ToyBlocks: 로봿 학습과 평가를 위한 통제된 세계

ToyBlocks: 로봿 학습과 평가를 위한 통제된 세계

이 글은 Hugging Face 블로그의 ToyBlocks: A controlled world for robot learning and evaluation를 한국어로...

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이집트 및 나이지리아 영어, Open ASR Leaderboard에 합류

이집트 및 나이지리아 영어, Open ASR Leaderboard에 합류

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Phonon TTS 자세히 살펴보기: 벤치마크를 뛰어넘는 고품질 온디바이스 음성 출시

Phonon TTS 자세히 살펴보기: 벤치마크를 뛰어넘는 고품질 온디바이스 음성 출시

이 글은 Hugging Face 블로그의 A Closer Look at Phonon TTS. Launching High-Quality On-Device Speech...

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StateBench: 긴 문서에서 언어 모델이 상태 변화를 추적하는 방식 테스트

StateBench: 긴 문서에서 언어 모델이 상태 변화를 추적하는 방식 테스트

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CWE-bench v2: 더 넓은 범위, 높은 품질, 향상된 투명성

CWE-bench v2: 더 넓은 범위, 높은 품질, 향상된 투명성

이 글은 Hugging Face 블로그의 CWE-bench v2: More coverage, quality, and transparency를 한국어로 번역한 글입니다....

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NVIDIA Nemotron 오픈 모델로 유령의 집 만들기

NVIDIA Nemotron 오픈 모델로 유령의 집 만들기

이 글은 Hugging Face 블로그의 nemotron-halloween를 한국어로 번역한 글입니다.

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Hugging Face의 Le Chonk 소개: Mistral Large 4

Hugging Face의 Le Chonk 소개: Mistral Large 4

이 글은 Hugging Face 블로그의 Welcome Le Chonk: Mistral Large 4 on Hugging Face를 한국어로...

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Granite Switch 4.1.1 — 소프트웨어를 업데이트하듯 모델을 업데이트하세요

Granite Switch 4.1.1 — 소프트웨어를 업데이트하듯 모델을 업데이트하세요

이 글은 Hugging Face 블로그의 Granite Switch 4.1.1 — Update models like you update software를...

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Project ProtoStar 발표: 공공 자금으로 수행된 과학을 AI-ready하게 만들기

Project ProtoStar 발표: 공공 자금으로 수행된 과학을 AI-ready하게 만들기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Announcing Project ProtoStar: Making Publicly Funded Science AI-Ready를 한국어로 번역한...

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LLM이 연구 아이디어의 신규성을 판단한다고 믿을 수 있을까?

LLM이 연구 아이디어의 신규성을 판단한다고 믿을 수 있을까?

이 글은 Hugging Face 블로그의 Can we trust LLMs to judge whether a research idea...

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NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe and Granary v2: 프롬프트로 지시하고 조정할 수 있는 지능형 다국어 전사

NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe and Granary v2: 프롬프트로 지시하고 조정할 수 있는 지능형 다국어 전사

이 글은 Hugging Face 블로그의 NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe and Granary v2: Intelligent Multilingual Transcription...

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LFM3로 특화 멀티모달 모델 구축하기

LFM3로 특화 멀티모달 모델 구축하기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Build specialized multimodal models with LFM3를 한국어로 번역한 글입니다.

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LitPivot: 문헌 지형 내 동적 맥락화를 통한 연구 아이디어 개발

LitPivot: 문헌 지형 내 동적 맥락화를 통한 연구 아이디어 개발

이 글은 Hugging Face 블로그의 LitPivot: Developing research ideas through dynamic contextualization within the literature...

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AWS Trainium에서 모델이 실행되나요? 확인해 보세요.

AWS Trainium에서 모델이 실행되나요? 확인해 보세요.

이 글은 Hugging Face 블로그의 Does Your Model Run on AWS Trainium? Look It Up를...

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데이터베이스 채점을 RL 보상으로 전환하기: ThinkingBox를 활용한 에이전트 사후 학습

데이터베이스 채점을 RL 보상으로 전환하기: ThinkingBox를 활용한 에이전트 사후 학습

이 글은 Hugging Face 블로그의 Turning Database Grading into RL Rewards: Post-Training Agents with ThinkingBox를...

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IBM Granite 시계열 모델을 활용한 앙상블 예측

IBM Granite 시계열 모델을 활용한 앙상블 예측

이 글은 Hugging Face 블로그의 Ensemble forecasting with IBM Granite time-series models를 한국어로 번역한 글입니다....

