Hugging Face联合美国五所大学及其他伙伴宣布启动Project ProtoStar，推动以适配AI的格式发布研究数据、模型和代码，首个挑战赛由卡内基梅隆大学主办，11月2日开赛。
Hugging Face于10月29日宣布启动Project ProtoStar，旨在让公共资金资助的科研数据集、模型和代码更易于发现、复用和在此基础上继续研究，尤其面向由AI驱动的科研。公告列出的创始伙伴包括通过Open Forum for AI参与的卡内基梅隆大学、普渡大学、佐治亚理工学院、亚利桑那州立大学和乔治·华盛顿大学，以及Astera Institute、作为基础设施伙伴的Hugging Face和作为社区伙伴的Open Research Community Accelerator。参与机构需签署谅解备忘录，支持在开放基础设施上以适配AI、可被机器处理的格式发布合适的研究成果。
Hugging Face将该项目定位为弥补可用性缺口：美国联邦政府每年在研发上投入约1900亿美元，NIH和NSF等机构也越来越要求共享成果和数据，但文件往往分散在互不兼容的系统中，或缺少文档和来源说明。该公司称，其平台托管了核心科学领域1.7万多个公开数据集，若计入医学和数学则接近2.9万个，并表示2026年前九个月研究人员共享的新科学数据集数量是2025年同期的三倍多。公司还称，平台上NCBI的18个仓库下载量超过1100万次，NASA IMPACT的27个仓库约77万次（截至10月26日）。这些数字来自Hugging Face自身的平台数据。
系列公开挑战赛的首场由卡内基梅隆大学主办，将于2026年11月2日至13日举行。参赛者将利用美国210个城市截至2018年的历史气象记录，预测2019年至2026年的实际状况，涉及四项指标：年平均气温、年总降水量、全年最热日和制冷度日数。预测结果将在公开排行榜上与历史平均值、线性趋势等简单基线比较，参赛团队还需提出一个简短的气候适应政策设想。最终结果将在2026年完整气象记录可用后，于2027年初公布。公告称，有意加入的机构可通过protostar@orcaopen.org联系。
