Meta 发布新一代生成式广告模型 GEM：架构 Kunlun 与训练效率翻倍
Meta 介绍了新一代生成式广告模型 GEM，将此前按 Facebook、Instagram、Reels 等场景分别优化的做法改为单一中心基础模型，统一预测跨场景点击与转化。
#产品更新
#产品更新
今日 0 条Meta EngineeringAI 评分5757
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Microsoft 与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态评测 AI 智能体
Microsoft Copilot Studio 团队联合 Hugging Face 发布 ThinkingBox，它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行，按终端数据库状态和副作用评分，而非最终回复，每个任务重复 20 次。
推荐理由：通过 507 个有状态业务工作流的 20 次重复运行，揭示模型单次成功率与稳定完成率之间的差距。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 AI2 发布 Olmo-core 3：面向大型 MoE 的开源训练基础设施
AI2 发布 Olmo-core 3，这是其大语言模型开发框架的一次重大升级，核心是一套重新设计的开源 MoE 训练系统，目标是把 MoE 训练扩展到万亿参数规模。
推荐理由：原文给出 MoE 训练栈在专家池扩展与吞吐上的实测对比，可据此判断大 MoE 训练的开源可选方案。
Google DeepMind精选AI 评分7272 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组全部 90 亿个单碱基变异预测
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas，一个包含人类基因组约 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台，以 1-petabyte 数据集预计算 AlphaGenome 的预测结果。
推荐理由：AlphaGenome Atlas 把全基因组 90 亿个单碱基变异的预测预计算成可检索平台，读者可据此了解变异解读资源的规模与开放方式。
Hugging Face BlogAI 评分5151 NVIDIA 发布 Nemotron-Personas-Japan 合成日本人画像数据集
NVIDIA 发布 Nemotron-Personas-Japan，一个面向日本主权 AI 的开放合成画像数据集，共 600 万条自然日语画像，采用 CC BY 4.0 授权，可商用与非商用。
Hugging Face BlogAI 评分5353 NVIDIA 发布 600 万多语言推理数据集与 Nemotron Nano 2 9B
NVIDIA 发布 600 万多语言推理数据集 Nemotron Post-Training Dataset V2，将原有英文推理数据翻译为法语、西班牙语、德语、意大利语和日语五种语言，并保留原始英文推理链。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 ScreenSuite：面向 GUI Agent 的综合评测套件
Hugging Face 发布 ScreenSuite，称其为面向 GUI Agent 最全面的评测套件，整合 13 个基准，覆盖感知、Grounding、单步动作与多步智能体四类能力。
推荐理由：原文给出 13 个基准的构成与纯视觉评测设定，可据此了解 GUI Agent 评测如何统一与本地复现。
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 LeRobot 发布 L2D：全球最大开源自动驾驶数据集
Yaak 与 Hugging Face 的 LeRobot 团队联合发布 Learning to Drive（L2D），被称为全球最大的开源自动驾驶数据集，包含来自德国 30 个城市、60 辆驾校电动车、历时 3 年采集的 90+ TB 多模态数据，约 5000 小时驾驶记录。
推荐理由：L2D 开源数据集包含 5000+ 小时德国驾校数据，可用于 LeRobot 端到端自动驾驶模型的训练与闭环测试。
Hugging Face BlogAI 评分5353 Hugging Face 发布动态投机解码，辅助生成最高加速 2.7 倍
Hugging Face 博客介绍了与 Intel Labs 共同开发的动态投机解码方法，已集成进 Transformers 4.45.0，并成为辅助生成的默认工作模式。
Hugging Face BlogAI 评分5151 Hugging Face 推出 Open Medical-LLM Leaderboard，评测医疗场景大语言模型
Open Life Science AI 在 Hugging Face 发布 Open Medical-LLM Leaderboard，用统一平台评测大语言模型在医疗任务上的表现，以准确率为主要指标。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 Hugging Face 将 Perceiver IO 加入 Transformers，支持任意模态
Hugging Face 将 Perceiver IO 加入 Transformers，这是首个可处理文本、图像、音频、视频、点云及其组合的 Transformer 类模型，随模型提供图像分类与光流预测示例和多个 notebook。
推荐理由：原文给出 Perceiver IO 加入 Transformers 的实现细节与多模态示例，读者可据此判断跨模态统一架构的可用性。