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全部AI 动态
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今日 51 条Hugging Face BlogAI 评分1616
Hugging Face BlogAI 评分2626 用 Optimum-Intel 和 OpenVINO GenAI 优化并部署模型
Hugging Face 与 Intel 合作的 Optimum-Intel 支持将 Transformers 模型导出为 OpenVINO IR，并通过 OpenVINO GenAI 的 LLMPipeline 在 C++ 或 Python 中低依赖部署。
Hugging Face BlogAI 评分5858 如何将 LLM 微调到 1.58bit：BitNet 极端量化实践
Hugging Face 博客给出将现有模型微调到 1.58bit（三值权重 -1、0、1）的方法，用 Llama3 8B 从 10B token 微调后发布在 HF1BitLLM 组织下。
Hugging Face BlogAI 评分4444 Hugging Face Datasets 上线 SQL Console
Hugging Face 为 Hub 上的 Datasets 推出 SQL Console，可在数据集页面一键打开，用 DuckDB WASM 在浏览器内本地执行查询，无需后端依赖。支持完整 DuckDB SQL 语法与正则、列表、JSON、嵌入向量等内置函数，结果可导出为 parquet，公开数据集查询结果还能通过链接分享。内存上限约 3GB，暂不支持 hf:// 协议。
Hugging Face BlogAI 评分5353 HuggingChat 推出 Community Tools，可将任意 Space 变身为工具
HuggingChat 发布 Community Tools 功能，用户可以把 HuggingFace 上任意公开 Space 转成模型可直接调用的工具，同时扩展了 HuggingChat 的模态能力，支持理解图像、生成视频和文本转语音模型。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Hugging Face 发布 Accelerate 1.0.0 首个候选版
Hugging Face 发布 Accelerate 1.0.0 的首个 release candidate，包已稳定近一年。1.0 加入 MS-AMP 和 TransformerEngine 的 FP8 支持、DeepSpeed 多模型编排（实验性）、大模型推理 API 的 torch.compile 支持等。
OpenAI NewsAI 评分66 OpenAI 分享数百次成功部署的经验：如何让 AI 真正投入工作
OpenAI 基于数百次成功部署经验，总结出让 AI 真正投入实际工作的方法。内容源自其发布的《Put AI to Work: Lessons from Hundreds of Successful Deployments》。
The GradientAI 评分2626 LLM 聊天机器人缺了什么：有目的的对话
The Gradient 文章指出，MMLU、HumanEval、MATH 等基准日趋饱和，但以非交互方式衡量的分数未必转化为用户体验。作者主张用"有目的的对话"重构人机交互，即以目标或意图为中心的多轮交流，并认为这对 SWE-bench 式的代码生成同样必要。
Hugging Face BlogAI 评分2525 HF Mirror 与 TruffleHog 合作，为平台加入密钥扫描功能
Hugging Face 与 Truffle Security 合作，将开源密钥检测工具 TruffleHog 接入平台。平台自动化扫描流水线新增第三类扫描——用 TruffleHog 扫描密码、token 和 API key，会在每次 push 时对新增或修改文件运行 trufflehog filesystem 命令，发现已验证密钥即邮件通知用户。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face LeRobot 用视频编码压缩机器人数据集
Hugging Face 的 LeRobot 提出 LeRobotDataset 格式，用视频编码替代逐帧 PNG 存储机器人视觉数据，数据集平均缩小到原体积的 14%，最好情况下仅 0.2%，同时保持完整训练能力。解码单帧耗时与 PNG 相当，连续多帧解码仅为 PNG 读取耗时的 25%-50%。该格式轻量、易分享并原生集成 Hugging Face Hub，还配套了可视化工具。
OpenAI NewsAI 评分99 OpenAI 举办 GPT-4o 微调线上研讨会
OpenAI 发布公告，将举办一场聚焦 GPT-4o 微调的线上研讨会（webinar）。活动主题为 Fine-Tuning GPT-4o，面向希望了解如何微调该模型的开发者。
