Explosion 推出 Prodigy-HF：直接集成 Hugging Face 生态
Explosion 发布 Prodigy-HF 插件，让 Prodigy 标注工具直接集成 Hugging Face 生态，可用一条命令微调 distilbert-base-uncased 等任意 Hub 上的 transformer 模型。
#开源/仓库
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今日 0 条Hugging Face BlogAI 评分3333
Hugging Face BlogAI 评分3838 用一行代码交互式探索你的 Hugging Face 数据集
Renumics Spotlight 可直接对接 Hugging Face datasets 库，用一行代码对 7 万余个公开数据集生成交互式可视化，无需复制或预处理数据。它支持结合模型预测与嵌入向量，通过相似度图、混淆矩阵等布局定位关键数据簇和模型失败模式，并可在 GUI 中保存、加载和自定义检查布局。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 复现 OpenAI RLHF 与 PPO 的实现细节
Hugging Face 复现了 OpenAI 2019 年的 RLHF 代码库 openai/lm-human-preferences，在情感、描述性等风格任务上匹配了其学习曲线。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 用 TRL 的 DPO 方法微调 Llama 2
Hugging Face 的 TRL 库现已支持 Direct Preference Optimization（DPO），可直接用偏好数据优化语言模型，省去奖励模型和 RL 优化两步。
推荐理由：TRL 官方给出 DPO 原理与可复用代码，读者可照着在自有偏好数据上完成对齐训练。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Segmind 开源 SD-Small 与 SD-Tiny 蒸馏代码及权重
Segmind 开源了压缩扩散模型 SD-Small 和 SD-Tiny 的权重与知识蒸馏训练代码，两者参数量分别比基础模型减少 35% 和 55%，图像保真度接近原模型。模型以 Realistic-Vision 4.0 为教师模型，在 LAION Art Aesthetic 数据集上训练，推理速度最高快 100%。权重和代码均已发布在 Hugging Face。
Hugging Face BlogAI 评分2929 Hugging Face Diffusers 一周年：从文生图到视频、3D 与更快推理
Hugging Face 的 Diffusers 库迎来一周年，已从文生图工具箱扩展出视频、3D 与图像编辑能力。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 用 Zeroscope 与 MusicGen 搭建 AI WebTV 实验直播
Hugging Face 推出 AI WebTV 实验性 Demo，用开源文生视频模型 Zeroscope 和音乐生成模型 MusicGen 合成内容并以直播形式播放。
Hugging Face BlogAI 评分2424 Transformers 对时间序列预测确实有效：Hugging Face 回应 DLinear 质疑并加入 Autoformer
Hugging Face 用实验反驳 AAAI 2023 论文对 Transformers 的质疑，指出 DLinear 在 Traffic、Exchange-Rate、Electricity 三个数据集上的 MASE 均逊于 Autoformer（如 0.965 对 0.910）。
Hugging Face BlogAI 评分1010 Hugging Face 宣布首届开源 AI Game Jam：7 月 7-9 日举办
Hugging Face 宣布举办首届 Open Source AI Game Jam，活动时间为 7 月 7 日至 9 日，参赛者需在周末内做出一款游戏。作品须可运行于网页或 Windows，并至少使用一个开源 AI 工具，如 Stable Diffusion 可用于纹理生成、NPC 和文本转语音。任何人可个人或组队免费参加，作品按趣味性、创意和主题评分。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Safetensors 通过安全审计并成为默认格式
Hugging Face 联合 EleutherAI 和 Stability AI 委托 Trail of Bits 对 safetensors 库做了外部安全审计，未发现可导致任意代码执行的关键安全漏洞，同时修复了格式规范中的若干不精确之处以及允许 polyglot 文件缺失验证的问题。
推荐理由：安全审计结果支撑 safetensors 成为 transformers 默认依赖与默认保存格式，并给出后续迁移节奏。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 用 StarCoder 打造编程助手：Hugging Face 发布 StarChat
