hugging Face lança ferramenta que protege imagens geradas por inteligência artificial com marcas d'água visíveis, sem precisar programar do zero

A plataforma de robótica da Hugging Face (empresa conhecida por compartilhar modelos de IA) anuncia formato que organiza dados de forma padronizada, permitindo treinar robôs com conjuntos de dados muito maiores.

Técnicas simples de otimização podem fazer um modelo de linguagem responder até três vezes mais rápido, sem perder qualidade — e estão disponíveis para qualquer desenvolvedor.

A família Palmyra-mini traz modelos de linguagem pequenos e eficientes, otimizados para empresas que precisam processar informações localmente com baixo custo.

Parceria permite treinar modelos de IA com dados próprios diretamente no navegador, sem código nem infraestrutura.

SyGra automatiza a criação de conjuntos de dados sintéticos e permite ajustar modelos de linguagem sem depender de equipes grandes ou orçamentos milionários.

Novos conjuntos de dados e métodos abertos prometem democratizar a pesquisa sobre assistentes autônomos que tomam decisões sozinhos.

Parceria traz alternativa europeia para quem quer hospedar modelos de linguagem sem depender de gigantes americanas

A fabricante de chips mostra na conferência como desenvolvedores podem usar modelos de linguagem em celulares, laptops e servidores sem depender de GPUs caras.

Projeto experimental da Hugging Face permite criar jogos simples digitando instruções em linguagem natural, sem escrever uma linha de código tradicional.

O dots.ocr combina tecnologia da Apple com IA de código aberto para extrair texto de imagens sem depender da nuvem.

Swift Transformers 1.0 permite executar modelos de linguagem localmente em dispositivos Apple sem depender da nuvem

Levantamento da Hugging Face mostra que a distância entre modelos de código aberto e sistemas fechados como o GPT-4 diminuiu drasticamente em 2026.

RTEB é um novo conjunto de testes que permite comparar diferentes sistemas de recuperação de informação — a tecnologia por trás de chatbots que citam fontes e buscadores inteligentes.

Plataforma testa assistentes de programação executando o código gerado de verdade, não apenas comparando texto

Técnica desenvolvida pela Hugging Face e Intel acelera modelos de linguagem em computadores sem GPU dedicada, usando versões menores como rascunho.

A Nemotron-Personas-Japan usa dados gerados por inteligência artificial para ajudar empresas japonesas a criar modelos que entendam o contexto cultural local sem depender de informações reais de usuários.

O Smol2Operator consegue navegar interfaces gráficas, clicar em botões e preencher formulários sozinho — tudo rodando em um computador comum.

Hugging Face lança fluxo integrado que conecta captura de dados robóticos, treinamento de modelos e deploy de agentes, facilitando o desenvolvimento de IA para robótica.

Uma iniciativa da Hugging Face revelou que a maioria dos artigos científicos de inteligência artificial não pode ser replicada, expondo uma crise de transparência na pesquisa.