Meta 发布 Code Llama，Hugging Face 同步集成
Meta 发布 Code Llama 系列代码模型，包含 7B、13B、34B 三个参数规模，基于 Llama 2 初始化并用 5000 亿 token 代码数据训练，采用与 Llama 2 相同的社区许可并允许商用。
推荐理由：Meta 发布 Code Llama 系列并接入 Hugging Face 生态，读者可了解其参数规模、上下文窗口与多语言基准表现。
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Hugging Face Blog精选AI 评分8080
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 将 AutoGPTQ 集成进 Transformers，支持 8/4/3/2-bit 量化
Hugging Face 把 AutoGPTQ 库集成进 Transformers，用户可用 GPTQ 算法将模型量化为 8、4、3 甚至 2-bit 精度运行，4-bit 量化精度损失可忽略，小批量下推理速度与 fp16 基线相当。
推荐理由：Hugging Face 官方说明 GPTQ 量化如何接入 Transformers 生态，读者可据此判断低比特部署的可行路径与限制。
Hugging Face BlogAI 评分5858 Hugging Face 发布企业级代码助手 SafeCoder
Hugging Face 发布 SafeCoder，一款面向企业的自托管代码助手解决方案，基于 StarCoder 系列代码大模型，代码在训练和推理阶段都不离开客户自有 VPC。
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 Hugging Face 发布 IDEFICS：Flamingo 的开源复现视觉语言模型
Hugging Face 发布开源视觉语言模型 IDEFICS，基于 DeepMind 未公开的 Flamingo 复现，仅使用公开数据和模型（LLaMA v1 与 OpenCLIP），提供 9B 和 80B 两个参数规模，各有基础版和指令微调版。
推荐理由：IDEFICS 用公开数据和模型复现了未开源的 Flamingo，读者可据此了解开源多模态模型当时的能力边界与训练数据构成。
Hugging Face BlogAI 评分2828 Hugging Face Hub 上线 AWS Marketplace：可用 AWS 账户直接付费
Hugging Face Hub 已上线 AWS Marketplace，用户可通过 AWS 账户订阅并支付 Hugging Face 的使用费用。订阅后，Inference Endpoints、Spaces 硬件升级和 AutoTrain 等服务的组织用量费用将自动计入 AWS 账单，价格与 Hugging Face 公开定价一致。连接需使用具备 admin 角色的组织账户，暂不支持个人账户。
Hugging Face BlogAI 评分3434 用 🤗 Transformers 优化 Bark 文本转语音模型
Hugging Face 发布实战教程，演示如何用 Transformers、Optimum 和 Accelerate 三个库优化 Suno AI 的文本转语音模型 Bark。教程以 suno/bark-small 为例，基准测试显示未优化时单次生成耗时 9.38 秒、峰值显存占用 1.91 GB，并介绍了三种优化手段及其对比结果。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 BentoML 部署 Hugging Face 模型：DeepFloyd IF 实战
Hugging Face 博客演示如何用开源模型服务框架 BentoML 部署 DeepFloyd IF 文生图模型。DeepFloyd IF 直接在像素空间工作，由冻结文本编码器 T5-XXL-1.1 和三个级联像素扩散模块组成，分三阶段将 64x64 px 图像逐步放大至 1024x1024 px。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 DPO 微调 Llama 2：TRL 库实践指南
Hugging Face 在 TRL 库中上线 Direct Preference Optimization（DPO）方法，并演示如何用它在 stack-exchange 偏好数据上微调 Llama v2 7B 模型。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 DPO 在 TRL 中的完整训练流程与代码，读者可据此在自有偏好数据上复现对齐训练。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 Swift Transformers，可在 Apple 设备本地运行 LLM
Hugging Face 发布 swift-transformers Swift 包及配套工具，让开发者在 Apple 设备上用 Core ML 本地运行 Llama 2、Falcon 等模型。
推荐理由：Hugging Face 放出在 Apple 设备本地跑 Llama 2 的 Swift 工具链，读者可据此了解端侧 LLM 的转换与优化路径。
Hugging Face BlogAI 评分2626 用 Inference Endpoints 快速部署 MusicGen
Hugging Face 发布教程，介绍如何通过 Inference Endpoints 的自定义 handler 部署音乐生成模型 MusicGen。用户需复制 facebook/musicgen-large 仓库，添加 handler.py 和 requirements.txt，即可创建端点，16 GB RAM 实例即可运行。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Zama 用 FHE 实现加密大语言模型推理，基于 Hugging Face GPT2 验证
Zama 展示如何借助全同态加密（FHE）在加密数据上运行大语言模型，并基于 Hugging Face transformers 库改造 GPT2 实现加密推理。
Hugging Face BlogAI 评分2929 Huggy Lingo：用机器学习改进 Hugging Face Hub 数据集的语言元数据
