ตาม Nex-AGI เมื่อวันที่ 14 มิถุนายน บริษัท AI เผยแพร่การพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ ระบุว่า Rio 3.5 Open 397B ของ Rio de Janeiro—เผยแพร่เมื่อวันที่ 13 มิถุนายน และอ้างว่าเป็นโมเดลฟรอนต์เริ่มที่สร้างโดยรัฐบาล—คือการผสมน้ำหนักโดยตรง (weight merge) ระหว่าง Nex N2 Pro 60% และโมเดลพื้นฐาน Qwen 3.5 40% Nex วัดความเป็นเส้นร่วม (collinearity) ในทุก 60 ชั้นเครือข่าย ได้คะแนน 0.993 และยืนยันอัตราการผสม 0.6/0.4 ได้ถึงทศนิยม 3 ตำแหน่ง IplanRIO จากนั้นได้อัปเดตการ์ดโมเดลใน Hugging Face ให้เครดิต Nex ถอนคำกล่าวอ้างด

อ้างอิงจาก Foresight News โลกประกาศว่าตนได้เข้าสู่เฟสที่ 3 ของ 'The Simple Plan' โดยเปลี่ยนจากแรงจูงใจโทเค็นช่วงเริ่มต้น ไปสู่การเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วยยูทิลิตี้ ตอนนี้ World ID 4.0 รวมกลไกการเรียกเก็บค่าธรรมเนียมไว้แล้ว เพื่อให้ผู้ให้บริการออกเครดิตและโปรโตคอลสามารถเรียกเก็บจากผู้ใช้ ขณะที่ผู้ใช้งานปลายทางยังคงเข้าถึงโปรโตคอลได้ฟรี โดยโฟกัสครอบคลุม 3 สถานการณ์หลัก ได้แก่ ความร่วมมือระดับองค์กร (รวมถึง Deep Face กับ Zoom, Okta และ DocuSign) การยืนยันตัวตนสำหรับผู้บริโภค (การยืนยันตัวตนแบบมนุษย์ข

ตาม Beating ทีม MiniMax ได้เปิดซอร์สโมเดลมัลติโหมดเนทีฟแบบ mixture-of-experts (MoE) MiniMax M3 พร้อมเผยแพร่น้ำหนักบน Hugging Face โดยโมเดลมีพารามิเตอร์รวม 428 พันล้านพารามิเตอร์ และใช้พารามิเตอร์ที่ถูกเปิดใช้งาน 23 พันล้านต่อ 1 โทเคน รองรับคอนเทกซ์ต์ได้สูงสุดถึง 1 ล้านโทเคนแบบเนทีฟ ทีมพัฒนาได้เปิดตัวเวอร์ชันที่ทำการควอนไทซ์ MXFP8 และเพิ่มการรองรับสำหรับเฟรมเวิร์กการอินเฟอเรนซ์ที่ได้รับความนิยม รวมถึง SGLang, vLLM และ Transformers นอกจากนี้ MiniMax ยังได้เปิดซอร์สไลบรารีโค้ดเคอร์เนล MiniMax Spars

ตามรายงานของ Microsoft Threat Intelligence พบแพ็กเกจ npm ที่เป็นอันตราย 2 รายการ ได้แก่ utils-terminal@3.2.1 และ logger-active@3.2.1 ซึ่งถูกค้นพบว่ามีการแจกจ่ายมัลแวร์ประเภทรีโมตแอ็กเซสโทรจัน (RAT) ที่ออกแบบมาเพื่อขโมยข้อมูลประจำตัวของกระเป๋าเงินคริปโต คีย์ API และข้อมูลอ่อนไหวอื่นๆ จากระบบของนักพัฒนา ผู้โจมตีได้ส่งต่อข้อมูลที่ถูกขโมยผ่าน Hugging Face ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มด้านแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ โดยทำให้กิจกรรมดูน่าสงสัยน้อยลงเมื่อเทียบกับการสื่อสารแบบคำสั่งและควบคุมโดยตรง ภัยคุ

ตาม Beating, Cohere ได้เปิดตัว Command A+ ซึ่งเป็นโมเดลแบบ mixture-of-experts แบบโอเพนซอร์ส มีพารามิเตอร์รวม 218 พันล้านตัว ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ออกแบบมาเพื่อเอเจนต์ AI ระดับองค์กรและการใช้งานข้อมูลภายใต้การควบคุมของประเทศ โดยโมเดลจะเปิดใช้งานเฉพาะพารามิเตอร์ 25 พันล้านตัวต่อครั้งในการประมวลผล ช่วยให้สามารถรันได้บน GPU NVIDIA H100 จำนวน 2 ตัว หรือ B200 ตัวเดียว พร้อมเวอร์ชันที่ผ่านการทำให้มีขนาดข้อมูลเล็กลง (quantized) ให้ใช้งานบน Hugging Face Command A+ รองรับอินพุตแบบมัลติโหมดทั้งภาพแล

