Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧推理智能体模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，这是一个 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型，面向端侧快速私有智能体，会先思考再作答并调用工具。
推荐理由：LFM2.5-24B-A2B 以 2B 激活参数对标更大 MoE，并给出端侧与 GPU 推理速度数据，可据此判断本地智能体的可行性。
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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 Blog精选AI 评分7676
Hugging Face Blog精选AI 评分7676 作者用 ML-intern 两天训练并发布六个模型，总花费约 103 美元
作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式，用提示词描述需求，两天内训练并发布了六个模型，包括 0.8B 的 Pocket Rewriter、柑橘病害 VLM、Huggy LoRA、相机角度 LoRA、Doodle-in LoRA 和 Agate 4 步蒸馏模型，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，公开了全部提示词与每项算力开销，可作智能体辅助建模的实操参考。
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，再按终端后端状态和副作用打分，而非看它生成的句子。
推荐理由：ThinkingBox 用 507 个有状态工作流的 20 次重复运行，把智能体的评估从工具调用转向终态数据库记录。