Grabette: 로봇-조작 데이터를 기록하기 위한 오픈 시스템.
*함께 공유 데이터셋을 구축합니다.*

이 글은 Hugging Face 블로그의 Grabette: an open system to record robot-manipulation data를 한국어로 번역한...

Thinking Machines의 Inkling에 오신 것을 환영합니다

이 글은 Hugging Face 블로그의 Welcome Inkling by Thinking Machines를 한국어로 번역한 글입니다.

파이토치의 프로파일링(3부): 어텐션이 전부다

이 글은 Hugging Face 블로그의 Profiling in PyTorch (Part 3): Attention is all you profile를...

네이티브-스피드 vLLM transformers 모델링 백엔드

이 글은 Hugging Face 블로그의 Native-speed vLLM transformers modeling backend를 한국어로 번역한 글입니다.

LeRobot v0.6.0: 상상하고, 평가하고, 개선하기

이 글은 Hugging Face 블로그의 LeRobot v0.6.0: Imagine, Evaluate, Improve를 한국어로 번역한 글입니다.

Hugging Face와 Cerebras가 Gemma 4를 실시간 음성 AI로 선보입니다

이 글은 Hugging Face 블로그의 Hugging Face and Cerebras bring Gemma 4 to real-time voice...

Hugging Face 모델 페이지에서 Every Eval Ever 결과 보기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Featuring Every Eval Ever Results on Hugging Face Model Pages를...

HF Jobs에서 vLLM 서버를 한 명령으로 실행하기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Run a vLLM Server on HF Jobs in One Command를...

FFASR Leaderboard 소개: 현실 세계에서의 ASR 벤치마크

이 글은 Hugging Face 블로그의 Introducing the FFASR Leaderboard: Benchmarking ASR in the Real World를...

매주 AI, 오픈 도구, 그리고 휴먼 인 더 루프가 포함된 huggingface_hub 배포

이 글은 Hugging Face 블로그의 Shipping huggingface_hub every week with AI, open tools, and a...

Transformers.js에서 제안된 Cross-Origin Storage API 실험하기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Experimenting with the proposed Cross-Origin Storage API in Transformers.js를 한국어로...

Beyond LoRA: 가장 인기 있는 미세조정 기법을 이길 수 있을까?

이 글은 Hugging Face 블로그의 Beyond LoRA: Can you beat the most popular fine-tuning technique?를...

충분히 에이전트적인가요? 자체 도구로 오픈 모델 벤치마킹하기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Is it agentic enough? Benchmarking open models on your own...

에이전트 기반 리소스 탐색: 에이전트에게 도구·스킬·다른 에이전트 검색을 맡기다

이 글은 Hugging Face 블로그의 Agentic Resource Discovery: Let agents search를 한국어로 번역한 글입니다.

GitHub CI를 Hugging Face Jobs로 마이그레이션

이 글은 Hugging Face 블로그의 Migrating Your GitHub CI to Hugging Face Jobs를 한국어로 번역한...

오픈 소스 커뮤니티가 에이전틱 RL을 위한 OpenEnv에 힘을 싣다

이 글은 Hugging Face 블로그의 The Open Source Community is backing OpenEnv for Agentic RL를...

PyTorch에서의 프로파일링(Part 1): torch.profiler에 대한 초보자 가이드

이 글은 Hugging Face 블로그의 Profiling in PyTorch (Part 1): A Beginner’s Guide to torch.profiler를...

Reachy Mini를 로컬에서 완전히 실행하기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Reachy Mini goes fully local를 한국어로 번역한 글입니다.

OlmoEarth v1.1: 더 효율적인 지구관측 모델 제품군

이 글은 Hugging Face 블로그의 OlmoEarth v1.1: A more efficient family of models를 한국어로 번역한...

PaddleOCR 3.5: Transformers 백엔드를 활용한 OCR 및 문서 파싱 작업 실행

이 글은 Hugging Face 블로그의 PaddleOCR 3.5: Running OCR and Document Parsing Tasks with a...

n8n으로 번역 MCP Server 워크플로우 구축하기: 실전 트러블슈팅과 실행 방식 비교

이 글은 Hugging Face 문서 번역 프로젝트의 MCP Server를 활용한 n8n 워크플로우 구축 경험을 담은...

Hugging Face 번역 MCP 서버 총정리

이 글은 Hugging Face 문서 번역 프로젝트의 MCP server 소개글입니다.

SmolVLA: Lerobot 커뮤니티 데이터로 학습된 효율적인 Vision-Language-Action 모델

이 글은 Hugging Face 블로그의 SmolVLA: Efficient Vision-Language-Action Model trained on Lerobot Community Data를 한국어로...

HuggingFace 번역 MCP 서버 사용법

AI Agents의 도래: 그래서, 이제는?

서론 이 글은 2025년 1월에 업로드된 Hugging Face 블로그의 AI Agents Are Here. What Now?를...

n8n을 이용해 블로그 수동적으로 탐험하기

이 글은 Hugging Face KREW의 자체제작 컨텐츠 입니다.

RTEB: 검색 평가의 새로운 표준

이 글은 Hugging Face 블로그의 Introducing RTEB: A New Standard for Retrieval Evaluation를 한국어로 번역한...

Math-Verify로 Open LLM 리더보드 바로잡기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Fixing Open LLM Leaderboard with Math-Verify를 한국어로 번역한 글입니다.

MCP 서버 설계 전략 및 개발 도구 선정

Hugging Face 번역 MCP 서버 설계 전략 및 개발 도구는 다음과 같은 프로젝트 목표와 운영...

에이전트 리더보드: 다중 도메인 시나리오에서의 AI 에이전트 평가

이 글은 Hugging Face 블로그의 Agent Leaderboard: Evaluating AI Agents in Multi-Domain Scenarios를 한국어로 번역한...