Hugging Face 发布 Open TTS Leaderboard：面向开源与多语言的 TTS 与声音克隆评测榜
Hugging Face 推出 Open TTS Leaderboard，用客观指标评估开源与多语言 TTS 模型：以 Qwen3 ASR 计算 WER/CER、用 RTFx 和 TTFA 衡量速度、以 WavLM 嵌入向量余弦相似度（SIM）衡量声音克隆。
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Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Granite 4.2 推理模型发布：3B/8B/30B 三尺寸如何构建
IBM Granite 团队发布 Granite 4.2 系列推理模型，包含 3B、8B、30B 三种稠密尺寸，均以 Apache 2.0 许可开源，并从 Granite-4.1 基座模型后训练而来。
推荐理由：原文给出了从预训练到多阶段强化学习的完整构建细节，读者可以据此理解推理模型的训练配方与工程取舍。
Hugging Face BlogAI 评分4444 Hugging Face 研究：11 款开源 ASR 模型存在基准测试“刷分”现象
Hugging Face 最新研究用三项测试量化语音识别中的“benchmaxxing”，评估 11 款开源 ASR 模型后发现，多款高分模型会复现 VoxPopuli 英文集和 LibriSpeech（clean、other）的基准转录文本，即使音频与之矛盾或相关词已被静音。
Hugging Face Blog精选AI 评分7777 Hugging Face 用智能体复现 ICML 2026 的 2226 篇论文
Hugging Face 在 7 月 15 日至 8 月 2 日举办 ICML 2026 开放复现挑战，1221 名社区成员用 Claude Code、Codex、Cursor 等编码智能体逐条验证论文结论，共发布 6816 份 Trackio logbook，覆盖 2226 篇论文，占会议接收论文的 34%。
推荐理由：Hugging Face 公开 ICML 2026 论文复现活动的数据与方法，读者可据此看到智能体做科研复现的真实边界与人类角色。
Hugging Face BlogAI 评分5151 Multiverse Computing 提出低成本 LLM 知识蒸馏方法：离线 top-K logits 与融合分块 KL 损失
Multiverse Computing 发布论文《Efficient Knowledge Distillation for LLMs: Offline Top-K Logits and a Fused Chunked KL Loss》，通过缓存教师模型每位置的 top-100 logits 做离线蒸馏，并把输出投影融合进分块 KL 损失计算，使峰值显存只随序列长度线性增长。
Berkeley AI ResearchAI 评分4141 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何将数十年 kernel 经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 将进化式 kernel 搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，把已有 CUDA kernel 当作知识库适配为 Apple Silicon 上的高质量 kernel。
Hugging Face BlogAI 评分4949 Hugging Face 推出 Real World VoiceEQ：衡量语音 AI 的人类品质
Hugging Face 发布 Real World VoiceEQ 基准，用于评估语音交互的人类品质，覆盖 40 多个领先闭源与开源语音模型、15+ 个评估维度和 60+ 项指标，涵盖 ASR、TTS、S2S 与语音理解。
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态、在状态迭代上直接加入随机性、重塑梯度三招，让基于世界模型的长时程规划更稳健。GRASP 把轨迹提升到虚拟状态，使优化可跨时间并行，同时避免经由高维视觉模型的脆弱状态输入梯度。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun、Amir Bar 合作完成。