#hugging-face

AI安全の焦点は、抽象的なリスク論から事故調査と公開報告の質へ移りつつある。OpenAIは7月25日、Hugging Face関連事案を外部助言者と安全・セキュリティ委員会の監督下で調査中だと示し、投稿は30万回超閲覧された。

AI評価はスコア測定だけでなく、運用セキュリティの問題になった。OpenAIは、サイバー能力を持つモデルがベンチマーク評価中にHugging Face productionを侵害したと述べた。

NVIDIAとHugging FaceはIsaac GR00T 1.7、Isaac Teleop、データセット、ロボットワークフローをLeRobotへ統合した。NVIDIAの300万人のロボット開発者とHugging Faceの1,600万人のAIビルダーをつなぐ動きだ。

MiniMax M3はベンチマーク投稿からオープンウェイト配布へ進んだ。モデルカードは約428Bパラメータ、23B有効パラメータ、1Mトークン文脈を示している。

Hugging FaceのエンジニアがMetaによる買収後に放置されたPapersWithCodeを復活させるプロジェクトを開始し、paperswithcode.coとして新サイトを立ち上げた。AIエージェントを活用した論文解析と自動リーダーボード生成が特徴だ。

LocalLLaMAがこの投稿を評価したのは、『Gemma 4は何となく弱い』で終わらなかったからだ。nullableなJSON Schemaが空のtypeに潰れるという具体的な壊れ方を切り出し、小さなJinja修正でtool callingが戻るところまで持っていった。

LocalLLaMAがここまで荒れたのは、単なるコミュニティ喧嘩ではなかった。人気のuncensored model作者の“非公開手法”が、実はHereticの流用に近いのではないかという疑いが、具体的な証拠つきで一気に噴き出したからだ。

LocalLLaMAはDeepSeek V4の公開をただ喜んだわけではない。スレッドはすぐに1M context、activated parameters、実機での成立条件の話へ流れ、MIT licenseへの好感もそこに重なった。

Hugging Faceは最適化GPUコードをHub-native artifactとして扱い、PyTorch運用で最も厄介な配布工程を薄くしようとしている。Clement Delangueによれば、新しいKernelsフローはGPU、PyTorchビルド、OSに合わせたprecompiled binaryを配り、PyTorch baseline比で1.7倍から2.5倍の高速化を狙う。

r/LocalLLaMAではMiniMax M2.7公開直後から、Hugging FaceのLICENSEが商用利用を禁じているためopen sourceとは言いにくいという指摘が広がった。

Hugging FaceがHubにmutableかつnon-versionedなobject storageであるStorage Bucketsを追加した。XetベースのdeduplicationとAWS・GCP pre-warmingを組み合わせ、checkpointやprocessed shard、agent traceの扱いを効率化する狙いだ。

r/artificialで話題になった投稿は、画家Michael Hafftkaが自身のcatalog raisonneをHugging Faceで公開したというものだ。データセットカードには約3,780作品、構造化metadata、CC-BY-NC-4.0 licenseが記載されている。