Hugging Face 基于 BigCode 的 16B 参数代码模型 StarCoder，用 OpenAssistant 的约 2.1 万条英文对话微调出对话式编程助手 StarChat，并公开代码、数据集与模型。
推荐理由：文章公开了 StarChat 的微调流程、数据格式与评测结果，可判断代码模型转对话助手的具体做法。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 BigCode 发布 StarCoder：面向代码的开源 LLM，HumanEval 达 40.8%
BigCode（Hugging Face 与 ServiceNow 联合）发布 StarCoder 和 StarCoderBase 代码大模型，基于 GitHub 宽松许可数据训练，覆盖 80+ 编程语言，约 15B 参数、训练 1 万亿 token。
推荐理由：StarCoder 是 BigCode 推出的开源代码大模型，约 15B 参数、上下文 8k，在 HumanEval 上以 40.8% 超过 CodeGen-16B-Mono 和 OpenAI code-cushman-001，并公开权重与数据集。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 StackLLaMA：用 RLHF 训练 LLaMA 的实操指南
Hugging Face 发布 StackLLaMA 模型及完整训练流程，用 SFT、奖励模型和 RLHF 三步训练 LLaMA 在 Stack Exchange 上答题，并开源了基于 TRL 库的全部训练管线。
推荐理由：原文完整披露了 RLHF 三步训练流程和踩坑细节，读者可据此复现或在单卡上跑起自己的对齐实验。
Hugging Face BlogAI 评分2020 用 diffusers 训练你自己的 ControlNet
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 diffusers 训练 ControlNet。整个流程分三步：确定条件类型、构建含 ground truth image。
Hugging Face BlogAI 评分3939 Hugging Face 在 Transformers 中上线 Informer，支持多变量概率时间序列预测
Hugging Face 将 AAAl21 最佳论文提出的 Informer 模型集成进 🤗 Transformers，用于多变量概率时间序列预测，即预测未来时间序列目标值向量的分布。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 Kakao Brain 发布 ViT 与 ALIGN 模型及 7 亿对图文数据集 COYO
Kakao Brain 与 Hugging Face 发布开源图文数据集 COYO（7 亿对）以及基于该数据集训练的 ViT 和 ALIGN 两个视觉语言模型，这是 ALIGN 首次免费开源，也是 ViT、ALIGN 首次附带公开训练数据发布。
推荐理由：首个开源 ALIGN 模型连同 700M 训练数据集一并放出，读者可据此判断复现视觉语言建模的可行性。
Hugging Face BlogAI 评分4747 Hugging Face 发布 Swift 🧨Diffusers 1.1：Mac 原生 Stable Diffusion 应用提速至多两倍
Hugging Face 在 Mac App Store 上线 🧨Diffusers for Mac 1.1，将社区贡献的 SoTA 文生图模型转换为 Core ML，可同时调用 CPU、GPU 和 Neural Engine，部分 Mac 上生成速度最高提升至两倍。
Hugging Face BlogAI 评分5858 用 Hugging Face Transformers 实现 BLIP-2 零样本图像到文本生成
Hugging Face Blog 发布指南，介绍 Salesforce Research 的 BLIP-2 视觉语言模型已集成到 Transformers，可通过 Q-Former 连接冻结的图像编码器与大语言模型，完成图像描述、提示式图像描述、视觉问答和对话式提示。
Hugging Face BlogAI 评分2626 Hugging Face 推出 AI vs. AI：深度强化学习多智能体竞赛系统
Hugging Face 发布开源工具 AI vs. AI，在 Spaces 上托管多智能体竞赛，用 ELO 评分系统对提交到 Hub 的强化学习模型进行相对排名，新模型起始分为 1200。
Hugging Face BlogAI 评分2727 HF Mirror 计算机视觉现状：8 大任务、3000+ 模型与 100+ 数据集
HF Mirror 回顾其计算机视觉生态：已支持图像分类、图像分割、零样本目标检测、视频分类、深度估计等 8 个核心视觉任务，Hub 上相关模型超过 3000 个、数据集超过 100 个，且每个任务至少有 10 个模型 checkpoint 可供使用。
Hugging Face BlogAI 评分2626 Bumblebee 发布：GPT2 到 Stable Diffusion 模型进入 Elixir 生态
