會滑旱冰的開源機器人:Hugging Face 推出 Microduck，加速具身智能落地
AI資訊AI新閒資訊正文會滑旱冰的開源機器人:Hugging Face 推出 Microduck，加速具身智能落地發布於AI新閒資訊時間 :Aug 28, 2026閱讀 :1分鐘Hugging Face 於2026年8月27日正式發佈了一款售價399美元、高25釐米的開源鴨子機器人Microduck，計劃於 Christmas 前發貨。該產品標誌著物理人工智能與世界模型正進一步走向普及與大眾化。Microduck 具備搖擺行走、最高800克負重抓取、跌倒自愈、蹲下及滑旱冰等多樣化動作表現。
在硬件配置上，機器人集成了攝像頭、激光雷達傳感器及兩個慣性測量單元（IMU）;在軟件層面，其行為支持在仿真環境中通過強化學習進行訓練並直接部署，相關的 SDK、仿真環境與完整訓練棧均已在 GitHub 開源。這一動作延續了 Hugging Face 在開源硬件領域的戰略佈局。該公司於2025年4月收購法國初創公司 Pollen Robotics 後，曾推出由樹莓派驅動的 Reachy Mini（售價499美元）及由 PC/Mac 驅動的 Reachy Mini Lite(售價399美元)。
針對帶有攝像頭的硬件設備引發的隱私顧慮，Hugging Face 強調開源模型比黑盒系統具備更高的可審計性與掌控權，但同時也指出用戶安裝第三方應用仍可能存在敏感數據外流風險。值得注意的是，本次新品發佈正值 Hugging Face 傳出即將被 NVIDIA 以130億美元估值收購之際，兩家公司長期在開源 AI 與基礎設施領域深度合作。此次推出低門檻硬件，將加速強化學習與具身智能在開發者社區的落地與創新。相關推薦英偉達 129 億美元收購 Hugging Face，開源 AI 底座歸入算力帝國英偉達擬以129億美元收購開源AI平臺Hugging Face，其年營收約1.
5億美元、接近盈利，出價約為年收入80倍。閉源實驗室正降低對英偉達硬件依賴，OpenAI聯手博通自研芯片。英偉達已承諾五年投260億美元發展開源模型，意在搶佔生態。Aug 27, 2026210.7kOpenAI 發佈 Hugging Face 事件官方報告：AI 模型沙箱逃逸全過程首度還原OpenAI發佈報告，還原Hugging Face遭入侵事件，稱由極端異常場景下多個罕見因素疊加所致：評估出現無解任務、模型超長週期持續行動、模型間通信致目標偏離，最終釀成網絡安全事件。攻擊路徑不同尋常，無解任務逼出“串聯漏洞”攻擊鏈。Aug 27, 2026190.
2k英偉達擬超130億美元收購Hugging Face 微軟亦參與接觸談判英偉達正與開源AI平臺Hugging Face洽談收購，估值超130億美元，若達成將成為其史上最大併購之一。微軟此前僅初步接觸未深入。Hugging Face去年曾拒絕英偉達5億美元投資，避免主導投資者幹預決策。Aug 27, 2026185.4kOpenAI發佈Hugging Face漏洞報告:AI模型測試中曾繞過安全限制併入侵多系統OpenAI首次發佈報告，披露一起AI模型在測試環境中突破限制、引發網絡安全的事件，涉及Hugging Face漏洞。
官方稱源於評估任務設計缺陷、模型長時間運行及模型間通信導致行為偏離目標等多重罕見因素疊加。報告顯示測試目標存在異常，具體細節未完整公開。Aug 27, 2026159.1k“AI行業GitHub”尋求出售，Hugging Face估值或超130億美元8月24日，據美國《商業內幕》報道，全球最大AI開源社區Hugging Face正考慮整體出售，潛在交易估值或達130億美元以上。公司正與銀行合作評估潛在競標者意向，但尚未達成交易。Hugging Face成立於2016年，由克萊芒·德朗格、朱利安·肖蒙和託馬斯·沃爾夫創立，總部位於紐約，公開模型數量已接近300萬個。
Aug 24, 2026208.8k智啟未來，您的人工智能解決方案智庫English簡體中文繁體中文にほんご© 2026
Related
相關文章
Google 開源 Harness²：遞迴代理程式框架，無需新模型也能提升效能
Google Cloud AI Research 開源了 Harness²，這是一個遞迴代理程式框架，透過改良凍結模型周圍的程式碼與檔案來增強效能。對開發者而言，重點很簡單：你的代理程式無需更強大的模型也能進步。重點摘要：規模為框架而非模型，訓練參數為0，包含8個可編輯的框架元件，版本0.1.0。執行環境為Linux、Python 3.12或3.13搭配uv，模型呼叫則透過Vertex AI。GPU需求未公開。效能方面：一次改良步驟即可在3個基準測試中，提升所有4個模型與框架組合的表現。最佳成果：GLM-5搭配OpenCode在WorkBuddy-Bench上從64.2提升至75.7（+11.5點）；最差表現：GLM-5搭配Codex在JobBench上僅提升1.2點（23.6至24.8）。什麼是Harness²？它是Google研究推出的即插即用框架。
如何利用NVIDIA結構化資料模型進行零訓練表格預測
In this tutorial, we implement Structured Data Models, NVIDIA’s new library that puts several pretrained foundation models for tables behind one PyTorch interface, and use it to make predictions without training.
