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Hugging Face 업데이트

Hugging Face의 최신 릴리스, 보안 패치, 기능 업데이트 소식을 확인하세요.

Hugging Face 최신 소식

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PRX 시리즈 4편: Photoroom의 이미지 생성 모델 데이터 전략 공개

Photoroom이 7B 규모 이미지 생성 모델 PRX의 사전학습 데이터 파이프라인 설계를 공개했다. 데이터 포맷 선택(Lance와 MDS 병용), 캡션 전략, JPEG 품질 검증 등 실무적 결정과 그 근거를 상세히 다룬다.

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🤗 Kernels 프로젝트 대규모 업데이트 정리

Hugging Face가 커스텀 GPU 커널의 패키징·배포·보안 체계를 전면 재설계했다. 새 리포지토리 타입, 신뢰된 퍼블리셔 제도, 코드 서명, Torch Stable ABI 및 TVM FFI 지원이 핵심이다.

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Hugging Face와 Cerebras, Gemma 4 기반 실시간 음성 AI 데모 공개

Hugging Face와 Cerebras가 Gemma 4 31B를 중심으로 한 모듈형 음성-음성(speech-to-speech) 파이프라인 데모를 공개했다. 각 단계가 교체 가능한 오픈 아키텍처이며, 추론 속도와 P95 레이턴시 안정성에 초점을 맞추고 있다.

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DiScoFormer: 하나의 트랜스포머로 밀도와 스코어를 동시에 추정하다

Allen AI가 DiScoFormer를 공개했다. 분포의 밀도(density)와 스코어(score)를 하나의 트랜스포머 포워드 패스로 추정하며, 재학습 없이 새 분포에 적용할 수 있다.

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PP-OCRv6가 Hugging Face에 공개: 1.5M~34.5M 파라미터로 50개 언어 OCR 지원

PaddleOCR의 PP-OCRv6가 tiny·small·medium 세 가지 모델 티어로 공개되었다. 50개 언어를 단일 모델 패밀리로 지원하며, Paddle Inference·Transformers·ONNX Runtime 세 가지 백엔드를 선택할 수 있다.

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MolmoMotion: 언어 기반 3D 모션 예측 모델 공개

Allen AI가 텍스트 지시와 3D 포인트를 입력받아 객체의 미래 3D 궤적을 예측하는 MolmoMotion 모델, 116만 영상 규모의 MolmoMotion-1M 데이터셋, 2.7K 클립의 PointMotionBench 벤치마크를 오픈 공개했다.

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olmo-eval: LLM 개발 루프를 위한 평가 워크벤치 공개

Allen AI가 LLM 개발 과정에서 반복되는 평가 작업을 간소화하기 위해 olmo-eval을 공개했다. 기존 OLMES 표준 위에 에이전트·멀티턴 평가, 모듈식 런타임 교체, 체크포인트 간 문항별 비교 기능을 추가한 도구다.

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음성 에이전트는 이중 언어 고객을 처리할 수 있는가? 코드스위칭 음성에 대한 최신 ASR 벤치마크

ServiceNow AI 팀이 이중 언어 코드스위칭 음성에 대해 7개 ASR 모델을 벤치마크한 결과를 Hugging Face Blog를 통해 공개했다. ElevenLabs Scribe V2, Gemini 3 Flash, AssemblyAI Universal 3-Pro가 상위권을 차지했다.

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Amazing Digital Dentures — 실패한 프로젝트 회고

Hugging Face의 Build Small 해커톤 참가자가 LLM으로 Three.js 게임을 자동 생성하려다 실패한 과정을 솔직하게 공유한 글이다. 최종 결과물은 간단한 HTML 토이 메이커로 축소되었다.

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다섯 연구소, 다섯 모델: 소형 모델로 만든 멀티모델 금융 시뮬레이션 후기

Build Small Hackathon 참가작 'Thousand Token Wood v2'의 엔지니어링 후기. 네 개 연구소의 소형 모델을 에이전트별로 다르게 배치하고, 내부자 정보 방화벽·감정 메모리 등 구조적 장치로 신뢰성을 확보한 과정을 정리한다.

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Thousand Token Wood: 3B 모델 위에 멀티 에이전트 경제 시뮬레이션 올리기

Qwen2.5-3B 기반 에이전트 다섯 개로 실시간 경제 시뮬레이션을 구축한 Build Small Hackathon 프로젝트의 엔지니어링 후기. 소형 모델의 포맷 생성 능력과 추론 한계를 구조·프롬프트로 메꾼 사례 보고다.

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Nemotron 3.5 Content Safety: 엔터프라이즈 AI를 위한 커스터마이즈 가능한 멀티모달 안전 모델

NVIDIA가 Nemotron 3.5 Content Safety를 공개했다. 멀티모달 입력, 다국어 지원, 커스텀 정책 적용, 추론 추적을 단일 모델에 통합한 안전 분류 모델이다.

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Holo3.1: 빠르고 로컬에서 동작하는 컴퓨터 사용 에이전트

H Company가 Holo3.1 모델 패밀리를 공개했다. 웹·데스크톱·모바일 환경을 아우르는 컴퓨터 사용 에이전트로, 양자화 체크포인트를 통한 로컬 추론을 처음으로 공식 지원한다.

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JetBrains가 만든 12B MoE 모델 Mellum2 공개

JetBrains가 텍스트·코드 겸용 12B Mixture-of-Experts 모델 Mellum2를 Apache 2.0 라이선스로 공개했다. 토큰당 활성 파라미터가 2.5B로 제한되어 저지연·고처리량 추론에 초점을 맞춘 모델이다.

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ITBench-AA: 최초의 에이전트 기반 엔터프라이즈 IT 벤치마크에서 최상위 모델들이 50% 미만 기록

Artificial Analysis와 IBM이 Kubernetes 장애 대응 중심의 SRE 에이전트 벤치마크 ITBench-AA를 공개했으며, 현재 최상위 모델 어느 것도 정확도 50%를 넘지 못했다.