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...

네이티브-스피드 vLLM transformers 모델링 백엔드

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

허깅페이스 모델 페이지에서의 모든 Eval Ever 결과

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...

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...

Reachy Mini를 로컬에서 완전히 실행하기

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

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...

π0 & π0-FAST: 범용 로봇 제어를 위한 Vision-Language-Action 모델

이 글은 Hugging Face 블로그의 π0 and π0-FAST: Vision-Language-Action Models for General Robot Control를 한국어로...

OpenAI의 새로운 오픈소스 모델 패밀리, GPT OSS를 환영합니다!

이 글은 Hugging Face 블로그의 Welcome GPT OSS, the new open-source model family from OpenAI!를...

DABStep: 다단계 추론을 위한 데이터 에이전트 벤치마크

이 글은 Hugging Face 블로그의 DABStep: Data Agent Benchmark for Multi-step Reasoning를 한국어로 번역한 글입니다....

2025년의 VLM : 더 좋아지고, 더 빠르고, 더 강해진 비전 언어 모델

이 글은 Hugging Face 블로그의 Vision Language Models (Better, Faster, Stronger)를 한국어로 번역한 글입니다.

CodeAgents + Structure: 액션 실행을 위한 더 좋은 방법

이 글은 Hugging Face 블로그의 CodeAgents + Structure: A Better Way to Execute Actions를 한국어로...

비전 언어 모델 쉽게 이해하기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Vision Language Models Explained를 한국어로 번역한 글입니다.

MCP for Research: AI와 연구 도구 연결하기

이 글은 Hugging Face 블로그의 MCP for Research: How to Connect AI to Research Tools를...

Hugging Face MCP 서버 스터디

이 글은 Hugging Face 블로그의 Building the Hugging Face MCP Server를 읽고 공부한 내용을 바탕으로...

Hugging Face MCP 서버 구축기

이 글은 Hugging Face 블로그의 Building the Hugging Face MCP Server를 한국어로 번역한 글입니다.

쉽게 에이전트를 만들 수 있는 라이브러리, smolagents를 소개합니다.

이 글은 Hugging Face 블로그의 Introducing smolagents, a simple library to build agents를 한국어로 번역한...