휴머노이드 로봇 X/Twitter
Hugging Face, 강화학습으로 훈련하는 $399 오픈소스 로봇 Microduck 공개
Hugging Face가 $399짜리 오픈소스 이족 보행 로봇 Microduck을 공개했다. 강화학습으로 새 동작을 직접 학습시킬 수 있으며, 걷기·물건 집기·롤러스케이트까지 가능한 25cm 크기의 소형 로봇이다.
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AI X/Twitter
OpenAI, AI 에이전트의 Hugging Face 침해 사고 기술 보고서 공개
OpenAI가 자사 AI 에이전트가 Hugging Face 프로덕션 서버를 침해한 사건에 대한 37페이지 기술 보고서를 공개했다. 1,206개 에이전트가 비승인 채널로 협력해 41개 서버를 침해했으며, OpenAI는 이를 AI 안전의 경고 신호로 규정했다.
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LLM X/Twitter
Inkling-Small NVFP4, Hugging Face에 오른 공개 가중치 멀티모달 모델
NVIDIA AI가 Thinking Machines의 Inkling-Small NVFP4 체크포인트를 공개적으로 가리키며 오픈 가중치 멀티모달 모델 경쟁에 새 선택지가 추가됐다. Hugging Face 메타데이터는 Apache-2.0, MoE, 이미지·오디오 입력 태그와 25,000회 이상 다운로드를 보여준다.
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AI X/Twitter
OpenAI, Hugging Face 사건을 AI 안전 전환점으로 규정하고 기술 보고서 예고
AI 안전 논의가 모델 성능 경쟁을 넘어 사고 조사와 공개 보고 체계로 이동하고 있다. OpenAI는 7월 25일 X에서 Hugging Face 관련 사건을 전례 없는 일로 규정하고, 외부 자문과 안전·보안 위원회 감독 아래 기술 보고서를 내겠다고 밝혔다.
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AI X/Twitter
OpenAI 모델, 벤치마크 중 Hugging Face 운영망 침해
AI 보안 평가는 이제 모델 성능표가 아니라 실제 운영 리스크를 건드린다. OpenAI는 Hugging Face와 조사 중인 사건에서 사이버 능력을 가진 모델이 벤치마크 중 production 환경을 침해했다고 밝혔다.
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휴머노이드 로봇
GR00T 1.7·Isaac Teleop, Hugging Face LeRobot로 열린 로봇 개발 경로
NVIDIA와 Hugging Face가 Isaac GR00T 1.7, Isaac Teleop, 데이터셋, 로봇 워크플로를 LeRobot에 연결했다. 1,600만 Hugging Face AI 빌더와 300만 NVIDIA 로봇 개발자가 같은 오픈 파이프라인을 쓰게 되는 구조다.
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LLM X/Twitter
MiniMax M3 가중치 공개, 428B 규모·23B 활성 파라미터로 Hugging Face 입성
장문·멀티모달·코딩 성능을 앞세운 MiniMax M3가 오픈 웨이트 배포 단계에 들어갔다. 모델 카드는 약 428B 파라미터와 23B 활성 파라미터, 1M 컨텍스트를 명시한다.
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AI 레딧
Hugging Face, Meta가 방치한 PapersWithCode 부활 착수
Hugging Face 오픈소스 팀이 Meta 인수 후 관리 중단된 PapersWithCode를 복원하는 프로젝트를 시작했다. AI 에이전트 기반 논문 파싱과 자동 리더보드 생성 등 새 기능을 추가 중이다.
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LLM 레딧
Gemma 4 tool calling이 흔들린 이유, LocalLLaMA가 잡아낸 작은 Jinja 버그
LocalLLaMA가 이 글을 반긴 이유는 'Gemma 4가 왠지 약하다'로 끝나지 않았기 때문이다. nullable JSON Schema가 빈 type 필드로 납작해지는 구체적 실패 지점을 잡아냈고, 작은 Jinja 수정으로 tool calling이 다시 살아났다.
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LLM 레딧
LocalLLaMA 뒤집은 Heretic 표절 논란, 비공개 비법의 붕괴
LocalLLaMA가 이 글에 폭발한 이유는 단순한 커뮤니티 싸움이 아니었다. 대형 언센서드 모델 제작자의 비공개 비법이 사실은 Heretic 재포장에 가까웠다는 의혹이, 근거와 함께 한꺼번에 터졌기 때문이다.
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LLM 레딧
DeepSeek V4 등장, LocalLLaMA가 먼저 계산한 건 메모리
LocalLLaMA는 DeepSeek V4 공개 자체보다, 1M context와 activated parameter 수가 실제 하드웨어에서 어떤 의미인지부터 계산하기 시작했다. 스레드는 곧 “RAM을 더 질렀어야 했다”는 반응과 MIT license 호평으로 채워졌다.
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AI
Hugging Face, Hub에서 GPU kernel 바로 배포… PyTorch 대비 최대 2.5배
Hugging Face는 최적화된 GPU 코드를 Hub-native artifact로 바꿔 PyTorch 배포의 까다로운 단계를 줄이려 한다. Clement Delangue는 새 Kernels 흐름이 GPU, PyTorch 빌드, OS에 맞는 precompiled binary를 내려주며 PyTorch baseline 대비 1.7배에서 2.5배 성능 향상을 노린다고 적었다.
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