Hugging Face BlogAI 评分4141 HF Mirror Hub 上 5 个被低估的工具：ZeroGPU、Multi-process Docker、Gradio API、Webhooks 与 Nomic Atlas
HF Mirror Hub 上有 5 个常被忽视的工具：ZeroGPU、Multi-process Docker、Gradio API、Webhooks 和 Nomic Atlas。
Hugging Face BlogAI 评分3838 HF Mirror 用 Flash Attention 2 实现无填充打包，训练吞吐提升最高 2 倍
HF Mirror 在 Transformers 中新增 DataCollatorWithFlattening，让无填充的打包训练与 Flash Attention 2 兼容，通过保留样本边界避免跨样本注意力。
Hugging Face BlogAI 评分1818 在 Google Cloud Vertex AI 上部署 Meta Llama 3.1 405B
Hugging Face 发布教程，演示如何用 Text Generation Inference（TGI）和 Deep Learning Containers，在 Google Cloud A3 节点（8 块 H100 GPU）上通过 Vertex AI 部署 FP8 量化的 Meta Llama 3.1 405B Instruct。
Hugging Face BlogAI 评分3636 一次失败的实验：Infini-Attention，以及我们为何仍应继续尝试？
Hugging Face 复现 Google 的 Infini-Attention 时发现，随着记忆压缩次数增加，模型性能持续下降，团队约 90% 的时间都花在调试一个收敛问题上。作者认为，ring attention、YaRN 和 rope scaling 目前仍是扩展预训练模型上下文长度的最佳方式。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Hugging Face 发布 ggml 入门指南：面向 Transformer 推理的 C/C++ 机器学习库
ggml 是一个用 C/C++ 编写、专注 Transformer 推理的开源机器学习库，核心库自包含在不到 5 个文件中，编译后二进制体积小于 1MB。它支持 x86_64、ARM、Apple Silicon、CUDA 等硬件，并支持量化张量以节省内存，llama.cpp、whisper.cpp、ollama、LM Studio、GPT4All 等均基于它构建。
Hugging Face BlogAI 评分5959 TII 发布 Falcon Mamba 7B：首个强性能无注意力机制模型
阿布扎比技术创新研究院（TII）发布 Falcon Mamba 7B，采用纯 Mamba 架构并加入额外 RMS 归一化层，以 5500GT 数据训练，权重以 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 开源。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 推出跨模型统一工具调用 API
Hugging Face 在 Transformers 中推出统一的工具调用 API，同一套代码可在 Mistral、Cohere、NousResearch 和 Llama 等模型上使用工具，无需或只需少量模型专属改动。工具以 JSON schema 定义，Python 函数传入后会自动转换为 schema，并配有完整文档和示例。目前模型响应格式仍需手动解析，这部分尚未统一。
推荐理由：原文给出了统一工具调用 API 的跨模型设计与 Transformers 代码示例，读者可据此判断现有工具调用代码的迁移成本。
OpenAI NewsAI 评分2323 OpenAI 分享如何用 ChatGPT Enterprise 让员工以数据驱动工作
OpenAI 发布视频，展示员工如何使用 ChatGPT Enterprise 高效分析数据并挖掘洞察，给出多个实际应用示例。
Hugging Face BlogAI 评分5353 Hugging Face 收购 XetHub，计划改用自研存储后端替代 Git LFS
Hugging Face 宣布收购西雅图公司 XetHub，其 12 人团队将加入，目标是让 Hub 仓库改用自研的存储后端替代 Git LFS。XetHub 的技术可让 Git 扩展到 TB 级仓库，通过分块存储和去重，更新 10GB Parquet 文件中的一行只需重传包含新行的少量分块，而更新 GGUF 头部的单个元数据值也只需重传几 KB。
Hugging Face BlogAI 评分3232 Hugging Face 与 Albumentations AI 推出文档图像 TextImage 数据增强
Hugging Face 与 Albumentations AI 合作推出面向文档图像的 TextImage 数据增强流程，可同时修改图像和文本标注，将文本增广结果回填图像并做 inpaint。该流程支持随机插入、删除、交换和停用词替换，用于在数据有限时微调 VLM。