Elixir 社区推出 Bumblebee 库，用纯 Elixir 实现 Hugging Face Transformers，让 GPT2 到 Stable Diffusion 等模型可在 Elixir 中运行。
Hugging Face BlogAI 评分2424 Hugging Face 解读蛋白质深度学习：从语言模型到 ESMFold 折叠
Hugging Face 发布蛋白质深度学习长文，面向生物学家与机器学习研究者，介绍蛋白质模型如何借鉴 BERT、GPT 等大语言模型。文章回顾 2018 年 ULMFiT 和 BERT 带来的迁移学习突破，指出其性能常相当于训练数据增加 100 倍以上，并给出微调蛋白质语言模型和用 ESMFold 做蛋白质折叠的示例 notebook。
Hugging Face BlogAI 评分3232 VQ-Diffusion：面向离散隐空间的扩散模型与 Diffusers 使用指南
VQ-Diffusion 是中国科学技术大学与微软提出的条件隐空间扩散模型，其加噪与去噪过程在由离散向量构成的量化隐空间上进行，有别于主流连续扩散模型。模型采用冻结的 VQ-VAE（VQGAN 变体）将图像编码为离散 token，并用编码器-解码器 Transformer 一次性预测去噪后隐变量的分布。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 发布 Document AI 加速指南：开源模型与最佳实践
Hugging Face 发文梳理文档 AI 的六大用例及对应开源模型，涵盖 OCR、文档图像分类、版面分析和文档解析，并给出许可、数据准备与建模的实践指引。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face Spaces 与 arXiv 集成，论文页面新增 Demo 标签页
Hugging Face Spaces 与 arXiv 达成合作，通过 arXivLabs 在论文页面加入 Demo 标签页，用户可直接跳转社区或作者创建的开源演示。该标签页会列出论文相关的最热门 demo，例如 BERT 论文页面可找到 200 多个社区构建的演示。Spaces 自 2021 年 10 月上线以来已累计托管超过 12,000 个开源机器学习 demo。
Hugging Face BlogAI 评分2525 Hugging Face 教程：用同态加密在加密数据上做情感分析
Hugging Face 发布教程，演示如何借助 Concrete-ML 库在全同态加密（FHE）设置下对加密数据做情感分析。方案用基于 Stanford Sentiment Treebank 微调的 BERT 提取文本隐藏表示（768 维），再交给 XGBoost 分类，并给出基于客户端/服务器协议的云端部署及 HF Mirror Spaces demo。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 在 Evaluate 库中加入语言模型偏见指标
Hugging Face 为 Evaluate 库新增偏见指标与测量方法，可评估 GPT-2、BLOOM 等因果语言模型的偏见。流程分两步：用 🤗 Datasets 上的预定义提示词提示模型，再用 Evaluate 的指标评估生成文本，示例覆盖毒性、语言极性和伤害性三类任务，其中毒性指标调用 R4 Target 模型作仇恨言论分类器。
Hugging Face BlogAI 评分4444 BLOOM 推理优化实录：延迟降低 5 倍、吞吐提升 50 倍
Hugging Face 分享了 BLOOM（176B 参数，bf16 下 352GB）推理服务的优化过程，数周内把延迟降低 5 倍、吞吐提升 50 倍。团队用 Megatron-Deepspeed 训练的模型花约一个月、200 次提交移植到 transformers，并借助 accelerate 的 device_map="auto" 做流水线并行分片，同时保留了张量并行带来的数值差异开关。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Hugging Face 将 LLM.int8() 8-bit 量化集成进 transformers 与 accelerate
Hugging Face 联合 BigScience 将 LLM.int8() 8 位矩阵乘法量化集成到 transformers 和 accelerate，声称在 BLOOM-176B、OPT-175B 等模型上推理性能无下降，显存占用减半，例如 BLOOM-176B 只需 4 张 80GB A100 而非 8 张。
推荐理由：Hugging Face 与 bitsandbytes 合作把 LLM.int8() 落入 transformers，读者可了解大模型量化省显存的条件与代价。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face 推出 Skops：在 Hub 上托管 scikit-learn 模型
