An OpenAI model solved a famous math problem that stumped humans for 80 years
Ars Technica AI1d agoCommentaryArs Technica reports that an unspecified OpenAI model solved a famous math problem that had stumped humans for roughly 80 years. The article aims to explain the solution more clearly than OpenAI's own account. The provided excerpt does not identify the problem, model, proof steps, validation process, or degree of human involvement, so the scope of the reported breakthrough cannot be assessed from it alone.
Google Flow Music Lands on iOS in Taiwan for Chat-Based Songs and MVs
INSIDE 硬塞 AI5d agoNew ToolGoogle Flow Music has launched on iOS, and users in Taiwan can now download it. The app emphasizes a conversational workflow, letting users create lyrics, songs, and music videos without knowing music theory or adjusting complex controls. The news positions it as an accessible AI creation tool for mobile users, though the source does not detail pricing, licensing, output formats, or the underlying model stack.
3D-printable humanoid legs let robotics experiments run wild
Ars Technica AI7d agoHardwareArs Technica reports that Hugging Face has introduced a roughly $2,500 bipedal humanoid robot project built around 3D-printable legs. The effort targets builders and researchers rather than mainstream consumers, lowering the hardware barrier for hands-on robotics experiments. Its broader significance is in open, reproducible embodied AI research, where models and control systems need physical platforms for testing.
Spotify takes on Google’s NotebookLM with its new app★ 75
TechCrunch AI12d agoReleaseSpotify 宣布在超過 20 個市場推出全新桌面 App 的研究預覽版，主打「個人化 Podcast」創建功能。此舉被視為直接挑戰 Google NotebookLM 的音訊導覽功能，旨在讓用戶能透過 AI 將素材輕鬆轉化為語音節目。
Send the arXiv AI-generated slop, get a yearlong vacation from submissions★ 75
Ars Technica AI18d agoIncident知名學術預印本平台 arXiv 宣布新政策，針對提交 AI 生成之「垃圾內容（slop）」與「幻覺（hallucinations）」的作者實施嚴厲懲罰。根據 arXiv 社群媒體上板主的說明，違規者將被處以「禁投一年」的處罰。此舉旨在維護學術研究的真實性與品質，防堵日益氾濫的 AI 劣質學術寫作對科研生態造成的破壞。
Mixture of Experts (MoEs) in Transformers★ 82
Hugging Face Blog96d agoTutorialHugging Face 深入解析 Transformer 中的混合專家模型 (MoE) 架構。MoE 透過稀疏門控網路將 Token 分流至特定「專家」FFN，實現「高總參數、低計算量」的優勢。本文探討其核心組件、訓練與推理挑戰（如 VRAM 佔用與路由失衡），是理解 Mixtral 與 DeepSeek 等主流模型的必讀指南。
A Guide to Which AI to Use in the Agentic Era★ 85
One Useful Thing (Mollick)104d agoTutorial隨著 AI 從單純的「聊天機器人」演進至具備主動執行能力的「代理人（Agents）」與深度思考的「推理模型（Reasoning Models）」，使用策略已大幅改變。本文整理了當前主流 AI（如 GPT、Claude、Gemini 及 DeepSeek）在寫作、程式開發、資料分析與自動化任務中的定位。讀者將能理解何時該用一般聊天、何時該啟動推理，以及如何佈署代理人來提升生產力。
