Hugging Face 发布 3D 生成模型 TRELLIS.2 微调指南
Hugging Face 发布面向 3D 生成模型的微调指南，用 LoRA 和 PEFT 库微调 TRELLIS.2，并提供可本地或 Hugging Face Jobs 运行的脚本与容器。实验以 GSO 数据集中 188 个鞋类对象为子集，仅对 sparse-structure flow DiT 和 shape flow DiT 加 LoRA 适配器，以改善鞋底几何精度，材质生成阶段不微调。
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Hugging Face BlogAI 评分5656 Tether AI Research 发布 0.8B 端侧智能体模型 BotPsy
Tether AI Research 发布基于 Qwen3.5-0.8B 的 0.8B 端侧个人助手模型 BotPsy，以 Apache 2.0 开放权重，提供 bf16、Q8、Q4 三档精度及 GGUF 格式。
Hugging Face BlogAI 评分4949 面向多向量嵌入模型的 Token Pooling 感知训练
面向多向量嵌入模型的 Token Pooling 感知训练可让编码器在向量合并时保留关键信息，从而在相同存储预算下提升检索质量。普通训练的模型在 pool_factor=4 时保留未池化 NanoBEIR nDCG@10 的 94.6%，文档向量减少 4 倍；感知训练将保留率提升到 97.8%。文章还介绍了 HierarchicalTokenPooling 的池化预算选择与自适应池化阈值校准方法。
Hugging Face BlogAI 评分5858 Hugging Face 介绍决策模型：统一接口与 Transformers、llama.cpp 支持
Hugging Face 发文介绍决策模型，这类模型接收状态与问题，直接在预设答案上返回概率分布而非生成文本。
Hugging Face BlogAI 评分4141 Hugging Face 提出 HOPE：MoE 模型的专家高阶剪枝方法
Hugging Face 博客介绍 HOPE（Higher-Order Pruning of Experts），一种考虑专家两两交互的二阶 MoE 剪枝方法，替代按独立重要性打分的一阶方法。在 50% 剪枝率下，HOPE 平均排名优于所有方法，在智能体编程任务上相比次优方法最高提升 +6.1%。该方法无需训练，可与量化组合使用，用于缓解专家 MLP 占用的推理内存。
Hugging Face BlogAI 评分5353 AI2 发布 ToyBlocks 机器人学习仿真框架与首个 FoundationWorld
AI2 在 Hugging Face 发布 ToyBlocks，一个围绕机械臂与桌面方块的开源仿真框架，并把它定义为首个 FoundationWorld，配套任务与演示自动生成工具及行为评测指标。