Hugging Face ने FastRTC नामक एक नया ओपन-सोर्स टूलकिट लॉन्च किया है जो डेवलपर्स के लिए रीयल-टाइम वॉयस और वीडियो एप्लिकेशन बनाना आसान बनाता है। यह टूलकिट उपयोग में आसान है और विभिन्न प्लेटफॉर्म पर काम करता है।

आज सुबह, दुनिया के सबसे बड़े ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म में से एक Hugging Face के CEO क्लेमेंट डेलांग ने सोशल मीडिया पर एक पोस्ट में घोषणा की कि DeepSeek-R1 ने Hugging Face पर 10000 से अधिक लाइक्स प्राप्त किए हैं, जो इस प्लेटफ़ॉर्म पर लगभग 15 लाख मॉडलों में से सबसे लोकप्रिय बड़े मॉडल बन गया है। यह मील का पत्थर DeepSeek-R1 की वैश्विक AI समुदाय में व्यापक मान्यता और प्रभाव को दर्शाता है।

Hugging Face ने Physical Intelligence के साथ मिलकर क्रांतिकारी रोबोट बेस मॉडल Pi0 लॉन्च किया है, जो पहला ओपन-सोर्स मॉडल है जो प्राकृतिक भाषा के आदेशों को सीधे रोबोट क्रियाओं में बदल सकता है, और यह रोबोटिक्स के लिए एक नए युग की शुरुआत का प्रतीक है। Pi0 मॉडल को सात विभिन्न रोबोट प्लेटफार्मों पर प्रशिक्षित किया गया है, जिसमें 68 अनूठी कार्यों को समझने की क्षमता है, और यह कपड़े मोड़ने से लेकर मेज साफ करने जैसी जटिल क्रियाएँ करने में सक्षम है। यह मॉडल 50Hz की आवृत्ति पर चिकनी रीयल-टाइम क्रियाओं को उत्पन्न करने के लिए नवोन्मेषी फ्लो मिलान तकनीक का उपयोग करता है।

हाल ही में, Hugging Face ने Physical Intelligence के साथ मिलकर 'Pi0' (Pi-Zero) लॉन्च किया, यह प्राकृतिक भाषा के आदेशों को सीधे शारीरिक क्रियाओं में बदलने वाला पहला मौलिक मॉडल है। इस नवाचार ने व्यापक ध्यान आकर्षित किया, Hugging Face के मुख्य शोध वैज्ञानिक Remi Cadene ने सोशल मीडिया पर घोषणा की, 'Pi0 सबसे उन्नत दृश्य भाषा क्रिया मॉडल है, जो प्राकृतिक भाषा आदेशों को स्वायत्त व्यवहार में बदल सकता है।'

हाल ही में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास मंच Hugging Face की टीम ने दो नए प्रकार के AI मॉडल, SmolVLM-256M और SmolVLM-500M का शुभारंभ किया है। वे आत्मविश्वास से दावा करते हैं कि ये दोनों मॉडल अब तक के सबसे छोटे AI मॉडल हैं, जो एक साथ चित्र, लघु वीडियो और पाठ डेटा को संसाधित कर सकते हैं, विशेष रूप से 1GB मेमोरी से कम वाले उपकरणों जैसे कि लैपटॉप के लिए उपयुक्त हैं। यह नवोन्मेष डेवलपर्स को बड़ी मात्रा में डेटा को अधिक लागत-कुशलता के साथ उच्च दक्षता से संसाधित करने की अनुमति देता है। इन दोनों मॉडल के पैरामीटर

Hugging Face ने एक ध्यान खींचने वाला AI मॉडल - SmolVLM पेश किया है। यह विज़ुअल भाषा मॉडल इतना छोटा है कि इसे मोबाइल जैसे छोटे उपकरणों पर चलाया जा सकता है, और इसकी कार्यक्षमता उन बड़े डेटा केंद्रों का समर्थन करने वाले पूर्ववर्ती मॉडलों से अधिक है। SmolVLM-256M मॉडल की GPU मेमोरी आवश्यकता 1GB से कम है, जबकि इसकी कार्यक्षमता अपने पूर्ववर्ती Idefics80B मॉडल से अधिक है, जिसका आकार इसके 300 गुना है। यह व्यावहारिक AI तैनाती में एक महत्वपूर्ण प्रगति को दर्शाता है।

Hugging Face, जो एक प्रसिद्ध कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास मंच है, ने हाल ही में दक्षिण कोरियाई AI स्टार्टअप FriendliAI के साथ समझौता किया, जिससे लगभग दो साल लंबे पेटेंट उल्लंघन मुकदमे का अंत हुआ। FriendliAI ने Hugging Face पर 'इटरेटिव शेड्यूलिंग के बैच प्रोसेसिंग' तकनीक के पेटेंट का उल्लंघन करने का आरोप लगाया था, दोनों पक्षों ने डेलावेयर के उत्तरी जिला अमेरिका कोर्ट में एक दस्तावेज में पुष्टि की है कि उन्होंने 8 जनवरी को 'गोपनीयता समझौता' किया है और मुकदमा वापस लेने पर सहमति व्यक्त की है।