Hugging Face BlogAI 评分2323 Hugging Face 2024 年安全功能盘点：细粒度 token、2FA、提交签名与企业级 SSO
Hugging Face 在 2024 年安全功能盘点中梳理了 Hub 的现有安全能力：面向所有用户的细粒度 token、2FA、GPG 提交签名、组织访问控制和自动化安全扫描（ClamAV 恶意软件扫描、picklescan 与 trufflehog）。企业版 Hub 另有 SAML 2.0 / OIDC 单点登录、Resource Groups 和新增的组织 token 管理。
The GradientAI 评分2929 我们亟需以人类福祉为根基的 AI 积极愿景
The Gradient 刊文主张，应以个人福祉与社会健康为根基来定义"有益 AI"，并呼吁构建关于能力强大 AI 的、可行且技术可信的积极社会愿景。作者提出三点结论：无法确定唯一定义人类福祉但存在支持性关系、有意义工作等具体共识因素；AI 将像社交媒体一样冲击社会基础设施；基础模型的未来部署是关键，可探索新算法、基于福祉的模型评估与训练数据。
Hugging Face BlogAI 评分5353 Google 发布 Gemma 2 2B、ShieldGemma 与 Gemma Scope
Google 在 Gemma 2 发布一个月后扩充 Gemma 模型系列，新增 2.6B 参数的 Gemma 2 2B、用于输入输出过滤的安全分类器 ShieldGemma，以及覆盖 Gemma 2 2B 和 9B 每一层的稀疏自编码器套件 Gemma Scope。
Hugging Face BlogAI 评分4444 用 Quanto 和 Diffusers 打造显存高效的 Diffusion Transformer
Hugging Face 展示了如何借助 Diffusers 中的 Quanto 量化工具降低 Transformer 扩散管线显存占用：SD3 以 FP16 推理需 18.765 GB 显存，将文本编码器与扩散骨干量化到 FP8 后，批次 1 下显存从 12.086 GB 降至 5.363 GB。Quanto 是构建在 PyTorch 上的量化工具包，属于 HF Mirror Optimum。
Hugging Face BlogAI 评分3434 基于 NVIDIA NIM 的 HF Mirror 无服务器推理 API 发布，支持 Llama 与 Mistral
HF Mirror 面向 Enterprise Hub 组织推出 NVIDIA NIM API（无服务器），可用标准化 OpenAI API 对 Llama、Mistral 等开源模型运行推理。
Hugging Face BlogAI 评分3232 LAVE：用 LLM 在 Docmatix 上做零样本 VQA 评测，我们还需要微调吗？
Hugging Face 提出 LAVE（LLM-Assisted VQA Evaluation），将 VQA 评测重构为 LLM 的答案评分任务，用 Llama-2-Chat-7b 对 Docmatix 200 张图像的零样本生成答案按 1-3 分打分并映射到 [0,1]。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Llama 3.1 发布 405B、70B 与 8B 版本，支持多语言与长上下文
Hugging Face 上线 Meta Llama 3.1 系列，包含 8B、70B、405B 三个尺寸的基础与指令微调共六个模型，另发布 Llama Guard 3 和 Prompt Guard。
推荐理由：官方梳理了 Llama 3.1 三个尺寸的显存需求、量化方案和微调入口，便于据此评估部署成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 WWDC 24：用 Core ML 在 Mac 上运行 Mistral 7B
Hugging Face 博客给出在 Mac 上用 Core ML 运行 Mistral 7B 的完整步骤，最终以不到 4GB 内存跑起这个 70 亿参数模型。
推荐理由：完整复现了把 Mistral 7B 转成 Core ML 并在 4GB 内存内运行的流程，并拆解了 WWDC 24 的状态化缓冲与分块量化等新特性。
Hugging Face Blog精选AI 评分7070 TGI 推出 Multi-LoRA 服务：一次部署，服务 30 个模型
Hugging Face 为 TGI 推出 Multi-LoRA 服务功能，在一个基础模型部署上通过 Request 中的 adapter_id 动态加载多个 LoRA 适配器，实现一次部署服务 30 个模型。
推荐理由：原文给出了 TGI 多 LoRA 部署的具体配置、成本对比和可复现操作步骤，适合评估多模型推理的工程团队参考。
Hugging Face BlogAI 评分3232 Hugging Face 发布 Docmatix：面向文档视觉问答的超大规模数据集
Hugging Face 发布 Docmatix，一个规模达 240 倍于以往数据集的文档视觉问答（DocVQA）数据集，包含 240 万张图像和 950 万对 Q/A，源自 130 万份 PDF。
