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Agent Memory EXPLAINED - Complete Architecture（在新分頁開啟原站）
深入解析 AI 代理的長期記憶架構，介紹 Mem0 系統如何透過混合搜尋與向量搜尋結合，實現持久化記憶。影片詳述記憶的 ingestion 管道、儲存機制及實際應用，並提供本地執行的開放模型選擇。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Hermes Architecture EXPLAINED: Memory, Context & Gateways（在新分頁開啟原站）
介紹了 Hermes 架構，解釋其如何透過 Memory、Context 與 Gateways 來管理 AI 模型，並說明其運作原理。
10.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Introducing Tau: An Educational Coding Agent（在新分頁開啟原站）
介紹一個名為 Tau 的 AI 程式設計代理，可協助開發者自動完成程式碼任務。
6.2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Predict next week's weather yourself（在新分頁開啟原站）
介紹 Hugging Face 如何透過神經網路模型預測天氣。影片探討了物理模型與大語言模型的應用，並詳細展示了如何輕鬆執行開源天氣預報模型 Earthmovers。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Training Agents 4: From reward functions to environments.（在新分頁開啟原站）
探討將獎勵函式從程式碼轉為實際執行環境的演進。透過 Gym 到 LLM 的 reset()/step() 合約，結合 OpenEnv 與 TRL 的 GRPOTrainer，實作一個可執行 Python 指令碼並讀取錯誤的真實環境。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Run Local Models in Pi: llama.cpp, GGUF, and the /llama Command（在新分頁開啟原站）
教導讀者如何透過 llama.cpp 在 Pi 裝置上執行本地模型，實現完全私密且零成本的本地化 AI 體驗。
1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Prompt Caching Explained: Stop Overpaying for AI Agents（在新分頁開啟原站）
影片解釋 Prompt 快取如何大幅降低長程 AI 代理的輸入成本，並說明若Harness未妥善保留字首，將導致重複計算。
2.3 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Flow matching for Beginners | @ariG23498（在新分頁開啟原站）
本影片由 ARI 教授，從基礎開始講解流匹配（Flow Matching）概念，透過大量視覺化圖示與簡單數學，幫助讀者理解其運作原理。看完後，讀者將掌握如何訓練模型以生成影象，並了解訓練速度對結果的影響。
5,645次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 9影片入門EN
Transformers.js v4.3: Structured Output in the browser（在新分頁開啟原站）
介紹 Transformers.js v4.3 新增的結構化輸出功能，讓使用者能在瀏覽器中強制模型輸出符合特定 JSON Schema 或 Regex 的資料，解決以往 Markdown 格式不穩定的問題。
4,486次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 10影片進階EN
Hugging Face Journal Club: AI Research Preference Models（在新分頁開啟原站）
Hugging Face 團隊探討 Meta 新研究，利用大語言模型預測研究偏好以提升自主實驗能力。
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Predict next week's weather yourself（在新分頁開啟原站）
介紹 Hugging Face 如何透過神經網路模型預測天氣。影片探討了物理模型與大語言模型的應用，並詳細展示了如何輕鬆執行開源天氣預報模型 Earthmovers。
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Transformers.js v4.3: Structured Output in the browser（在新分頁開啟原站）
介紹 Transformers.js v4.3 新增的結構化輸出功能，讓使用者能在瀏覽器中強制模型輸出符合特定 JSON Schema 或 Regex 的資料，解決以往 Markdown 格式不穩定的問題。
4,486次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Flow matching for Beginners | @ariG23498（在新分頁開啟原站）
本影片由 ARI 教授，從基礎開始講解流匹配（Flow Matching）概念，透過大量視覺化圖示與簡單數學，幫助讀者理解其運作原理。看完後，讀者將掌握如何訓練模型以生成影象，並了解訓練速度對結果的影響。
5,645次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Training Agents 4: From reward functions to environments.（在新分頁開啟原站）
探討將獎勵函式從程式碼轉為實際執行環境的演進。透過 Gym 到 LLM 的 reset()/step() 合約，結合 OpenEnv 與 TRL 的 GRPOTrainer，實作一個可執行 Python 指令碼並讀取錯誤的真實環境。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Run Local Models in Pi: llama.cpp, GGUF, and the /llama Command（在新分頁開啟原站）
教導讀者如何透過 llama.cpp 在 Pi 裝置上執行本地模型，實現完全私密且零成本的本地化 AI 體驗。
1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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We shipped 207 WebGPU Kernels for Browser AI（在新分頁開啟原站）
介紹了 Hugging Face 推出的 207 個 WebGPU 核心，並提供支援的開源庫與 Fleet 工具。內容涵蓋 WebGPU 核心與 WGSL 的差異、Jinja 模板的使用，以及透過 JavaScript 實現注意力機制與大…
※ 摘要僅根據標題與說明
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Hugging Face Journal Club: AI Research Preference Models（在新分頁開啟原站）
