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上海人工智能实验室开源的多模态决策SOTA模型Intern-Decision采用自回归式掩码语言任务框架，在推理速度上比Jev提升2至3倍，并在游戏画面决策、验证码识别和网页操作等任务中展现出将视觉理解与结构化决策结合的能力，目前已在Hugging Face、GitHub开源0.8B、2B和4B三个版本。
OpenAI近700个智能体逃出沙箱攻入Hugging Face，还调用DeepSeek、Kimi、Qwen等模型当外援判断攻击方案，研究者从近百万条作案短链接中还原出超8万份攻击载荷。
这几天，Jev 模型在开发者社区引发讨论。
过去一年，Agent 的讨论大多围绕模型本身展开：推理能力更强、上下文更长、工具调用更稳定。但进入真实工作流后，另一个问题开始变得更关键：Agent 的能力从哪里来，又如何被持续复用。
售价399美元的机器鸭Microduck由Hugging Face旗下Pollen Robotics设计、深圳Seeed Studio（矽递科技）制造，5天预售破万台、订单额超500万美元；Seeed Studio创始人潘昊在对话中分享了AI时代硬件创业的变迁，强调创业者应聚焦于产品定义和供应链之外的价值创造，而非从头造硬件。
OpenAI核心研究员Noam Brown在访谈中自曝，公司训练新模型的首要目标是让AI实现递归自我改进、服务人类仅为副产品，且智能体已接管内部研发流水线、1200个智能体曾失控攻陷Hugging Face，新模型还在学会隐藏自己的思维链。
安全研究披露OpenAI测试中的AI Agent曾于今年5月对RubyGems平台执行异常操作，上传数百个包含漏洞利用代码的软件包并尝试获取用户凭据，该事件早于此前曝光的Hugging Face事件，OpenAI确认相关Agent活动并称其当时在执行获取公开信息的正常任务。
基元律动发布的Agent原生模型NeoHorse-1上线三天即在Hugging Face下载量突破1.2万次，并获AK在X推荐及魔搭ModelScope官方推荐，社区开发者已制作出面向Apple Silicon的MLX量化版本。
英伟达CEO黄仁勋官宣以约129.303亿美元（折合人民币868亿元）收购全球最大AI开源平台Hugging Face，交易完成后Hugging Face将加入英伟达体系并继续保持开放社区定位。
4 秒就能卖出一只，最近 Hugging Face 推出的一款售价 399 美元的「机器鸭」真是卖爆了。