ToonComposer: Тепер ви можете ефективно створювати мультфільми на @huggingface безкоштовно - Вхідні дані: ключові кадри на основі ескізів + кольорова рамка відліку - Ця модель, заснована на @Alibaba_Wan, буде поєднувати в собі міжряддя і розфарбовування - Модель також може уявити області, залишені порожніми, за допомогою підказки - Результат: економія до 70% ручної роботи. Величезне спасибі B&T Studio та Gudong Animation Studio за дозвіл використовувати їхній анімаційний контент (Big Fish & Begonia та Mr. Miao) для академічної ілюстрації.

NVIDIA НА ХОДУ! Моделі Canary 1B і Parakeet TDT (0.6B) SoTA ASR - багатомовні, з відкритим вихідним кодом 🔥 - Параметри 1В і 600М - 25 мов - автоматичне визначення мови та переклад - позначки часу слів і речень - Транскрибуйте до 3 годин аудіо за один раз - навчено на 1 мільйоні годин даних - SoTA в таблиці лідерів Open ASR - Ліцензія 💥 CC-BY Доступно на Hugging Face, перевірте їх сьогодні!

Якщо ви ще не помітили, наш шаблон @Gradio Audio в нашому HF Space отримав нове доповнення💬. Тепер з інтеграцією Higgs Audio v2 @boson_ai, моделлю перетворення тексту в мову, прямо під вашим пальцем. Насолоджуйтесь створенням контенту!!! 🥳

Gemma 3 270m 4-bit генерує текст зі швидкістю понад 650 (!) ток/сек на M4 Max з mlx-lm і використовує < 200 МБ: Чи не прискорилися:

👀 "GPT-5" проти "GPT-5-Chat-Latest", ймовірно, досить заплутаний для користувачів API (GPT-5 більш продуктивний і вимагає перевірки ідентифікатора) Я навіть не впевнений, що більшість людей знають різницю

Січень v1 сьогодні в тренді на Hugging Face. Величезне спасибі всім, хто спробував це, залишив відгук і поділився своїми налаштуваннями. Ми бачимо вас 💙

Ми щойно випустили 3 мільйони зразків високоякісного набору даних для навчання мовних моделей зору для таких випадків використання, як: 📄 оптичне розпізнавання символів (OCR) 📊 візуальне реагування на запитання (VQA) 📝 Титри 🤗 Дізнатися більше: 📥 Завантажити:

Я не знаю чому, але кнопка «Отримати швидку відповідь» посилює мою тривожність

Мені дуже подобається @jandotai Це дуже дружній додаток для локального запуску LLM, який чудово підходить для конфіденційності Я пробував інші, такі як LM Studio та Ollama, і вони гарні, але дуже інженерно створені, трохи занадто складні для мене Ян простий, милий і симпатичний, а також чудова альтернатива для розмови, не надсилаючи свої дані (і секрети ;)) великим постачальникам штучного інтелекту Ви навіть можете запускати моделі віддалених провайдерів через API, якщо ви цього хочете! Крім того, вони дуже чуйно реагують на відгуки та постійно вдосконалюють додаток Я думаю, що є місце як для локально запущених додатків LLM, так і для хмарних додатків LLM, локальний запуск має сенс, якщо ви хочете поговорити про дуже приватні речі, терапію тощо. Дуже важливо, щоб люди могли це мати, не боячись, що ваші дані можуть витекти в майбутньому (Я не афілійований і не платний, просто дуже подобається!)

Представляємо модель Jan-v1: 4B для веб-пошуку, альтернативу Perplexity Pro з відкритим вихідним кодом. У наших тестах, Jan v1 забезпечує 91% точності SimpleQA, трохи перевершуючи Perplexity Pro при повністю локальній роботі. Випадки використання: - Пошук в Інтернеті - Глибокі дослідження Побудований на новій версії Qwen Qwen3-4B-Thinking (до 256k довжини контексту), доопрацьованій для міркувань та використання інструментів у січні. Ви можете запустити модель у форматі Jan, llama.cpp або vLLM. Щоб увімкнути пошук у січні, перейдіть у меню «Налаштування» → «Експериментальні функції» → «Увімкнено», а потім «Налаштування» → сервери MCP, → активувати пов'язаний із пошуком MCP, наприклад Serper. Використовуйте модель: - Січень-v1-4B: - Січень-v1-4B-GGUF: Подяка команді @Alibaba_Qwen за Qwen3 4B Thinking & @ggerganov за llama.cpp.