Hugging Face 團隊探討 Meta 新研究，利用大語言模型預測研究偏好以提升自主實驗能力。
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Hugging Face Journal Club: Training AI Scientists to Replicate Research（在新分頁開啟原站）
Hugging Face 團隊介紹了 Faraday-27B 模型，該模型經過後訓練以發展科學推理能力，旨在複製 AI 論文。這是通往 AI 研發自動化的一項關鍵步驟。
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Agent Memory EXPLAINED - Complete Architecture（在新分頁開啟原站）
深入解析 AI 代理的長期記憶架構，介紹 Mem0 系統如何透過混合搜尋與向量搜尋結合，實現持久化記憶。影片詳述記憶的 ingestion 管道、儲存機制及實際應用，並提供本地執行的開放模型選擇。
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Hugging Face Journal Club: Direct On-Policy Distillation（在新分頁開啟原站）
這篇影片探討了 Hugging Face 團隊提出的「直接對策蒸餾」方法，透過將小模型在 RL 中的策略變化作為密集獎勵訊號，來訓練大模型。此方法能以極低計算成本實現弱到強的一般化，有效複製或超越直接 RL 在大模型上的表現。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Prompt Caching Explained: Stop Overpaying for AI Agents（在新分頁開啟原站）
影片解釋 Prompt 快取如何大幅降低長程 AI 代理的輸入成本，並說明若Harness未妥善保留字首，將導致重複計算。
2.3 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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How AI agents reproduced ICML 2026 papers（在新分頁開啟原站）
介紹了 Hugging Face 舉辦的 ICML 2026 代理複製挑戰，超過 1200 名參與者與 2000 篇論文被複製或偽造，這是規模最大的 AI 會議複製嘗試。
2,569次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Hugging Face Journal Club: Scaling Laws for Pre-training & RL（在新分頁開啟原站）
Hugging Face 研究團隊探討一篇關於從預訓練到強化學習的聯合增長定律的論文，揭示了兩種學習方式之間的關聯。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Tau Crash Course: The Python Port of Pi（在新分頁開啟原站）
介紹 Tau 程式碼代理，一款基於 Pi 設計的 Python 最小化編碼代理。它支援 TUI 介面、模型選擇、樹狀會話結構及多種主題，並詳細比較了 Tau 與 Pi 的架構差異。
5,737次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Hugging Face Journal Club: Kimi K3（在新分頁開啟原站）
Hugging Face 舉辦的 Kimi K3 影片介紹，探討該大模型在 AI 領域的應用與潛力。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Training Agents 3: Reinforcement Learning（在新分頁開啟原站）
介紹如何訓練 AI 代理，透過強化學習方法讓機器學習者自主進取，無需人工指令，適合想掌握 AI 自主能力的讀者。
1.2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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The Hugging Face Hub for Enterprise & Academia（在新分頁開啟原站）
介紹了 Hugging Face Hub 如何為企業與學術界提供專門的資源平台。
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Hugging Face Journal Club: AsyncOPD and How Stale Can On-Policy Distillation Be?（在新分頁開啟原站）
探討 AsyncOPD 模型在 On-Policy Distillation 中的穩定性問題，分析其潛在風險。
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New Model: Inkling by Thinking Machine on Hugging Face（在新分頁開啟原站）
介紹了由 Thinking Machine 開發的新模型 Inkling，該模型在 Hugging Face 上公開，旨在提供高效且具靈敏度的自然語言處理能力。
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Training Agents 2: Live tutorial on model distillation for training custom agents.（在新分頁開啟原站）
介紹如何透過模型蒸餾技術訓練自訂的 AI 代理，內容聚焦於實作步驟與技術原理，讓讀者掌握建立高效代理的方法。
1.1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Welcome to Open Source AI: Run Your Own Models Locally（在新分頁開啟原站）
介紹如何將 AI 模型從雲端運算移至本地裝置，讓使用者能自主執行並掌控自己的 AI 模型。
1.4 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Training Agents: Live tutorial on how to fine-tune a coding agent for continual learning（在新分頁開啟原站）
介紹如何訓練一個程式設計代理以進行持續學習，內容涵蓋基礎設定與實作步驟。
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What can you build during 48h Robotics Hackathon?（在新分頁開啟原站）
介紹了 48 小時機器人競技賽的場景，探討在極限時間內能建構什麼，並分享相關技術與挑戰。
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Hermes Architecture EXPLAINED: Memory, Context & Gateways（在新分頁開啟原站）
介紹了 Hermes 架構，解釋其如何透過 Memory、Context 與 Gateways 來管理 AI 模型，並說明其運作原理。
10.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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