作者用 ML Intern 两天训出六个模型，总花费约 103 美元
作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式，用提示词驱动它完成数据构建、训练、评测和发布，两天内做出六个模型，总计算成本约 103 美元。
推荐理由：作者用 ML Intern 在两天内从零训出六个模型，并公开全部提示词与成本明细，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7474 Hugging Face Blog精选AI 评分6666 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模型 d1-3B 和实验性的 d1-omni-600M。d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 上得分 48.57，领先所有 4B 和 9B 模型以及 Decider 35B-A3B 的 47.11，支持文本与图像输入；d1-omni-600M 支持文本加图像或文本加音频。
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，可据此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，通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体，再依据终端后端状态和副作用而非生成文本判定成败，每个任务重复 20 次。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用后端状态而非生成文本判定成败，并给出 20 次重复下的稳定性与成本数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Ai2 开源 AstaBrief 8B 科研报告生成模型
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模型，基于 Qwen3-8B 训练，已作为 Asta 的 Fast 模式上线并开放权重与训练数据。
推荐理由：原文给出了训练数据构造与过滤细节，以及 Fast 模式与 Thinking 模式的实测耗时对比，可据此判断小模型做科研报告生成的可行边界。