NVIDIA 联合 AI4Bharat 开源 2.8 万亿 token 印度语言预训练语料及数据生成管线
NVIDIA 联合 AI4Bharat（IIT Madras）开源 Nemotron-pretraining-Indic-v1 印度语言预训练语料，覆盖 22 种印度语言共约 2.8 万亿 token，其中 12 种语言同时提供本族文字与罗马化版本。
推荐理由：原文给出了从翻译到质量筛选的完整生成流程与 75/100 阈值等具体参数，读者可据此复现或改造自己的多语种数据管线。
数据与训练
全部主题训练侧的门道：数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。
最新精选
第 1–9 条 · 共 9 条Hugging Face Blog精选AI 评分6060
Simon Willison精选AI 评分7676 Anthropic 披露 Q3 营收 168 亿美元，同比增长近 50%，推进 IPO
Simon Willison 摘录 FT 报道，Anthropic 在投资人日上向投资者披露 Q3 营收 168 亿美元，同比增长近 50%，并计划推进 IPO。三个季度营收依次为 Q1 约 48 亿、Q2 115 亿、Q3 168 亿美元；Q3 每 1 美元算力对应 1.70 美元收入，调整后运营利润率 11%。Anthropic 表示蒸馏收入占总营收 5%–7%，已在 Q3 大幅压缩。
推荐理由：原文给出 Anthropic 连续三季营收与蒸馏收入占比，读者可据此估算行业蒸馏训练的投入规模。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 用 HuggingChat ML-intern 从一句 prompt 造出 6 个小模型
作者用 HuggingChat 中的 ML-intern 模式在几天内从零造出 6 个小模型，总计算开销约 103 美元；每个项目从一个自然语言 prompt 出发，由 ML-intern 规划预算、跑基线、训练并把模型与评测直接发布到 Hugging Face Hub。
推荐理由：原文给出了一套可复用的 ML-intern prompt 写法，包括 Verified facts 区块、先跑基线、带检查的冒烟测试和硬性支出上限，读者可直接套用到自己的项目里。
Hugging Face Blog精选AI 评分6969 Nemotron 通过微调与生成-验证-精炼推理在 IOI 和 IMO 2026 达到金牌水平
NVIDIA 在 Hugging Face 博客上介绍基于 Nemotron 3 微调的模型在 IOI 2026 和 IMO 2026 双双达到金牌水平。
推荐理由：把同一套 Nemotron 微调加搜索式推理配方在 IOI 与 IMO 两道不同赛道上都推到金牌水平，开源资产齐备便于复用。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular
NVIDIA 在 Hugging Face 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，对带标签的表格做单次前向预测，无需训练、调参和特征工程，同时支持分类与回归。
推荐理由：开源表格基础模型给出免训练、免特征工程的单次前向预测路径，可对照四个基准的排名判断适用范围。
Latent Space精选AI 评分7878 小米发布 MiMo-V2.6-Pro 开源权重模型，1T-A42B 规模、训练成本 $3M
小米发布 MiMo-V2.6 系列开源全模态模型，MiMo-V2.6-Pro 以 1.02T 总参数、42B 激活参数在 Artificial Analysis 智能指数上以 46 分位列最高分的开源权重模型，另有 MiMo-V2.6-Flash 与最高 20 倍输出速度的 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed，模型采用 MIT 许可。
推荐理由：原文给出了 RL 训练配方与开源环境清单，读者可以据此判断后训练成本下降对开源模型格局的影响。
Google DeepMind精选AI 评分7979 Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气预报模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3 全球天气预报模型，直接学习实时地球静止卫星观测数据，可每小时生成最高 5 公里分辨率的预报。
推荐理由：与 WeatherNext 2 相比，新模型改用实时卫星观测并提升时间与空间分辨率，可对照了解 AI 天气预报的输入数据变化。
Google DeepMind精选AI 评分8585 Google DeepMind 的 WeatherNext 模型在气旋预报上取得突破并开源
Google DeepMind 在 Nature 发表论文，称 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风场结构预测上达到 SOTA 精度，平均多出一天预警时间，相当于气象领域约十年的进展。
推荐理由：论文给出气旋路径与强度预测的精度提升幅度，并同步开放代码与模型权重，便于研究社区复用。
Microsoft Research精选AI 评分7272 微软研究院发布 Echoverse，为计算机使用智能体构建可演化深度训练环境
微软研究院发布 Echoverse，为计算机使用智能体搭建 12 个训练世界，包括 10 个深度领域世界与 2 个能力世界。在全部 12 个世界上训练的 9B 模型得分从 36.5% 提升到 67.1%，与 GPT-5.4 的 80.7% 相差 14 个百分点。
推荐理由：论文给出了高保真合成世界与数据库级验证器的搭建方法，并公开四个环境的代码与任务，可供智能体训练复用。