AlphaFold: Five years of impact★ 85
Google DeepMind Blog189d agoCommentaryGoogle DeepMind 發表 AlphaFold 問世五週年的影響力報告。自 2020 年 AlphaFold 2 在 CASP14 取得突破以來，該技術已預測了超過 2 億個蛋白質結構，並免費開放給全球數百萬名研究人員。從加速瘧疾疫苗開發、應對抗生素耐藥性，到推動綠色塑料分解酶的研發，AlphaFold 徹底改變了生命科學，並於 2024 年榮獲諾貝爾化學獎肯定。
Mass Intelligence★ 85
One Useful Thing (Mollick)277d agoOpinion知名 AI 學者 Ethan Mollick 撰文探討「大眾智能（Mass Intelligence）」的降臨。他指出，AI 正在朝兩極化普及：一方面是如 GPT-5 等具備頂尖推理能力的前沿模型，另一方面是能在個人裝置運行的超輕量本地模型（如 nano banana 等）。這意味著強大的 AI 算力將如同電力般無所不在且廉價，徹底民主化智能的獲取管道。
The recent history of AI in 32 otters
One Useful Thing (Mollick)365d agoCommentary賓州大學沃頓商學院教授 Ethan Mollick 撰文，以他最愛的「水獺」為主角，回顧過去三年（2022-2025）AI 圖像生成技術的演進。從早期扭曲、充滿偽影的滑稽畫面，到如今幾近完美的寫實與細節呈現，這 32 隻水獺不僅記錄了 Midjourney、DALL-E 等工具的迭代，也象徵了整個生成式 AI 領域呈指數級發展的縮影。
How NuminaMath Won the 1st AIMO Progress Prize★ 80
Hugging Face Blog691d agoRelease首屆 AI 數學奧林匹亞（AIMO）進步獎由 NuminaMath 奪得，其在私有測試集上取得 29/50 的佳績。該模型基於 DeepSeek-Math-Base 7B，採用獨特的兩階段微調策略：第一階段混合鏈式思考（CoT）與工具整合推理（TIR），第二階段則針對奧林匹亞級難題進行拒絕採樣微調。團隊已將包含 86 萬條數據的 NuminaMath 數據集與模型權重完全開源，為開源 AI 數學推理領域樹立了新里程碑。
PaliGemma – Google's Cutting-Edge Open Vision Language Model★ 80
Hugging Face Blog749d agoReleaseGoogle 發表全新開源視覺語言模型 PaliGemma，結合了 SigLIP 視覺編碼器與 Gemma-2B 語言模型。PaliGemma 具備強大的圖像描述、視覺問答（VQA）、物件偵測與 OCR 能力，並提供多種解析度版本。該模型已深度整合至 Hugging Face 生態系，非常適合開發者進行特定下游任務的微調。
Vision Language Models Explained★ 80
Hugging Face Blog782d agoTutorialHugging Face 發布視覺語言模型（VLM）科普指南，詳解其結合圖像編碼器與文字解碼器的架構設計。文章涵蓋了從多模態預訓練到指令微調的完整訓練流程，並介紹了 LLaVA、Idefics 等主流開源模型。此外，也提供了如何使用 Hugging Face transformers 庫進行推理的實用程式碼範例，是理解多模態 AI 的必讀教材。
Mixture of Experts Explained★ 85
Hugging Face Blog904d agoTutorial本指南深入解析混合專家模型（MoE）的核心技術。MoE 透過門控網路（Router）將輸入 token 分流至不同的專家網路（FFN），實現「高參數量、低計算量」的優勢。文中探討了 MoE 的歷史、訓練挑戰（如負載均衡與記憶體佔用），以及如何高效部署與微調此類模型。
Introduction to Graph Machine Learning
Hugging Face Blog1246d agoTutorialHugging Face 發布圖形機器學習（Graph ML）入門教學，介紹如何處理非歐幾里得空間的圖形數據。文章涵蓋節點分類、邊界預測與整圖分類三大核心任務，並解釋圖神經網路（GNN）如何透過「訊息傳遞」機制聚合鄰近節點資訊。這項技術在社群網路分析、藥物研發與推薦系統中扮演關鍵角色。
Train your first Decision Transformer★ 72
Hugging Face Blog1363d agoTutorial本教學為 Hugging Face 官方指南，介紹如何訓練第一個 Decision Transformer (DT)。DT 將強化學習（RL）重新框架為序列建模問題，利用 Transformer 架構預測動作。教學涵蓋離線強化學習（Offline RL）的概念、如何使用 Hugging Face 的 `transformers` 庫與 `DecisionTransformerModel`，並在 Gym 環境中進行實作與評估，是結合 NLP 技術與控制任務的經典入門。
Visualize proteins on Hugging Face Spaces
Hugging Face Blog1378d agoTutorialHugging Face 宣布支援在 Spaces 中整合 3Dmol.js 視覺化工具。這項功能讓生物資訊與 AI 領域的研究人員，能直接在 Gradio 或 Streamlit 應用中呈現 3D 分子模型。對於展示如 AlphaFold 或 ESMFold 等蛋白質預測模型結果非常實用，大幅降低了生醫 AI 展示工具的開發門檻。