Hugging Face Blog精选AI 评分7070 Hugging Face 发布 SmolLM 系列小模型并开源 SmolLM-Corpus
Hugging Face 发布 SmolLM 系列小语言模型，包含 135M、360M、1.7B 三种参数规模，并开源训练语料 SmolLM-Corpus。该语料由 Mixtral 生成的 Cosmopedia v2（28B tokens）、Python-Edu（4B tokens）和去重后的 FineWeb-Edu（220B tokens）组成。
推荐理由：SmolLM 把数据配比、训练细节和评测结果一并公开，可供读者判断小模型在端侧可用的边界。
Hugging Face BlogAI 评分2727 如何用 distilabel 构建 Argilla 2.0 聊天机器人
Hugging Face 团队展示如何借助 distilabel 为 Argilla 2.0 构建能理解技术文档的聊天机器人：先从 GitHub 文档生成合成数据集并微调领域专用嵌入模型，再用向量数据库存储和检索文档，最后将 Gradio 应用部署到 HF Spaces，并把交互记录存入 Argilla 持续评估改进。
Hugging Face BlogAI 评分5858 NuminaMath 如何赢得首届 AIMO 进步奖
Numina 与 Hugging Face 合作的 NuminaMath 7B TIR 赢得首届 AIMO 进步奖，在私有测试集 50 题中解出 29 题。
Hugging Face BlogAI 评分3232 Hugging Face 在 Dataset Hub 试验用 Presidio 自动检测 PII
Hugging Face 正在 Dataset Hub 上试验一项新功能，使用开源 PII 检测工具 Presidio 生成报告，估算数据集中个人信息的存在情况。该功能面向两类数据集：PII-Masking-300k 这类标注型 PII 数据集，以及常达 TB 级、经网页爬取得到的预训练数据集。报告可帮助开发者在训练前决定是否进一步过滤数据，也便于数据集所有者验证自身的 PII 过滤流程。
Hugging Face BlogAI 评分2929 Hugging Face Hub 与 KerasHub 打通：可直接加载 Transformers 模型
Hugging Face Hub 与 KerasHub 完成集成，两者共用模型保存格式，Hub 上 30 万+ Transformers 模型现可直接加载进 KerasHub。首批支持 Gemma 1/2、Llama 3 和 PaliGemma，KerasHub 此前仅能使用 33 个 Keras 模型。加载后的模型可在 TensorFlow、JAX、PyTorch 后端间一行代码切换。
Hugging Face BlogAI 评分3737 Hugging Face TRL 库新增 VLM 直接偏好优化（DPO）支持
Hugging Face 的 TRL 库现已支持视觉语言模型（VLM）的直接偏好优化（DPO），可基于 chosen/rejected 答案对训练模型。教程以 Idefics2-8b 为例，并使用包含超 83,000 行标注的 openbmb/RLAIF-V-Dataset 数据集。TRL 的 DPO 实现还支持 Llava 1.5 和 PaliGemma 等模型。
Hugging Face BlogAI 评分2121 Banque des Territoires × Polyconseil × HF Mirror：用主权数据方案支持法国校园绿色改造项目
Banque des Territoires（CDC 集团）、Polyconseil 与 HF Mirror 合作，为 EduRénov 校园生态改造计划搭建基于 RAG 的主权数据方案，项目第一阶段已完成。
Hugging Face BlogAI 评分4444 HF Mirror Inference Endpoints 和 Spaces 正式支持 Google Cloud TPU
HF Mirror 在 Inference Endpoints 和 Spaces 中上线 Google TPU v5e，提供 v5litepod-1（1 核 16 GB，$1.375/小时）、v5litepod-4（4 核 64 GB，$5.50/小时）和 v5litepod-8（8 核 128 GB，$11.00/小时）三种配置。
Hugging Face BlogAI 评分2525 Hugging Face 为 Dataset Hub 推出四项数据集搜索新功能
Hugging Face 为 Dataset Hub 的 Dataset Search 上线四项新功能：按模态（文本、图像、音频、表格等）、按行数规模、按存储格式（如 Parquet、WebDataset）以及按兼容库（如 Pandas、Dask、Datasets）筛选数据集。行数超过 5GB 的超大数据集将以首 5GB 内容估算总行数，四项筛选条件还可与语言、任务、许可证等已有过滤器组合使用。
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