Nvidia 发布开源语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe，整合转写、翻译与说话人识别
Nvidia 发布开源语音识别模型 Nemotron 3.5 Transcribe，可用文本指令控制，支持 40 种语言转写、31 种语言与英语互译、13 种语言的说话人识别，单段录音最长 1 小时、最多 8 位说话人。
#Hugging Face
The DecoderAI 评分7575 Hugging Face Blog精选AI 评分7878 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe 与 Granary v2 数据管线
NVIDIA 发布开放权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe，把转写、说话人分离、翻译和音频问答合入同一 checkpoint，已在 Hugging Face 和 ModelScope 上线。
推荐理由：原文给出多语言转写、说话人分离与翻译的统一权重模型，并附可复用的数据管线和微调配方，便于判断落地成本。
Ars Technica · AIAI 评分6060 Pinal 用自然语言提示设计蛋白质，Hugging Face 推出 DNA 语言模型 Carbon X
中国研究团队开发出蛋白质设计工具 Pinal，用户只需用自然语言描述所需功能，T2struct 模块就把提示词转成结构蓝图，再由 SAProt-T 生成氨基酸序列。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 上线 torch-neuronx 模型支持查询 Space，可查模型能否跑在 AWS Trainium 上
Hugging Face 推出 torch-neuronx 模型支持 Space，可查询 Hub 上热门模型能否不经修改在 AWS Trainium 上运行，并给出复现脚本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 微软与 Hugging Face 将数据库校验转为 RL 奖励，用 ThinkingBox 后训练智能体
微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox-Training，把 ThinkingBox 对数据库终态的可执行校验直接当作奖励，对 Qwen3.8-27B 做 50 步 GRPO 全参数微调。
推荐理由：微软与 Hugging Face 把数据库终态校验改造成 GRPO 奖励，并公开了任务筛选与训练代码，可供做智能体后训练时参考。
Hugging Face BlogAI 评分5050 IBM Granite 时序模型集成预测：四种架构组合与可扩展预测接口
IBM 在 Hugging Face 发布 Granite Timeseries Ensemble，用一套配方组合 PatchTST-FM-r1、PatchTST-FM-r2、FlowState-r1.1 和 TTM-r3 四个预训练 Granite 时序模型，无需重训即可输出中位数与分位数预测。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Dharma-AI 研究：专门化 SLM 词表可将实际应用推理成本降低 77%
Dharma-AI 在 Hugging Face 博客中预览即将发布的 VocabX 论文，提出按每个 token 的推理成本而非出现频率重建小模型词表，在基于 Qwen3-4B 的葡萄牙语作文评分器上把实测推理成本降低 77.0%，基座模型、数据和训练配方均未改变。
推荐理由：作者以生产环境作文评分器为例，展示按 token 成本而非词频重建词表，在基座模型不变时把实测推理成本降 77%。
Hugging Face BlogAI 评分3232 TorchNeuron 系统级性能分析实战：在 AWS Trainium 上剖析推理性能
Hugging Face 博客发布 TorchNeuron 系列第一篇，讲解如何在 AWS Trainium 上用 torch.profiler 与 NeuronConfig 系统分析推理性能。