oMLX 創作者兼維護者 Jun Kim 加入 Hugging Face 支援 MLX 社羣
Hugging Face 宣佈，oMLX 創作者兼維護者 Jun Kim 加入團隊，並會繼續領導 oMLX。oMLX 維持 Apache 2.0 授權，項目將轉為獲資助並持續維護；Hugging Face 預期這有助提升穩定性，並希望加快開發。Hugging Face 亦希望以 oMLX 作為新想法的試驗場，並加快將 transformers 模型定義轉成不同引擎可使用的 MLX 參考實作。
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Google Research精選AI 評分6161 Google Research 為凍結權重的 Gemini Nano v3 加入 Multi-Token Prediction，加速 Pixel 端生成
Google Research 已將 Multi-Token Prediction（MTP）架構部署至 Pixel 9 和 10 系列的 Gemini Nano v3，透過凍結主模型權重加快裝置端文字生成。
推薦理由：文章對照整合式 MTP head 與獨立草稿模型，説明直接利用主模型狀態如何提升候選 token 準確度，並改善 Pixel 端的速度與記憶體效率。
Google Research精選AI 評分6565 Google Research 發表 PHRM 研究，探索智能手機被動監測心率與靜息心率
Google Research 在 Nature 發表 PHRM 研究系統，透過智能手機前置鏡頭在面部解鎖後擷取 8 秒影片，於日常使用中被動估算心率（HR）及每日靜息心率（RHR）。
推薦理由：研究結合實驗室測試與八日自由生活驗證，按膚色報告 HR 誤差，並呈現 RHR 估算覆蓋率及穿戴裝置對照，讓讀者掌握日常使用中的證據範圍。
Google DeepMind精選AI 評分8282 Gemma 4 成為 Google DeepMind 迄今能力最強的開放模型家族
Google DeepMind 發佈 Gemma 4 開放模型家族，提供 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四種尺寸，並採用 Apache 2.0 授權。
推薦理由：Gemma 4 提供從手機端到工作站的多種尺寸，並列出排行榜名次與上下文窗口，便於比較本地部署時的硬件需求和能力差異。
Mistral AI精選AI 評分6565 Mistral AI 發佈 Voxtral Transcribe 2，涵蓋批次與即時語音轉文字
Mistral AI 發佈 Voxtral Transcribe 2，包含用於批次轉寫的 Voxtral Mini Transcribe V2，以及面向即時應用的 Voxtral Realtime。
推薦理由：批次版與即時版的定位和能力差異清晰，文章亦列出即時轉寫的延遲設定、開放權重授權及兩款模型的 API 價格，便於比較部署選項。
Google ResearchAI 評分4444 小模型，大成果：Google Research 以分解方法提升意圖提取效果
Google Research提出分解式流程，令小型多模態 LLM 從網頁及手機互動軌跡提取意圖，表現勝過 CoT 提示和端到端微調。流程先逐屏摘要，再從摘要序列抽取整體意圖；測試涵蓋手機、網頁軌跡及 Gemini、Qwen2 基礎模型。Gemini 1.5 Flash 8B 配合此法，效果可媲美 Gemini 1.5 Pro，展示裝置端意圖理解的應用潛力。
Hugging Face BlogAI 評分4848 swift-transformers 升至 1.0，並展望未來
Hugging Face 的 Swift 函式庫 swift-transformers 發佈 1.0，標誌套件進入穩定階段，並為後續功能迭代奠定基礎。Tokenizers 和 Hub 現已成為頂層模組，套件亦採用支援有狀態模型的 Modern Core ML API，並完整支援 Swift 6。團隊表示，後續將聚焦 MLX 與智能體應用。
Hugging Face Blog精選AI 評分7474 Gemma 3n 全面接入主流開源工具庫，推出 E2B、E4B 尺寸模型
Gemma 3n 已接入多個主流開源工具庫，並推出 E2B、E4B 兩種尺寸的 base 與 instruct 版本。支援工具包括 Transformers、timm、MLX、llama.cpp、Transformers.js 和 Ollama；兩款模型實際參數量為 5B 和 8B，GPU 記憶體佔用約相當於 2B 和 4B 模型。
推薦理由：文章並列模型的實際參數量、GPU 記憶體需求和多個工具庫的接入方式，方便衡量 Gemma 3n 本地多模態部署時的硬件門檻與工具選擇。
Hugging Face Blog精選AI 評分6161 用 React Native 在手機上本地執行 LLM 的入門指南
Hugging Face Blog 的教程示範以 React Native 建立手機應用，在裝置本地執行 LLM 聊天。應用從 Hugging Face Hub 下載 GGUF 模型，並以 llama.rn（llama.cpp 的 binding）載入，教程涵蓋 Android 和 iOS。文章亦介紹 GGUF 量化格式、手機選模取捨，以及逐 token 生成與推理速度追蹤等功能。
推薦理由：文章按模型選擇、GGUF 下載與載入、聊天介面逐步拆解 React Native 實作，並説明量化格式與設備能力的取捨，可作為端側 LLM 應用的開發參考。
Mistral AI精選AI 評分6565 Mistral AI 發佈 Ministral 3B 和 Ministral 8B 邊緣模型
Mistral AI 發佈 Ministral 3B 和 Ministral 8B，面向裝置端運算及邊緣場景。兩款模型支援最高 128k 上下文長度（vLLM 目前為 32k），Ministral 8B 採用交錯式滑動窗口注意力模式。
推薦理由：文章以多個評測類別對照 Ministral 3B、8B 與 Gemma 2、Llama 3.2、Llama 3.1、Mistral 7B 等模型，涵蓋預訓練及 Instruct 版本，便於參照各模型表現。
Hugging Face Blog精選AI 評分7979 Meta 發佈 Llama 3.2，涵蓋視覺模型與裝置端小型模型
Meta 發佈 Llama 3.2，共有 10 個開放權重模型，包括 5 個多模態模型和 5 個純文字模型，涵蓋 11B、90B 視覺模型及面向裝置端的 1B、3B 純文字模型。
推薦理由：Llama 3.2 涵蓋 11B、90B 視覺模型與 1B、3B 裝置端純文字模型，並列出 Transformers、llama.cpp 等運行示例，可作為選擇部署路徑的參考。