हाल ही में, SambaNova और Hugging Face ने मिलकर एक नया टूल लॉन्च किया है, जिससे डेवलपर्स केवल एक बटन पर क्लिक करके ChatGPT जैसे चैट बोट को परिनियोजित कर सकते हैं, जो परिनियोजन समय को कई घंटों से घटाकर कुछ मिनटों में लाता है। डेवलपर्स के लिए, यह प्रक्रिया बेहद सरल है, बस SambaNova Cloud के API वेबसाइट से एक्सेस टोकन प्राप्त करें, और फिर Python में तीन पंक्तियों को दर्ज करके परिनियोजन पूरा करें। विशेष रूप से...

Hugging Face ने आज SmolLM2 जारी किया, जो नए संयमित भाषा मॉडलों का एक समूह है, जिसने प्रभावशाली प्रदर्शन हासिल किया है, जबकि आवश्यक कंप्यूटिंग संसाधन बड़े मॉडलों की तुलना में बहुत कम हैं। नए मॉडलों को Apache2.0 लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, और इनमें तीन आकार हैं - 135M, 360M, और 1.7B पैरामेटर - जो स्मार्टफोन और अन्य सीमित प्रोसेसिंग शक्ति और मेमोरी वाले एज डिवाइस पर तैनाती के लिए उपयुक्त हैं। SmolLM2-1B मॉडल कई महत्वपूर्ण बेंचमार्क परीक्षणों में Meta के Llama1B मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है, विशेषकर।

Nvidia ने चुपचाप एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल पेश किया है, जिसका नाम Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct है, जो उत्कृष्ट प्रदर्शन के साथ OpenAI के GPT-4 और Anthropic के Claude3.5 को पार कर गया है, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा के परिदृश्य में महत्वपूर्ण बदलाव हुआ है। यह मॉडल प्रसिद्ध AI प्लेटफॉर्म Hugging Face पर जारी किया गया है, हालांकि इसका कोई बड़ा प्रचार नहीं हुआ, लेकिन इसके उत्कृष्ट प्रदर्शन ने जल्दी ही ध्यान आकर्षित किया।

हाल ही में, AI स्टार्टअप Hugging Face ने Gradio 5 को औपचारिक रूप से लॉन्च किया, जो कि उनके लोकप्रिय ओपन-सोर्स टूल का एक महत्वपूर्ण अपडेट है, जिसका उद्देश्य AI विकास को और अधिक सरल बनाना है। 2021 में Gradio के अधिग्रहण के बाद से, यह टूल Hugging Face उत्पाद लाइन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गया है। Gradio का हर महीने 2 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ता और इस प्लेटफ़ॉर्म पर बने 470,000 से अधिक एप्लिकेशन हैं, जिसने AI क्षेत्र में एक नया मानक स्थापित किया है।

हाल ही में, Hugging Face ने एक नया Python पैकेज लॉन्च किया है, जिसका नाम "OpenAI-Gradio" है, जिसका उद्देश्य डेवलपर्स को AI संचालित वेब ऐप्स बनाने में तेजी से मदद करना है। इस टूल का लॉन्च AI एकीकरण में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतीक है, जो OpenAI के बड़े भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग करने की प्रक्रिया को सरल बनाता है, जिससे सभी कौशल स्तर के डेवलपर्स आसानी से कार्य कर सकें। OpenAI-Gradio का उपयोग करके, डेवलपर्स कुछ ही मिनटों में अपने AI को शुरू कर सकते हैं.

Hugging Face ने हाल ही में LightEval जारी किया है, जो एक हल्का AI मूल्यांकन उपकरण है, जिसका उद्देश्य कंपनियों और अनुसंधान संस्थानों को बड़े भाषा मॉडलों का अधिक सटीकता से मूल्यांकन करने में सहायता करना है। यह उपकरण AI तकनीक के अनुप्रयोगों में मूल्यांकन के महत्व पर जोर देता है, और यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि मॉडल द्वारा दिए गए परिणाम सटीक, पक्षपात रहित और व्यावसायिक लक्ष्यों के अनुरूप हों। पारंपरिक मूल्यांकन विधियों की सीमाओं के लिए, LightEval एक अनुकूलित मूल्यांकन योजना प्रदान करता है, जो Hugging Face के अन्य उपकरणों जैसे Datat के साथ मिलकर काम करता है।