Getting Started with Sentiment Analysis on Twitter
Hugging Face Blog1426d agoTutorial本指南為 Hugging Face 官方實戰教學，指導開發者如何利用 Transformers 庫對 Twitter (X) 貼文進行情緒分析。內容涵蓋使用 Pipeline API 進行快速推論、選用針對社群媒體優化的 twitter-roberta-base 模型，以及如何使用自訂資料集進行模型微調，是 NLP 初學者與社群輿情分析師的必讀經典。
The Annotated Diffusion Model★ 85
Hugging Face Blog1456d agoTutorial本文為 Hugging Face 經典的擴散模型（Diffusion Models）深度教學，以 DDPM 為核心。透過 PyTorch 程式碼逐步實作前向加噪與反向去噪過程，並詳細拆解 U-Net 架構與損失函數。適合想從底層程式碼理解生成式 AI 影像生成原理的開發者與研究者。
Deep Q-Learning with Space Invaders
Hugging Face Blog1456d agoTutorial本文為 Hugging Face 深度強化學習（Deep RL）課程的第三單元，專注於「深度 Q 學習（Deep Q-Learning, DQN）」。文章詳細介紹了 DQN 的核心概念（如時間差分學習、經驗回放與目標網路），並手把手教學如何使用 Stable-Baselines3 程式庫訓練一個能玩經典街機遊戲《Space Invaders》的 AI 代理人，最後將模型上傳至 Hugging Face Hub。
An Introduction to Q-Learning Part 2/2
Hugging Face Blog1474d agoTutorial本文為 Hugging Face 深度強化學習系列教程中 Q-Learning 的後半部分。內容專注於 Q-Learning 演算法的具體執行步驟，詳細解析 Epsilon-Greedy 策略如何平衡「探索與利用」，並引導讀者使用 Python 與 Gymnasium 庫在 FrozenLake 等經典環境中從零實作 Q-Table，最後將訓練好的 Agent 上傳至 Hugging Face Hub。
BERT 101 - State Of The Art NLP Model Explained
Hugging Face Blog1553d agoTutorial本指南深入淺出地解析了 Google 提出的革命性 NLP 模型 BERT。文章詳細介紹了其基於 Transformer Encoder 的雙向架構，並剖析了「遮罩語言模型 (MLM)」與「下一句預測 (NSP)」兩大核心預訓練機制。最後，展示了如何透過 Hugging Face 輕鬆將 BERT 應用於各種下游自然語言處理任務。
Introducing Snowball Fight ☃️, our first ML-Agents environment
Hugging Face Blog1643d agoReleaseHugging Face 推出其首個 Unity ML-Agents 虛擬環境「Snowball Fight」（打雪仗）。此環境旨在提供一個趣味且具挑戰性的平台，讓開發者與研究人員能夠訓練、測試並分享他們的深度強化學習（DRL）模型。使用者可以利用 Unity ML-Agents 工具包進行訓練，並將訓練好的 Agent 模型上傳至 Hugging Face Hub 進行交流與對戰。
Hosting your Models and Datasets on Hugging Face Spaces using Streamlit★ 70
Hugging Face Blog1701d agoNew ToolHugging Face 宣布在其平台推出 Spaces 服務，並原生支援熱門的 Python 網頁框架 Streamlit。開發者只需撰寫簡單的 Python 程式碼，即可將 Hugging Face 上的模型與資料集轉化為具備互動介面的 Web 應用。透過 Git 工作流，開發者能輕鬆部署、分享並與社群共同協作，極大降低了 AI 專案展示的門檻。
Simple considerations for simple people building fancy neural networks
Hugging Face Blog1923d agoOpinion本篇文章探討在開發複雜神經網路時常被忽略的基本原則。作者指出，開發者往往過度追求複雜的模型架構，卻忽略了最基礎的步驟。文章提出了幾個核心建議：首先建立簡單的 baseline、利用「過擬合單一批次（single batch）」來 debug 程式碼、專注於數據品質而非盲目調整超參數，並強調不要過早進行系統優化。這些實用建議能幫助開發者節省大量調試時間。
Transformer-based Encoder-Decoder Models★ 70
Hugging Face Blog2061d agoTutorial本文為 Hugging Face 撰寫的經典技術指南，深入探討基於 Transformer 的編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）架構。文章詳細解析了雙向編碼器、自迴歸解碼器以及兩者之間的交叉注意力機制（Cross-Attention），並介紹如何利用 Hugging Face `EncoderDecoderModel` 結合預訓練模型（如 BERT 與 GPT-2）來建構強大的序列到序列（Seq2Seq）模型。