Hugging Face CEO：LLM API 并非 90% 场景最佳方案

我喜欢 Jev 的一点是：多年来，大型通用模型几乎吸走了 AI 领域所有的氧气。 但在更加专业化和定制化的模型上存在巨大机会，这些模型为特定任务和语言而构建，因此成本低几个数量级、速度更快、优化更好。@huggingface 上公开可用的这类模型有 300 万个。 让我们构建一个更加多元的 AI 生态！

大多数关闭的公司会放弃他们的成果。这家初创公司做了更好的事：他们开源了 1，274 小时的自我中心机器人数据。13，451 段人类执行日常任务的录像，作为送给机器人社区的礼物。感谢 @eidon_ai！ 开源有一种超能力：工作成果可以比创造它的组织活得更久。更多初创公司应该这样做！ https://huggingface.co/eidon-ai

我们将在旧金山以一场聚会、社区演示和舞会拉开开源 AI 周的序幕。 让我们一起推动并庆祝 AI 领域更多的开放与透明！

在生物学领域，就像在网络安全领域一样，未来几年我们会认识到，大部分风险都集中在少数最强大的实验室手中，并由它们制造出来，而开源 AI 正是这一风险的解决方案和缓解之道！

在我看来，权力集中在少数几个实验室是 AI 最大的风险。 【引用 @dwarkesh_sp】：我非常担心，在 RSI 期间，实验室会直接停止对外部署他们的模型。 这意味着他们会在这些模型最危险的用例（递归自我改进）上全速推进，而公众对能力本质和对齐状况一无所知。 最终我们会走上一条通往权力极度集中的道路。

我只在被迫去 DC 的时候才打领带 😅（话说我们要不要做 HF 领带？）。和 @alexanderburns @politico 聊得很棒。AI 需要更多透明度和开源！https://www.politico.com/video/2026/09/16/hugging-face-ceo-talks-cyberattacks-regulatory-enforcement-and-china-2165447

作为首个公开披露的智能体网络攻击受害者，我们近距离见证了这种新型风险。我在下面梳理了自己的思考。 明天我将在华盛顿，向政策制定者以及 @politico 的 decoded summit 分享更多内容！

OpenAI 的 @cdngdev 预测机器人将迎来类似 3D 打印的热潮，人们会购买廉价开源机械臂并接入 AI 智能体。他使用的 Hugging Face SO-100 机械臂开源、可 3D 打印，售价约 $200，而传统机器人设备价格高达数千美元。他还表示，现在人们可以直接用 Codex 来控制机器人。

抱歉，但问 Jacob 关于 AI 灭绝风险的问题，就像问你的空调维修工关于气候变化的问题。 不是说这本身一定没意思或不对，但让我们保持全局视角，听听整个生态系统中全方位的专业意见！

Hugging Face CEO Clément Delangue 指出，关于 AI 生存风险几乎没有严肃研究，并提议将其作为第一步。他引用 @DFintelligence 的观点：花 2 小时检索相关科学文献后，发现几乎不存在严肃研究，相关内容多为书籍、小说或"回形针"式思想实验，且没有任何不依赖人类干预的可行灭绝场景。