Hugging Face 用机器学习为 Hub 上缺少语言元数据的数据集自动检测语言，并通过 librarian-bots 提交 PR 补充元数据。Hub 现有约 5 万个公开数据集，但约 87% 未标注语言，仅约 13% 包含语言信息。
Hugging Face BlogAI 评分3838 用 Shap-E 和 Dream Textures 生成 PS1 风格 3D 资产的完整教程
Hugging Face 发布教程，演示如何用 OpenAI 开源扩散模型 Shap-E 从文本生成 3D 模型，再经 Blender 减面、Dream Textures 生成无缝贴图、UV 展开后导出 FBX 并导入 Unity，做出 PS1 风格低精度 3D 资产。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Segmind 开源 SD-Small 与 SD-Tiny 知识蒸馏代码和权重
Segmind 开源了压缩版 Stable Diffusion 模型 SD-Small 和 SD-Tiny 的权重与蒸馏训练代码，两者参数量分别比基础模型少 35% 和 55%，同时保持接近的图像保真度。
推荐理由：Segmind 开源了 SD-Small 与 SD-Tiny 的蒸馏代码和权重，并给出参数量、加速比与使用方式，便于复现和二次微调。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 与 Apple 发布 Core ML 版 Stable Diffusion XL，采用混合比特量化
Hugging Face 与 Apple 将 Stable Diffusion XL 移植到 Core ML，可在 Apple Silicon Mac 上本地运行，并发布混合比特调色板量化方案。
推荐理由：原文给出混合比特调色板量化的具体压缩比与 PSNR 数据，可据此判断本地跑 SDXL 的体积与质量取舍。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Hugging Face 联合 Creative Commons、Eleuther AI 等提交 EU AI Act 开放 ML 政策建议书
Hugging Face 联合 Creative Commons、Eleuther AI、GitHub、LAION 和 Open Future 发布立场文件，就 EU AI Act 提出五项建议。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 Agents.js：用 JavaScript 为 LLM 提供工具调用
Hugging Face 在 huggingface.js 下发布 Agents.js，一个可在浏览器或服务端为 LLM 提供工具访问的 JavaScript 库，通过 npm install @huggingface/agents 安装。
推荐理由：原文给出库的安装方式、代码示例与自定义工具接口，读者可据此判断如何在浏览器或服务端为 LLM 接入工具。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 首届开源 AI Game Jam 结果揭晓：Snip It 夺冠
Hugging Face 公布首届开源 AI Game Jam 结果，活动吸引超 1300 人报名、收到 88 款游戏，冠军由 ohmlet 的 Snip It 获得，该游戏用 Stable Diffusion 生成素材。参赛作品需至少使用一款开源 AI 工具，主题为“EXPANDING”，前十名还用到 GPT-4、StarCoder、MusicGen 等模型。
Hugging Face BlogAI 评分2626 Hugging Face Diffusers 一周年：从文生图到视频、3D 与图像编辑
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。新增支持 DeepFloyd IF、Stability AI SDXL、OpenAI Shap-E 文生 3D，以及 VideoFusion、Text2Video-Zero 文生视频管线。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Meta 发布 Llama 2，Hugging Face 全面接入
Meta 发布开源大语言模型家族 Llama 2，包含 7B、13B、70B 三种规模的预训练与微调版本，采用允许商用的社区许可。Hugging Face 同步完成集成，提供模型卡、transformers 支持、Text Generation Inference 与 Inference Endpoints 部署，并给出用 PEFT 在单张 GPU 上微调 7B 版本的示例。
推荐理由：Meta 开源 Llama 2 并同步接入 Hugging Face 生态，读者可了解其许可、规模与推理微调路径。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 开源文本生成与 LLM 生态概览
Hugging Face 梳理了其平台上的开源文本生成与 LLM 生态，涵盖因果语言模型与 text-to-text 模型两类，并介绍了 PEFT 等工具。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 用 Zeroscope 与 MusicGen 搭建 AI WebTV 实验直播流
Hugging Face 推出 AI WebTV 实验性演示，用开源文生视频模型 Zeroscope 与音乐生成模型 MusicGen 自动合成视频与配乐并直播。视频由 zeroscope_v2_576 生成 576x320 片段，可选用 zeroscope_v2_XL 放大至 1024x576，再经 FILM 插帧处理，提示词由 ChatGPT 生成。
Hugging Face BlogAI 评分4040 如何在 Intel CPU 上微调 Stable Diffusion 模型
Hugging Face 展示了在 Intel 第四代 Xeon（Sapphire Rapids）CPU 集群上微调 Stable Diffusion 的完整流程，利用 AMX 加速器与 IPEX、oneCCL 实现分布式训练。
Hugging Face BlogAI 评分5858 用 Transformers.js 打造 ML 驱动的网页游戏
Hugging Face 博客介绍如何用 Transformers.js 在浏览器本地运行机器学习模型，制作实时绘画猜词游戏 Doodle Dash。作者基于 Google Quick, Draw!