Hugging Face 推出 Skops 库，可将 scikit-learn 模型托管到 Hugging Face Hub，并为其创建模型卡实现文档化与协作。Skops 提供 hub_utils.init 初始化本地仓库，自动记录模型环境依赖、任务类型与示例输入，以启用推理 widget 和模型发现功能；同时通过 Card 类支持编程式写入元数据、指标与图表，最终推送到 Hub。
Hugging Face BlogAI 评分2727 Hugging Face Datasets 新增音频与图像文档，并预告 AudioFolder
Hugging Face 为 🤗 Datasets 补充了音频与图像数据集的文档：Quickstart 新增端到端加载处理示例和 to_tf_dataset 函数，可直接把数据集转成 tf.data.Dataset 供 TensorFlow/Keras 训练。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何在 HF Mirror 中用 TF Serving 部署 TensorFlow 视觉模型
Hugging Face 介绍了用 TensorFlow Serving（TF Serving）在本地部署 Vision Transformer（ViT）图像分类模型的方法，可将其以 REST 或 gRPC 端点对外暴露。
Hugging Face BlogAI 评分2020 如何用 Sentence Transformers 开启你的第一个机器学习项目
Hugging Face 发文介绍如何以 Sentence Transformers（ST）入手第一个机器学习项目，该库可将句子、段落和图像计算为稠密向量表示。
Hugging Face BlogAI 评分3939 Hugging Face 图解 Diffusion Model（DDPM）PyTorch 逐步实现
Hugging Face 发布 DDPM 注释教程，基于 Phil Wang 的 PyTorch 实现逐步复现（Ho et al., 2020）的去噪扩散概率模型。文章讲解前向加噪与反向去噪两个过程、T=1000 时间步、正弦位置嵌入和 U-Net 的 ResNet 块，并给出可运行代码。扩散模型思想最早可追溯至 Sohl-Dickstein 等人 2015 年的工作。
Hugging Face BlogAI 评分2727 TAPEX：无需真实数据的高效表格预训练
微软提出 TAPEX（Table Pre-training via Execution），通过系统采样可执行 SQL 查询及其执行结果合成预训练语料，让模型学习充当神经 SQL 执行器（以 BART 为例），从而绕开对真实表格数据的依赖。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Hugging Face 在 transformers 库和 Hub 中集成 Decision Transformer
Hugging Face 将离线强化学习方法 Decision Transformer 集成进 transformers 库和 Hub，并发布 Gym 环境下 Walker2d、Hopper、Halfcheetah 等连续控制任务的 9 个预训练 checkpoint。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 🤗 datasets 打造图像搜索应用
Hugging Face 的 datasets 库新增图像 feature type，并支持为数据集添加 faiss 索引，从而对图像做相似度检索。文章以英国图书馆数字化书籍插画数据集为例，用 imagefolder loader 直接加载图像数据，并结合 sentence_transformers 与 faiss 构建图像搜索应用。
Hugging Face BlogAI 评分2727 用 Python 上手情感分析：Hugging Face 预训练模型与微调指南
Hugging Face Hub 上已有超过 215 个公开的情感分析模型，配合 Python 的 transformers pipeline 只需 5 行代码即可完成正负面情绪预测。文章介绍了用预训练模型处理推文、产品评论等数据，并给出用自有数据微调模型的两种方法，涵盖 Twitter-roberta-base-sentiment 等推荐模型。
Hugging Face BlogAI 评分3636 在 🤗 Transformers 中用 n-gram 语言模型提升 Wav2Vec2 识别效果
🤗 Transformers 现已集成 Kensho Technologies 的 pyctcdecode，可将 n-gram 语言模型与已微调的 Wav2Vec2 检查点结合做语音解码。
Hugging Face BlogAI 评分3838 如何用 AutoNLP 和 Prodigy 搭建主动学习流水线
Hugging Face 的 AutoNLP 与 Explosion 的标注工具 Prodigy 可以组合成主动学习流水线：用 Prodigy 人工标注数据，再用 AutoNLP 训练模型。在 Kaggle 的 BBC News Classification 数据集上，AutoNLP 训练 15 个多分类模型后最佳模型准确率达 98.67%，价格低至每个模型 $10。