Hugging Face ने XetHub का अधिग्रहण किया है, जिसका उद्देश्य AI के लोकतंत्रीकरण की प्रक्रिया को तेज करना है। XetHub की स्थापना पूर्व Apple इंजीनियरों ने की थी, जो मशीन लर्निंग और AI ऐप्लिकेशन बनाने को सरल बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। उनकी टीम ने 2021 में Madrona Ventures से 7.5 मिलियन डॉलर का निवेश प्राप्त किया, जिससे विकास को गति मिली। इस अधिग्रहण ने AI विकास क्षेत्र में एक प्रभावशाली मंच के रूप में Hugging Face की तकनीकी ताकत और人才 पूल का विस्तार किया है। XetHub की भागीदारी केवल AI उद्योग के

Hugging Face और NVIDIA ने इन्फरेंस एज़ ए सर्विस पेश की है, जो NVIDIA NIM तकनीक का उपयोग करके डेवलपर्स के प्रोटोटाइप डिजाइन को तेज करती है और ओपन-सोर्स AI मॉडल को प्रभावी ढंग से तैनात करने में मदद करती है। यह सेवा Llama2 और Mistral AI जैसे शक्तिशाली मॉडल को विशेष रूप से समर्थन देती है, और पारंपरिक तैनाती तरीकों की तुलना में पांच गुना तेज है। NVIDIA DGX Cloud के माध्यम से, डेवलपर्स मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं, और Hugging Face ने अपनी टीम को लाभदायक बताया, जो अब 220 लोगों तक फैल गई है, और SmolLM पेश किया है।

Hugging Face ने अपना Open LLM लीडरबोर्ड अपडेट किया, यह कदम ओपन-सोर्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विकास के ढांचे पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालेगा। यह सुधार एआई विकास के एक महत्वपूर्ण क्षण में आया है, क्योंकि शोधकर्ताओं और कंपनियों को बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के प्रदर्शन में सुधार की रुकावट का सामना करना पड़ रहा है।

Hugging Face के CEO क्लेमेंट ड्यूलेंग के अनुसार, अधिक से अधिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप संस्थापक अपनी कंपनियों को बेचना चाहते हैं। ड्यूलेंग ने बताया कि वर्तमान में उन्हें हर सप्ताह लगभग 10 संस्थापकों से सलाह मिलती है जो अधिग्रहण में रुचि रखते हैं।

JFrog की सुरक्षा टीम ने Hugging Face प्लेटफॉर्म पर कम से कम 100 दुर्भावनापूर्ण AI मशीन लर्निंग मॉडल पाए हैं। इनमें से कुछ दुर्भावनापूर्ण मॉडल पीड़ितों की मशीनों पर कोड चलाने में सक्षम हैं, जो स्थायी बैकडोर प्रदान करते हैं। सुरक्षा शोधकर्ताओं ने प्लेटफॉर्म पर PyTorch और TensorFlow Keras मॉडलों में दुर्भावनापूर्ण कार्यक्षमताओं वाले मॉडल पाए हैं, जैसे कि baller423 नाम के उपयोगकर्ता द्वारा अपलोड किया गया मॉडल जो 210.117.212.93 पर रिवर्स शेल स्थापित करने के लिए निर्दिष्ट कर सकता है। कुछ दुर्भावनापूर्ण मॉडल सुरक्षा कारणों से हो सकते हैं।

गूगल और HuggingFace ने हाल ही में एक रणनीतिक सहयोग की घोषणा की है, जिसका उद्देश्य ओपन AI और मशीन लर्निंग के विकास को बढ़ावा देना है। यह सहयोग HuggingFace के प्लेटफ़ॉर्म और Google Cloud के बुनियादी ढाँचे, जिसमें Vertex AI शामिल है, को एकीकृत करेगा, जिससे जनरेटिव AI को डेवलपर्स के लिए उपयोग करने में आसानी होगी। सहयोग डेवलपर्स को Google Cloud पर ओपन मॉडल को जल्दी, किफायती तरीके से प्रशिक्षित, समायोजित और सेवा देने में सहायता करेगा, जिससे AI का उपयोग TPU और GPU जैसी बुनियादी ढाँचे को अनुकूलित करने के लिए किया जा सके।

Hugging Face द्वारा प्रस्तुत aMUSEd मॉडल कुछ सेकंड में चित्र उत्पन्न कर सकता है, जो अन्य प्रतिस्पर्धियों जैसे Stable Diffusion की तुलना में तेज है। aMUSEd ने Google के MUSE मॉडल पर आधारित एक हल्का टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल अपनाया है। aMUSEd ने Masked Image Model (MIM) ढांचे को अपनाया है, जो अनुमान के कदमों को कम करता है, उत्पादन गति और व्याख्यायिता को बढ़ाता है। मॉडल को Hugging Face पर प्रदर्शन में देखा जा सकता है।