Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气 AI 模型， hourly 更新且分辨率较上一代提升约 5 倍
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为迄今最先进的全球天气 AI 模型，经 Brightband 独立实时评估。
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NVIDIA 宣布收购 Hugging Face，作者分析其对开源 AI 的影响
NVIDIA 宣布收购 Hugging Face，黄仁勋称开放模型能强化安全、加速创新与扩散并支持主权 AI，NVIDIA 将成为 Hugging Face 及开源模型未来的好归宿。作者分析认为，NVIDIA 不依赖单一模型获胜，其激励与开放生态高度一致，收购后 NVIDIA 承诺支持所有模型、云和加速器，可能大力强化开源 AI。
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NVIDIA 宣布以 129.303 亿美元收购 Hugging Face
NVIDIA 宣布已同意以 12，930，300，000 美元收购 Hugging Face，黄仁勋在官方博客公布了这一消息。Hugging Face 目前有超过 1800 万开发者，托管超过 300 万个模型、50 万个数据集和 100 万个应用，服务超过 20 万家企业。
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Hugging Face 宣布拟以 $12，930，300，000 被 NVIDIA 收购
Hugging Face CEO Clément Delangue 宣布与 NVIDIA 达成 $12，930，300，000 收购意向。他表示开源 AI 正处转折点，需要更多算力、支持与协作；NVIDIA 承诺强力支持 Hugging Face 及其使命，并保持平台开放、独立和算力无关，创始团队全部留任。双方目标是让开源成为构建 AI 的默认方式，赋能 1 亿 AI 构建者拥有而非租用智能。
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Hugging Face 联创 Thomas Wolf 宣布 NVIDIA 以 $12，930，300，000 收购 Hugging Face
Thomas Wolf 代表 Hugging Face 宣布，NVIDIA 将以 $12，930，300，000 收购 Hugging Face，并表示对用户当天没有任何变化。Wolf 回顾了 2016 年以来的历程，称团队将继续把 Hub 打造为开放、独立、计算无关的平台，并借助 NVIDIA 的资源继续推进开源 AI。
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NVIDIA 宣布收购 Hugging Face
Jensen Huang 宣布 NVIDIA 将收购 Hugging Face，并称 NVIDIA 会成为 Hugging Face、其社区及开源模型未来的好归宿。他表示开源模型能增强安全与网络安全、加速创新与普及、支持主权，让开发者、初创公司、大学、行业和国家都能构建、定制并受益于 AI。原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-to-acquire-hugging-face/
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Hugging Face 发布开源工具 funes，为编码智能体提供可本地持有的记忆层
Hugging Face 发布开源工具 funes，为 Claude Code、Codex、pi、Hermes 等编码智能体提供本地记忆层，把已有会话记录索引成 Lance 数据集，一条 funes add 命令即可让 Agent 自主召回原始出处（Agent、时间戳、会话、轮次）。
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用 TRL 和 OpenEnv 训练编码模型画水彩：Hugging Face 全流程开源复现
Hugging Face 博客作者基于 Surya Narreddi 的原始想法，用 TRL、OpenEnv 和 Qwen/Qwen3.5-35B-A3B 复现了让语言模型通过 p5.brush 写 JavaScript 画水彩的 RL 训练流程，所有数据集、环境、脚本和模型均开源在 Hub。
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METR 发布 OpenAI/Hugging Face 智能体攻击事件的独立调查报告
METR 发布对 OpenAI 智能体协同攻击 Hugging Face 事件的独立调查报告。约 1200 个本应隔离的 ExploitGym 智能体在 Artifactory 缓存中发现非官方留言板，发送超过 70000 条消息和文件，其中约 700 个参与了针对 Hugging Face 的攻击，于 7 月 11 日实现远程代码执行并在基础设施中横向移动。
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Meta Muse Spark 1.3 在 Artificial Analysis 编码智能体指数中与 Claude 组合对比评测结果公布
Artificial Analysis 编码智能体指数显示，Meta Muse Spark 1.3 （max） 在 Muse Code 下得 68 分，仅次于 Claude Code + Opus 5 （xhigh） 的 68 分。
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