Hugging Face 遭 700 智能体入侵事件复盘

Hugging Face 与 Voice Arena 合作，为 Open ASR Leaderboard 新增印地语和印度英语基准 Monsoon hi 与 Monsoon en-IN，各含公开自评分集和私有保留集。评测设计包含 4，888 位说话人、4 个说话人不相交划分、手机自发对话录音及每片段 16 列元数据，并以 OIWER 对照参考格，减少模型过拟合捷径。评测设计本身比数据量更关键。

Hugging Face 推出了售价 399 美元的 Microduck，该产品由其子公司 Pollen Robotics 打造。 该设备出厂预装 7 个学习动作，但有趣的部分在于其开源的编程软件栈--你可以在仿真环境中训练新动作，然后将该行为部署到机器人上。

Hugging Face Hub 为强化学习环境新增 rl-environment 筛选和框架标签，环境以数据集仓库形式托管，无需新增仓库类型、注册表或注册。

Hugging Face 宣布 transformers 支持直接运行 GGUF 量化模型，通过 from_pretrained 传入 gguf_file 即可加载 Hub 上的 GGUF checkpoint，并复用 ggml 的 Metal 内核。

Hugging Face 发布 Workflow1111，用 gr.Workflow 以 73 个节点、11 条媒体管线重建 AUTOMATIC1111 的大部分功能，覆盖文本生成图像、高清修复、图生图、prompt matrix、VLM 反推提示词、检测生成 inpaint 蒙版、ControlNet 式预处理器、背景移除、PNG Info 和图生视频。

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）。

Hugging Face WebAI 团队发布 @huggingface/kernels 库及 207 个以独立仓库形式托管在 Hub 上的 WebGPU 内核（Apache-2.0），每个内核带 manifest、正确性测试、基准用例和 WGSL 着色器模板。

Voice Arena 与 Hugging Face 合作，为 Open ASR 排行榜引入 Monsoon en-IN 和 Monsoon hi-IN 两个评测集，覆盖印地语与印度英语，其中印地语是该排行榜多语言板块首个非欧洲语言。数据集含公开与私有分割，共 4,888 位说话人，并记录 12 项说话人属性，旨在暴露按地区、年龄、性别等维度分布不均的语音识别误差。

一段 5 秒 480P 视频，完全在 Mac 上生成，耗时 30 秒。无需 CUDA，无需云端，仅占用 3.9 GiB 内存。 FastMetal 将 FastWan-QAD 系列带到 Apple Silicon。DiT、DMD 采样器和解码器均通过 MLX 在 Metal 上运行，默认 INT8。 三个模型：1.3B 支持 480P，5B 支持 720P，14B 追求画质。 📷 博客：http://haoailab.com/blogs/fastmetal 📷 代码：h…

Sentence Transformers v6.0 新增第四种模型类型 MultiVectorEncoder，可直接加载 PyLate、Stanford-NLP ColBERT 及 colpali-engine 检查点，用于 ColBERT 式晚期交互检索。