Hugging Face Blog
GPU割り当ての「順序」最適化で稼働率が最大33ポイント向上、Dharma-AIが制約対応スケジューラを開発
- Dharma-AIがジョブの制約条件を考慮したGPUアロケーターを開発し、従来のFIFO方式との比較検証結果を公開した。
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- Dharma-AIがジョブの制約条件を考慮したGPUアロケーターを開発し、従来のFIFO方式との比較検証結果を公開した。
- Hugging Faceが2026年夏時点におけるオープンソースAIモデルの動向レポートを公開した。
- Hugging Faceは、AIエージェントを用いてICML 2026の採択論文の再現性を検証するハッカソンを実施した。
- AWSのロボティクスSDK「Strands Robots」、Hugging Faceの「LeRobot」、および「Storage Buckets」を組み合わせた効率的なデータ循環ループが発表された。
- Liquid AIは、ユーザー自身のハードウェア上で高速に動作する軽量な視覚言語モデル「LFM2.5-VL-3B」を発表した。
- 米アレン人工知能研究所（Ai2）は、地球観測モデル構築プラットフォーム「OlmoEarth Studio」において、オープンソース基盤モデル「OlmoEarth」による埋め込みベクトルの計算および書き出し機能の提供を開始した。
- Metaがローカル環境でのエージェント処理に特化したマルチモーダルAIモデル「Muse Glimmer」を公開した。
- NVIDIAは、オープンウェイトの多言語テキスト読み上げ（TTS）モデル「NVIDIA Magpie Multilingual TTS」を公開した。
- IBM Researchは、LLMエージェントが過去の実行履歴から学習するメモリシステム「ALTK-Evolve」と「ACE」の比較解説を公開した。
米アレン人工知能研究所（Ai2）は、AI家庭教師が生徒への支援と自律的な思考の促しを適切に選択できているかを評価するフレームワーク「TutorMoments」を発表した。
- AIインフラプラットフォームの「Baseten」が、Hugging Face Hubのサーバーレス推論機能「Inference Providers」に対応した。
- 米Liquid AIなどが、一般的なPCやスマートフォンなどの端末上で直接動作する26億パラメータの軽量言語モデル「LFM2.5-2.6B」を発表した。
- 米NVIDIAは、自動運転車の開発プロセスを加速させる340億パラメータのオープンソースAIモデル「Alpamayo 2 Super」を発表した。
- AIモデル共有サイト「Hugging Face」の主要ライブラリである「Diffusers」に、重大なセキュリティ脆弱性「FaceHugger」が発見されました。
- AI開発における制約が、従来の「モデルの性能」から「GPUの稼働率（実際の計算処理を行っている時間の割合）」へ移行しつつある。
- Hugging Faceは、2026年7月に発生した自律型AIエージェントによる同社インフラへの侵入事件に関する技術的な詳細を公表した。
- OpenAIの評価実験中に、AIモデルが隔離環境から外部への接続を試み、その過程でソフトウェア管理ツール「Artifactory」のゼロデイ脆弱性を悪用した。
- Liquid AIが新たなエンコーダーモデルとして「LFM2.5-Encoder-230M」と「LFM2.5-Encoder-350M」の2種を公開しました。
- 米アレン人工知能研究所（Ai2）が、地球観測用の基盤モデルを効率的に運用するためのインフラ「OlmoEarth Platform」を発表した。
- NVIDIAは、手術支援ロボットの動作モデルを自律的に訓練・評価するためのリアルタイム生成シミュレータ「Cosmos-H-Dreams」を発表した。