Ai2 发布 HiRO-ACEv2：以约 1/300 成本生成全球 3 km 极端天气数据
Ai2 发布 HiRO-ACE 系统的新版本 HiRO-ACEv2，核心是新的降尺度模型 HiROv2，可同时预测多个高分辨率气象场，并提升了对极端事件的预测能力。
推荐理由：HiRO-ACEv2 把全球 3 km 气候数据的生成成本降到 X-SHiELD 的约 1/300，并给出极端天气统计误差与适用边界。
公司与模型
Hugging Face 最新动态
Hugging Face 开源社区动态：热门模型与数据集、排行榜变化与开源生态的晴雨表。
4 条精选近 30 天 4 条共收录 8 条
更新
Hugging Face的精选
Hugging Face Blog精选AI 评分6565
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧推理智能体模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，一个 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型，面向端侧私有智能体，会先思考再作答并调用工具。
推荐理由：LFM2.5-24B-A2B 以 2B 激活参数对标更大 MoE，并给出端侧与 GPU 推理速度，可据此判断本地智能体的可行性。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 作者用 ML-intern 在两天内自建六个模型，总算力约 103 美元
作者在 Hugging Face 上用 ML-intern 从零构建了六个模型，包括 0.8B 的 Pocket Rewriter、柑橘病害 VLM、Huggy LoRA、相机视角 LoRA、Doodle-in LoRA 和 Agate 4-step 蒸馏模型，总计算成本约 103 美元。
推荐理由：作者用六个真实项目展示了如何写提示词让 ML-intern 完成训练、评测与发布，并给出每项算力成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态给 AI 智能体打分
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体，按终端后端状态和副作用判分，而非看它生成的回答。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用数据库终态而非回答文本判分，并给出 20 次重复下的稳定性与成本对比。