Open-Source von ml-intern: Hugging Faces autonomer Forschungsagent für maschinelles Lernen, die Papers liest, Daten kuratiert, trainiert, Ergebnisse bewertet und sich über Wissenschaft, Medizin und Mathematik hinweg iterativ verbessert. Zusammenfassung: Hugging Faces ml-intern ist ein Open-Source, autonomer Forschungsagent für maschinelles Lernen, der Papers liest, Datensets kuratiert, auf lokalen oder Cloud-GPUs trainiert, Ergebnisse auswertet und Verbesserungen iteriert. Basierend auf smolagents mit CLI- und Web-Interfaces navigiert er durch arXiv/HF Papers, HF Hub und HF Jobs. Die Demos erstrecken sich über Wissenschaft, Medizin und Mathematik und zeigen Ende-zu-Ende-Automatisierung sowie Leistungsgewinne.

Der demokratische Farmer-Landtagsabgeordnete aus Minnesota, Erin Koegel, hat den Gesetzentwurf HF 3642 eingebracht, der landesweit Kryptowährungs-Automaten verbietet, um Betrugsfälle gegen ältere Menschen zu bekämpfen. Das Handelsministerium unterstützt den Gesetzentwurf und plant die Einführung umfassenderer Verbraucherschutzmaßnahmen.