OpenAI 为 DALL·E 推出 outpainting 功能
OpenAI 为 DALL·E 推出 outpainting 功能，可生成任意尺寸的图像，用于扩展画面并讲述更完整的故事。
推荐理由：OpenAI 为 DALL·E 增加 outpainting 能力，读者可了解图像生成从单张出图扩展到任意尺寸续画。
#产品更新
OpenAI News精选AI 评分6262
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 推出 Skops：将 scikit-learn 模型托管到 Hub
Hugging Face 发布新库 Skops，支持将 scikit-learn 模型托管到 Hugging Face Hub，并生成模型卡进行文档化与协作。Skops 后端使用 joblib 加载模型，可自动从配置文件提取任务名、库名等元数据填入模型卡，并支持通过 add_metrics、add_plot 添加评估指标与图表。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 推出新版内容审核工具 Moderation endpoint
OpenAI 发布新版内容审核工具 Moderation endpoint，改进此前的内容过滤器，即日起面向 OpenAI API 开发者免费开放。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 推出 Private Hub：机器学习协作与部署新方式
Hugging Face 发布 Private Hub（PH），为机器学习全生命周期提供统一工具，支持以安全合规的方式协作开发与部署。PH 基于拥有 60K+ 模型、6K 数据集和 6K 演示应用的 Hugging Face Hub，模型、数据集和 Space 均为 Git 仓库，支持版本控制、pull request 和讨论。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 为 🤗 Datasets 新增音频与图像文档
Hugging Face 为 🤗 Datasets 补充了音频和图像数据集的文档，Quickstart 新增端到端加载与处理示例，并引入 to_tf_dataset 函数，可将数据集转换为 tf.data.Dataset 以便用 TensorFlow 或 Keras 训练。
OpenAI News精选AI 评分8585 OpenAI 开放 DALL·E 测试版，将邀请 100 万候补用户
OpenAI 宣布 DALL·E 进入测试版，将在未来几周从候补名单中邀请 100 万人使用。用户可用每月重置的免费额度生成图像，也可按 115 次生成 15 美元的价格购买额外额度。
推荐理由：官方公布 DALL·E 测试版开放节奏与免费额度、付费增量，可据此了解早期图像生成产品的定价方式。
OpenAI NewsAI 评分3838 OpenAI 为 DALL·E 2 降低偏见并提升安全性
OpenAI 为 DALL·E 2 部署了一项新技术，使其生成的人物图像能更准确地反映世界人口的多样性，以减少偏见并提升安全性。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 公布 DALL·E 2 研究预览进展
OpenAI 公布 DALL·E 2 研究预览进展，来自 118 个以上国家的 3000 多名艺术家已将 DALL·E 纳入自己的创作流程。OpenAI 表示，早期访问组的艺术家帮助发现了 DALL·E 的新用途，并在其决定 DALL·E 功能时提供了关键意见。
推荐理由：官方披露 DALL·E 2 研究预览的艺术家使用规模，可了解早期创作者如何把它接入创作流程。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 Evaluation on the Hub，可在 Hub 上免代码评测任意模型
Hugging Face 推出 Evaluation on the Hub，由 AutoTrain 驱动，用户无需写代码即可在 Hub 上用任意数据集和指标评测模型。评测结果会以 PR 形式写入模型卡的元数据，并可在数据集页查看排行榜；官方已用该工具评测数百个模型并提交了对应 PR。工具支持为任务寻找最佳模型、在新数据集上跑基线、以及用多个相关数据集评测自己的模型三种场景。
推荐理由：Hugging Face 把模型评测做成 Hub 上的一键流程，读者可了解免代码评测与结果写入模型卡的做法。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Intel 加入 Hugging Face 硬件合作伙伴计划，联合推出 Optimum Intel 加速库
Intel 正式加入 Hugging Face 硬件合作伙伴计划，双方将基于开源库 Optimum 合作构建面向 Transformer 的硬件加速方案，覆盖训练、微调和推理。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Graphcore 与 Hugging Face 在 Optimum 中新增一批 IPU 就绪的 Transformer 模型
Graphcore 与 Hugging Face 在开源库 Optimum 中新增一批针对 Graphcore IPU 优化的 Transformer 模型，可用的模型从 BERT 扩展到 10 个，覆盖 NLP、语音和计算机视觉。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face Hub 推出 Pull Requests 与 Discussions 协作功能
Hugging Face Hub 上线 Pull Requests 和 Discussions，所有模型、数据集和 Spaces 仓库的社区标签页均可使用，任何社区成员都能发起和参与。其 PR 不依赖 fork 和分支，而是使用直接存储在源仓库上的自定义 ref 分支，并将 issue 与 PR 合并展示在同一列表中。
OpenAI NewsAI 评分3636 OpenAI Codex 为 70 款应用提供支持
OpenAI Codex 现已通过 OpenAI API 为 70 款不同应用提供支持，覆盖多种使用场景。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 更新 DALL·E 2 研究预览，每周新增最多 1000 名候补用户