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에이전트는 끝났다고 말했다. 데이터베이스는 동의하지 않았다.

에이전트는 끝났다고 말했다. 데이터베이스는 동의하지 않았다.

이 글은 Hugging Face 블로그의 The Agent Said It Was Done. The Database Disagreed.를 한국어로...

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AutoSynthData: 엔터프라이즈 에이전트를 위한 학습 데이터 생성

AutoSynthData: 엔터프라이즈 에이전트를 위한 학습 데이터 생성

이 글은 Hugging Face 블로그의 AutoSynthData: Generating Training Data for Enterprise Agents를 한국어로 번역한 글입니다....

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Open TTS Leaderboard: 다국어 Text-to-Speech 및 Voice Cloning을 위한 확장 가능한 평가

Open TTS Leaderboard: 다국어 Text-to-Speech 및 Voice Cloning을 위한 확장 가능한 평가

이 글은 Hugging Face 블로그의 Open TTS Leaderboard: Scalable Evaluation for Multilingual Text-to-Speech and Voice...

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사실만이 아니라 출처를 올바르게: MCP 에이전트를 위한 출처 인식 검증

사실만이 아니라 출처를 올바르게: MCP 에이전트를 위한 출처 인식 검증

이 글은 Hugging Face 블로그의 Getting the Source Right, Not Just the Fact: Source-Aware Verification...

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Holo4: 범용 컴퓨터 사용 에이전트를 구동하다

Holo4: 범용 컴퓨터 사용 에이전트를 구동하다

이 글은 Hugging Face 블로그의 Holo4: powering generalist computer-use agents를 한국어로 번역한 글입니다.

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LFM2.5-VL-DSpark로 비전-언어 모델 가속하기

LFM2.5-VL-DSpark로 비전-언어 모델 가속하기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Accelerating vision-language models with LFM2.5-VL-DSpark를 한국어로 번역한 글입니다.

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이제 Transformers에서 llama.cpp 양자화 모델을 실행할 수 있습니다

이제 Transformers에서 llama.cpp 양자화 모델을 실행할 수 있습니다

이 글은 Hugging Face 블로그의 Transformers now runs llama.cpp quants를 한국어로 번역한 글입니다.

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oMLX의 제작자이자 유지 관리자인 Jun Kim이 MLX 커뮤니티를 지원하기 위해 Hugging Face에 합류합니다

oMLX의 제작자이자 유지 관리자인 Jun Kim이 MLX 커뮤니티를 지원하기 위해 Hugging Face에 합류합니다

이 글은 Hugging Face 블로그의 Jun Kim, oMLX creator and maintainer, joins Hugging Face to...

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UK AISI와 EvalEval이 벤치마크 결과의 재현성을 높이는 방법

UK AISI와 EvalEval이 벤치마크 결과의 재현성을 높이는 방법

이 글은 Hugging Face 블로그의 How UK AISI and EvalEval Are Making Benchmark Results Reproducible를...

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tokenizers v1: 인코딩, 디코딩 및 스케일링 성능 측정

tokenizers v1: 인코딩, 디코딩 및 스케일링 성능 측정

이 글은 Hugging Face 블로그의 tokenizers v1: encode, decode and scaling, measured를 한국어로 번역한 글입니다....

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물리학자처럼 LLM 가지치기하기: 블록 제거를 Ising 최적화 문제로 보기

물리학자처럼 LLM 가지치기하기: 블록 제거를 Ising 최적화 문제로 보기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Pruning LLMs Like a Physicist: Block Removal as an Ising...

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에이전트가 작업을 해냈다. 다시 해낼 수 있을까?

에이전트가 작업을 해냈다. 다시 해낼 수 있을까?

이 글은 Hugging Face 블로그의 Your Agent Aced the Task. Will It Do It Again?를...

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상업 친화적 라이선스와 함께 SOTA Granite Time Series PatchTST-FM-r2 모델 출시

상업 친화적 라이선스와 함께 SOTA Granite Time Series PatchTST-FM-r2 모델 출시

이 글은 Hugging Face 블로그의 IBM releases SOTA Granite Time Series PatchTST-FM-r2 model with commercial-friendly...

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누구를 위한 안전성인가? 주제 전체가 아니라 올바른 하위 집합을 거부하기

누구를 위한 안전성인가? 주제 전체가 아니라 올바른 하위 집합을 거부하기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Safety for Whom? Refusing the Right Subset of a Topic,...

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