作者用 ML Intern 两天自建六个模型，总花费约 103 美元
作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式，用提示词让它完成数据集构建、训练、评测和发布，两天内做出六个模型，总计算花费约 103 美元。
推荐理由：作者用 ML Intern 在两天内从零训练并发布六个模型，给出了提示词写法与逐项算力花费，可迁移到自己的训练流程。
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Hugging Face 最新动态
Hugging Face 开源社区动态：热门模型与数据集、排行榜变化与开源生态的晴雨表。
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Hugging Face的精选
Hugging Face Blog精选AI 评分7676 Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧决策模型
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源权重模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验性）。
推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出端侧延迟与七项基准对比，可判断小模型做结构化决策的可行性。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态给 AI 智能体打分
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行，只根据最终后端状态和副作用打分，而不是看模型生成的文字。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用数据库终态而非模型自述来判定成败，并给出 20 次重复下的可靠性数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Ai2 开源科学报告生成模型 AstaBrief 8B
Ai2 开源 AstaBrief 8B，一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的小模型，基于 Qwen3-8B 训练，现已作为 Asta 的 Fast 模式上线，并同步开放模型权重和训练数据。
推荐理由：原文给出了从 Qwen3-8B 出发的 SFT 加 DPO 训练配方与数据过滤经验，可迁移到其他垂直领域小模型。