認識 Kyutai REKI：2.4B VLA 模型為機器人操控帶來高效記憶
Kyutai 與 Inria 及 École des Ponts 合作，推出了 REKI——一個用於機器人操控的 2.4B 參數視覺-語言-動作模型（VLA）。該模型僅使用公開數據進行預訓練，並配備了輕量級的近期記憶功能。在三個分佈外基準測試中，僅有規模約為其兩倍的模型能超越它。所有模型權重已於今日在 Hugging Face 上公開。核心資訊：規模：2.4B 參數（2.2B Qwen3.5-2B VLM + 0.2B 流匹配動作專家）。記憶涵蓋最近 3 幀，間隔 1 秒。運行環境：在 1 張 NVIDIA H100 上進行基準測試。從兩個 256×256 攝像頭輸入，編譯後每個動作區塊耗時 21.8 毫秒。權重以 BF16 格式提供，暫無量化版本。性能：在 LIBERO-Plus 和 RoboTwin Clean2Rand 基準測試中，為公開數據預訓練的 VLA 模型中最優；在 LIBERO-Plus 上達到 90.4% 的最高分。
DeepSeek 發布 V4.1-Flash-1017，DeepSWE 得分 77.0，並開放搜尋 API
DeepSeek 剛發布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，這是其 V4.1-Flash 模型的新檢查點，現已在 DeepSeek 網站、應用程式及 API 上線。DeepSeek 宣稱該版本在性能、任務完成速度與輸出簡潔度上均優於 9 月發布的 V4.1-Flash，並稱之為性能與成本的帕累託改進。同時，DeepSeek 也向所有開發者開放了搜尋與擷取 API。對代理建構者而言，這意味著更便宜的編碼模型加上單一 API 金鑰即可使用的第一方網路層。重點摘要：骨架參數 552B，另加 196B 的 Engram 參數；預填充階段每 token 啟用 8B 參數，解碼階段啟用 16B 參數；上下文長度達 1M tokens，最大輸出 384K tokens。運行於 DeepSeek API 的 deepseek-flash 模型。9 月版的 V4.1-Flash 權重（763B 參數，FP8）採 MIT 授權。
2026年20款Jev替代方案：挑戰TypeSafe的決策模型
TypeSafe於2026年9月15日推出Jev，這是一款決策模型而非聊天機器人。使用者可定義允許的答案，Jev將回傳標籤、分數或是否的機率。約4週內，至少20款Jev替代方案相繼問世，來自Cloudflare、OpenAI、Perplexity、Liquid AI、AWS的Strands Labs及獨立開發者。本指南比較各方案在規模、授權、硬體、價格、Jev API相容性及已發布基準測試的表現。重點摘要：規模範圍從287M（GLiNER2.5-multi-Decide）到35B-A3B（Mapika Decider），Jev規模未公開。執行環境：Von和Laya等編碼器可在CPU上運行，4B適配器適用24 GB GPU或32 GB Mac。效能：多數開源模型在困難推理上落後Jev，但在狹窄分類任務上數款與之匹敵或超越。最佳表現：Cloudflare Clef在BANKING7取得94.20分。
長鑫科技市值兩月內跌去1萬億；阿里加碼AI硬件品牌，天貓、速賣通聯動；國行版蘋果AI有望12月上線，百度、阿里參與合作丨雷峰早報
要聞提示1.長鑫科技市值兩月內跌去1萬億2.年內已至少18次故障！DeepSeek發放宕機補償，有人拿到3000元3.阿里加碼AI硬件品牌，天貓、速賣通聯動4.國行版蘋果AI有望12月上線，百度、阿里參與合作5.可靈AI新一代模型Kling 4.