Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B 多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B 模型，采用无编码器架构，视觉和音频输入直接接入 LLM 主干，原生支持音频输入。该模型在 16GB 显存下即可运行，具备接近 26B 模型的推理性能，并内置多令牌预测（MTP）草稿器以降低延迟。
推荐理由：采用无编码器架构并原生支持音频，在16GB显存下即可运行，适合本地部署智能体应用。
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Google DeepMindAI 评分2323 Co-Scientist 助力 MIT 与波士顿儿童医院合作探索 ALS 疗法
Co-Scientist 帮助 MIT 的 Ritu Ritu Raman 与波士顿儿童医院的 Ryan Flynn 跨越学科壁垒，将组织模型与 RNA 映射技术结合以探索肌萎缩侧索硬化症（ALS）疗法。该工具快速梳理了矛盾文献，协助团队提出可验证假设并评估可行性与风险。双方正利用 Co-Scientist 迭代寻找针对 ALS 的新型 RNA 机制及潜在药物。
Hugging Face BlogAI 评分3838 DeepInfra 成为 Hugging Face Inference Provider
DeepInfra 正式成为 Hugging Face Hub 的 Inference Provider，支持 DeepSeek V4、Kimi-K2.6、GLM-5.1 等 100 多款模型。
Google DeepMindAI 评分4343 Google DeepMind 发布 AGI 认知评估框架
Google DeepMind 发布“AGI 认知分类”框架，提出感知、推理等 10 项关键认知能力以衡量通用人工智能进展。该框架配套发布 Kaggle 黑客松，邀请社区针对学习、元认知等五项能力构建评估基准。活动提供 20 万美元奖金池，提交截止至 4 月 16 日。
Google ResearchAI 评分5757 Perch 2.0 论文：陆地鸟类模型如何迁移至水下声学任务
Google Research 与 DeepMind 联合发布论文，展示主要基于鸟类数据训练的 Perch 2.0 模型在海洋声学任务中表现出色。该模型无需水下音频训练即可生成高质量嵌入向量，配合简单的逻辑回归分类器，能利用少量标注数据快速构建鲸鱼声纹分类器。
Hugging Face BlogAI 评分4545 DeepSeek R1 发布一周年：中国开源 AI 生态的崛起与变革
DeepSeek R1 发布一周年，推动中国 AI 从封闭转向开源生态，降低技术、采用和心理门槛。百度在 Hugging Face 的开源仓库从 2024 年的零个激增至 2025 年的 100 多个，字节跳动和腾讯发布量增长八至九倍，月之暗面 Kimi K2 开源引发关注。
Google Research精选AI 评分6161 Google Research 发布全球天然林地图及AI基准数据集
Google Research 联合 Google DeepMind 发布 Natural Forests of the World 2020 地图及数据集，利用 MTSViT 模型实现 10 米分辨率天然林识别，准确率达 92.2%。同时发布 Planted 和 ForTy 两个大规模基准数据集，用于支持 EUDR 合规及下一代森林分类模型研发。
推荐理由：发布全球首个10米分辨率天然林地图及基准数据集，为合规与生态监测提供高精度AI基线。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 Hugging Face 引入 Math-Verify 修复 Open LLM Leaderboard 数学评测
Hugging Face 引入 Math-Verify 解析器重测 Open LLM Leaderboard 全部 3,751 个模型，修正了旧版在格式提取、符号转换和数值比较上的缺陷。重测后模型平均得分提升 4.66 分，Qwen 和 DeepSeek 等模型分数大幅上涨，Nvidia AceMath 登顶 MATH-Hard 榜单。
推荐理由：Hugging Face 引入 Math-Verify 重测全量模型，修正了旧版解析缺陷，导致榜单排名大幅洗牌。
Hugging Face Blog精选AI 评分8282 Hugging Face LeRobot 上线 π0 和 π0-FAST 机器人基础模型
Hugging Face 官方宣布将 Physical Intelligence 开发的 π0 和 π0-FAST 视觉-语言-动作（VLA）模型接入 LeRobot 仓库。π0 基于流匹配实现 50Hz 实时动作生成，π0-FAST 引入 FAST 频域动作序列分词技术，训练速度提升 5 倍。
推荐理由：官方将π0和π0-FAST模型接入LeRobot，提供了从推理到微调的完整工程路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分7777 Mini-R1：用GRPO复现DeepSeek R1的“顿悟时刻”强化学习教程
Hugging Face 发布教程，使用 GRPO 算法和 Countdown Game 复现 DeepSeek R1 的推理能力。在 4x H100 上训练 Qwen2.5-3B-Instruct 模型 450 步，成功率从 25% 提升至 50%，模型从自然语言推理转向程序化执行。
推荐理由：文章提供了基于GRPO和Countdown Game复现DeepSeek R1推理能力的完整代码与训练细节，可直接迁移用于探索强化学习对齐。
Hugging Face BlogAI 评分4848 如何在 AWS 上部署和微调 DeepSeek 模型
Hugging Face 与 AWS 合作提供指南，展示如何在 AWS 服务上部署和微调 DeepSeek R1 模型。开发者可通过 Hugging Face Inference Endpoints 以每小时 8.3 美元的价格部署量化版 DeepSeek R1 及 6 个蒸馏模型，或利用 Amazon SageMaker AI 配合 Hugging Face LLM DLCs 进行部署与微调。
Hugging Face Blog精选AI 评分7373 Hugging Face 发布 Open-R1 项目开源复现 DeepSeek-R1
Hugging Face 发布 Open-R1 项目，旨在系统复现 DeepSeek-R1 的数据收集与纯强化学习训练流程。项目计划通过蒸馏高质量推理数据集、构建数学与代码数据集，并开源多阶段训练配方，以验证并推广推理模型技术。
推荐理由：Hugging Face 宣布启动开源复现项目，旨在公开 DeepSeek-R1 的训练数据与代码，推动推理模型技术透明化。
Hugging Face Blog精选AI 评分7373 Hugging Face 发布 StarChat Alpha 编程助手
Hugging Face 发布基于 StarCoder 微调的编程助手 StarChat Alpha，采用 ChatML 格式与 OpenAssistant 数据集训练，提供代码、数据集及模型下载。
推荐理由：文章展示了基于StarCoder微调出StarChat Alpha的过程，提供了ChatML格式和DeepSpeed训练代码供开发者复用。