OpenAI 更新 DALL·E 2 研究预览进展，早期用户迄今已生成超过 300 万张图像，并帮助改进了安全流程。OpenAI 表示将开始每周从候补名单中新增最多 1000 名用户。
推荐理由：官方披露 DALL·E 2 预览期已生成超 300 万张图像，并给出每周新增 1000 名候补用户的节奏。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Gradio 3.0 发布，推出 Blocks 低层 API
Gradio 发布 3.0 版本，对库进行彻底重设计，前端改用 Svelte 等现代技术，页面加载更快、体积更小，并新增 Gallery 组件和 TabbedInterface 类。
推荐理由：Gradio 3.0 重写前端并推出 Blocks 低层 API，读者可了解它如何让 Python 直接搭建复杂自定义 Web 应用。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face Optimum 1.2 支持 Transformers pipelines 加速推理
Hugging Face 发布 Optimum 1.2，新增对 Transformers pipelines 的推理支持，首批接入 ONNX Runtime。用户可将 AutoModelForXxx 替换为对应的 ORTModelForXxx，并配合 ORTQuantizer、ORTOptimizer 完成量化与优化。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face Hub 迎来 fastai 集成：一行 Python 即可上传模型
fastai 现已集成 Hugging Face Hub，用户只需一行 Python 代码即可上传和共享模型。使用 `push_to_hub_fastai` 上传 Learner，再用 `from_pretrained_fastai` 加载，需安装 fastai>=2.4、fastcore>=1.3.27 和 toml。上传后自动生成模型卡，并支持基于 git 的版本控制。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face 在 transformers 库中集成 Decision Transformer
Hugging Face 将离线强化学习方法 Decision Transformer 集成进 transformers 库和 Hugging Face Hub，并发布九个 Gym 环境连续控制任务的预训练模型 checkpoint，覆盖 Hopper、Walker2D 和 Halfcheetah，Atari 环境 checkpoint 即将推出。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI API 推出文本与代码 embeddings 端点
OpenAI 在 API 中新增 embeddings 端点，用于处理自然语言与代码任务，包括语义搜索、聚类、主题建模和分类。
推荐理由：OpenAI 在 API 中新增 embeddings 端点，读者可了解语义搜索、聚类与分类等任务的接入方式。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Hugging Face Hub 集成 Stable-Baselines3，支持上传与加载强化学习模型
Hugging Face 将 PyTorch 深度强化学习库 Stable-Baselines3 集成到 Hugging Face Hub，用户可通过 huggingface_sb3 上传和加载已保存的智能体模型。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Infinity 在 Intel Ice Lake CPU 上的毫秒级延迟案例研究
Hugging Face 公布 Infinity 在 Amazon EC2 C6i（Intel Ice Lake）实例上的端到端推理基准：优化后的 DistilBERT 序列分类容器相比 Ice Lake 上原生 Transformers 延迟与吞吐最高提升 800%，相比 Cascade Lake 实例最高提升 34%。
OpenAI NewsAI 评分4040 OpenAI 推出 GPT-3 微调功能：一条命令定制你的应用
OpenAI 为 GPT-3 推出微调功能，用户只需一条命令即可针对自己的应用定制模型。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 推出首个 ML-Agents 环境 Snowball Fight
Hugging Face 发布首个自定义深度强化学习环境 Snowball Fight 1vs1，基于 Unity ML-Agents 构建，玩家可与深度强化学习智能体对战投掷雪球，游戏托管在 Hugging Face Spaces 并可在线游玩。训练环境已开源发布在 Hugging Face Hub，后续将推出使用 MA-POCA 算法的 2vs2 协作版本及更多自定义环境。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 推出 Data Measurements Tool：交互式数据集分析工具
Hugging Face 发布开源 Python 库与无代码界面 Data Measurements Tool，基于 Dataset 和 Spaces Hub 及 Streamlit 构建，可在线构建、测量和比较数据集。该工具能自动计算词汇量、标签分布、实例长度、重复项及 Zipf 定律拟合度等指标，帮助数据集创建者和用户进行负责任的数据开发。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI API 取消等待名单，全面开放
OpenAI 宣布其 API 不再需要等待名单即可使用，官方称更广泛的开放得益于安全方面的进展。
推荐理由：OpenAI 官方宣布 API 取消等待名单，读者可据此了解其开放范围与安全进展的关系。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 课程第二部分发布暨社区活动
Hugging Face 课程第二部分将于 11 月 15 日发布，聚焦 token 分类、语言建模、翻译、摘要和问答等常见 NLP 任务，并深入讲解 Datasets 与 Tokenizers。配套社区活动包含两天讲座和团队项目，AWS 通过 Amazon SageMaker 提供免费算力，完成项目者可获结业证书。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布开源优化工具库 Optimum