Beating, Resemble AI เปิดตัว DramaBox ซึ่งเป็นโมเดลสร้างคำพูดบน Hugging Face วันนี้ โดยโมเดลนี้มาพร้อมความสามารถควบคุมในระดับผู้กำกับผ่านไวยากรณ์พรอมป์ต์ที่แยกส่วน—ผู้ใช้ป้อนบทสนทนาในเครื่องหมายคำพูด ขณะเดียวกันระบุคำสั่งบนเวที เช่น การถอนหายใจ การเว้นจังหวะ หรือการกระซอกอยู่นอกเครื่องหมายคำพูด โมเดลจะถ่ายทอดคำสั่งเหล่านี้เป็นคำพูดที่ใส่อารมณ์ แทนที่จะอ่านออกเสียงคำสั่งนั้นตรงๆ DramaBox รองรับการโคลนเสียงแบบไม่ต้องมีตัวอย่าง (zero-shot) ด้วยเสียงอ้างอิงเพียง 10 วินาที และให้ผู้ใช้ตั้งค่าอายุ สำเ

ตามรายงานของ Decrypt ผู้โจมตีได้ฝังโค้ดที่เป็นอันตรายในแพ็กเกจซอฟต์แวร์ของ Mistral AI ที่ถูกเผยแพร่ผ่าน PyPI เมื่อผู้พัฒนาใช้งานแพ็กเกจนี้บนระบบ Linux โค้ดที่เป็นอันตรายจะทำงานโดยอัตโนมัติ โดยดาวน์โหลดไฟล์ชื่อ transformers.pyz จากเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลและเรียกใช้งานในเบื้องหลัง ชื่อไฟล์ดังกล่าวเลียนแบบไลบรารี Hugging Face Transformers ที่เป็นที่นิยมอย่างกว้างขวาง ทีมข่าวกรองภัยคุกคามของ Microsoft ระบุว่า มัลแวร์ดังกล่าวส่วนใหญ่ขโมยข้อมูลรับรองการเข้าสู่ระบบของนักพัฒนาและ access tokens Mistral ยืนยัน

ข่าวประตูเมือง (Gate News) วันที่ 24 เมษายน — DeepSeek ได้เปิดตัวซีรีส์โมเดลโอเพนซอร์ส V4 ภายใต้ใบอนุญาต MIT โดยน้ำหนัก (weights) พร้อมใช้งานแล้วบน Hugging Face และ ModelScope ซีรีส์นี้ประกอบด้วยโมเดล (MoE) แบบ mixture-of-experts จำนวน 2 รุ่น ได้แก่ V4-Pro มีพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้านตัว และเปิดใช้งาน 49 พันล้านตัวต่อ

ปล่อยโค้ดโอเพนซอร์ส ml-intern ตัวแทนวิจัย ML แบบอิสระของ Hugging Face ที่อ่านเอกสาร คัดสรรข้อมูล ฝึก ประเมิน และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องข้ามสาขาวิทยาศาสตร์ แพทยศาสตร์ และคณิตศาสตร์. บทคัดย่อ: ml-intern ของ Hugging Face เป็นตัวแทนวิจัย ML แบบอิสระโอเพนซอร์สที่อ่านเอกสาร คัดสรรชุดข้อมูล ฝึกบน GPU ในเครื่องหรือบนคลาวด์ ประเมินผลลัพธ์ และวนลูปเพื่อปรับปรุง Built บน smolagents พร้อมทั้งอินเทอร์เฟซแบบ CLI และแบบเว็บ มันนำทางผ่าน arXiv/HF Papers, HF Hub และ HF Jobs การเดโมครอบคลุมตั้งแต่วิทยาศาสตร์ แพทยศาสตร์ ไปจนถึงคณิตศาสตร์ แสดงให้เห็นระบบอัตโนมัติแบบ end-to-end และการเพิ่มสมรรถนะ.

MiniMax ประกาศว่าโมเดล M2.7 ได้เปิดซอร์สอย่างเป็นทางการแล้ว โดยทำผลงานได้ 56.22% และ 57.0% ของระดับ SOTA ในเกณฑ์มาตรฐาน SWE-Pro และ Terminal Bench 2 ตามลำดับ โมเดลนี้สามารถรับได้บน Hugging Face และมีความสามารถในการสร้างเฟรมเวิร์กพร็อกซี่ที่ซับซ้อน