Hugging Face 发布开源库 Optimum，目标是成为 Transformer 生产性能的优化工具包，让模型在特定硬件上训练和推理达到更高效率。Optimum 与硬件伙伴合作构建，首个案例是与 Intel 的 Neural Compressor 配合，演示如何为 Intel Xeon CPU 量化模型。
推荐理由：Hugging Face 官方开源 Optimum，读者可了解它如何把模型加速与硬件适配的复杂度封装起来。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布改进版 Codex 并通过 API 开放私有测试
OpenAI 发布改进版 Codex，这一 AI 系统可将自然语言转换为代码，即日起通过 API 以私有测试形式开放。
推荐理由：OpenAI 官方公布 Codex 改进版本并以私有测试形式开放 API，可据此了解自然语言转代码能力的接入方式。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 Triton 1.0：面向神经网络的 GPU 编程开源语言
OpenAI 发布 Triton 1.0，这是一门开源的类 Python 编程语言，让没有 CUDA 经验的研究者也能编写高效的 GPU 代码，多数情况下能达到专家水准。
推荐理由：OpenAI 开源 Triton 1.0，让没有 CUDA 经验的研究者也能写出接近专家水平的 GPU 代码。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face Hub 正式支持 spaCy 模型
Hugging Face Hub 现已支持托管和分享 spaCy 的 NLP 流水线，用户可通过单条命令上传任意 pipeline 包，并自动生成模型卡和元数据。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 推出 Amazon SageMaker 推理 DLC，一行代码部署 Transformer 模型
Hugging Face 发布面向 Amazon SageMaker 的 Inference DLC 与 Inference Toolkit，只需一行代码即可部署训练好的 Transformer 模型，或从 Model Hub 的 10,000+ 公开模型中任选一个部署。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face Hub 集成 Sentence Transformers：v2 发布，新增特征提取与句子相似度组件
Hugging Face Hub 与 Sentence Transformers 完成集成，随 Sentence Transformers v2 发布，Hub 上已有超过 90 个预训练模型、覆盖 100 多种语言。
Hugging Face BlogAI 评分5050 用 Gradio 2.0 加载与混搭 Hugging Face 模型
Gradio 2.0 发布，只需 1 行代码即可为几乎任意 Hugging Face 模型加载 GUI，默认调用 Hugging Face 托管的 Inference API，也可本地运行 transformers。该版本支持并行加载多个模型进行对比，或将模型串联组合，例如用 3 行代码搭建翻译并摘要芬兰语新闻的应用。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 Accelerate 库，五处改动让 PyTorch 训练脚本支持分布式与混合精度
Hugging Face 发布 Accelerate 库，面向希望保留训练循环控制权的 PyTorch 用户，用统一 API 封装分布式训练（单机或多机多 GPU、TPU）与混合精度所需的样板代码。
推荐理由：原文给出五处代码改动即可跑分布式与混合精度的具体做法，便于对照现有 PyTorch 训练脚本评估迁移成本。
Hugging Face BlogAI 评分4646 Hugging Face 支持在 PyTorch / XLA TPU 上训练 Transformer
Hugging Face 与 PyTorch / XLA 团队合作，让用户通过相同的 Trainer 接口在 Cloud TPU 上训练和扩展 Transformer 模型。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 发布 pytorch_block_sparse：用块稀疏矩阵让语言模型更小更快
Hugging Face 发布 PyTorch 扩展 pytorch_block_sparse，其 BlockSparseLinear 可直接替换 torch.nn.Linear，让语言模型更小更快。该库基于 NVIDIA CUTLASS 的块稀疏矩阵乘法，75% 稀疏度下矩阵运算约比稠密快 2 倍、内存占用减少 4 倍，但当前整体性能仍比 cuBLAS 稠密实现慢约 2 倍。
OpenAI News精选AI 评分7070 OpenAI 发布 API，开放其新 AI 模型访问
OpenAI 发布 API，用于访问其开发的新 AI 模型。
推荐理由：OpenAI 官方发布 API，读者可了解其新模型首次以接口形式对外开放这一变化。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 推出 Microscope：八个视觉模型的可视化工具
OpenAI 推出 Microscope，对八个常用于可解释性研究的视觉"模式生物"模型的每一重要层和神经元进行可视化，便于分析神经网络内部形成的特征。该工具面向研究社区，旨在帮助理解这些复杂系统。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 发布 Safety Gym：衡量强化学习智能体安全约束的测试环境
OpenAI 发布 Safety Gym，一套用于衡量强化学习智能体在训练中遵守安全约束进展的环境与工具。该套件面向安全约束下的强化学习智能体评测，提供相应环境和工具支持。
OpenAI NewsAI 评分4040 OpenAI 发布 Spinning Up in Deep RL 深度强化学习教育资源
OpenAI 发布深度强化学习教育资源 Spinning Up in Deep RL，旨在让任何人都能学习成为深度强化学习的熟练实践者。该资源包含清晰的 RL 代码示例、教学练习、文档和教程。