Hugging Face BlogAI 评分3636 如何用 Hugging Face Inference Endpoints 部署 LLM
Hugging Face 发布教程，演示如何通过其托管 SaaS 服务 Inference Endpoints 部署 Falcon 40B instruct 等开源大模型，并支持流式响应与性能测试。
Hugging Face BlogAI 评分3838 用开源 ML 模型打造 Web 应用生成器：Hugging Face 教程
Hugging Face 发布教程，用 Node.js 结合 WizardCoder-15B 与 Inference Endpoints API 构建流式生成 HTML 的 Web 应用生成器。模型通过 textGenerationStream 边生成边渲染，配合 TailwindCSS 提示词让页面即时成型，也可改用免费的 Inference API 运行较小模型。
Hugging Face BlogAI 评分1212 Writer 如何借助 Hugging Face 从用户成长为开源模型贡献者
Writer 联合创始人兼 CTO Waseem Alshikh 与 Hugging Face 的 Jeff Boudier 对谈，讲述 Writer 从 Hugging Face 用户、客户到开源模型贡献者的历程。
Hugging Face BlogAI 评分2828 在 Habana Gaudi2 上加速 BridgeTower 视觉语言模型微调
Optimum Habana v1.7 在 Habana Gaudi2 上微调视觉语言模型 BridgeTower，相比 A100 提速 2.5 倍、相比 H100 提速 1.4 倍。这一提升依赖硬件加速的数据加载，通过 dataloader_num_workers 参数分配专用子进程即可启用，适用于各类受数据加载瓶颈制约的视觉模型。
Hugging Face BlogAI 评分2828 Hugging Face 通讯第 4 期：文本到图像模型中的偏见
Hugging Face 发布《伦理与社会通讯》第 4 期，聚焦文本到图像模型的偏见问题，指出训练数据、预训练数据过滤、推理、模型潜在空间及事后过滤等环节均可能引入偏见。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Open LLM Leaderboard 的 MMLU 分数为何对不上
Hugging Face 发文解释 Open LLM Leaderboard 上 LLaMA 的 MMLU 分数为何明显低于 LLaMA 论文中的数字。
推荐理由：同一份 MMLU 数据集在三种实现下分数与排名都不同，读者可据此理解评测数字为何不可直接横向比较。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Spaces 集成 Panel 模板，支持在浏览器中构建 Python 应用
Hugging Face 与 Panel 合作，在 Hugging Face Spaces 中集成了 Panel 模板，方便用户构建并部署 Panel 应用。Panel 是 HoloViz 生态下的开源 Python 库，支持 Matplotlib、Plotly、Bokeh 等绘图库，可构建仪表盘和多页交互应用，并借助 Pyodide 与 WebAssembly 在浏览器中运行。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 就美国 NTIA AI 问责政策提交回应意见
Hugging Face 于 6 月 12 日向美国商务部 NTIA 提交 AI 问责政策回应，强调文档与透明度规范在推动 AI 问责中的作用。其建议问责机制应覆盖 ML 开发全流程、结合内部要求与外部访问透明，并吸纳开发者、多学科研究社区、倡导组织、政策制定者和记者等最广泛参与者。
Hugging Face BlogAI 评分3838 如何微调 MMS Adapter 模型实现低资源 ASR
Hugging Face 发布教程，介绍如何基于 Meta AI 的 MMS 检查点微调 Adapter 层实现低资源语音识别。MMS 预训练检查点覆盖 1400 多种语言、参数量 300M 到 1B，每个 Adapter 层仅约 2.5M 权重，微调 10-20 分钟即可获得极低词错误率。低资源语言推荐用 Adapter 训练替代全模型微调，更省内存且性能更好。
Hugging Face BlogAI 评分2828 Hugging Face：Transformer 对时间序列预测确实有效，Autoformer 已集成
Hugging Face 用实验反驳了 AAAI 2023 论文《Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?
Hugging Face BlogAI 评分2020 Hugging Face 发布新版内容政策与指南
Hugging Face 更新了平台内容政策，并发布配套博客说明其制定理由与核心价值。新政策针对机器学习内容的审核难题，强调以"同意"为核心价值，关注用户对自身作品、形象与隐私的权利，同时禁止针对用户及 Hugging Face 员工的攻击性或骚扰性言论。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 Core ML 在 iPhone、iPad 和 Mac 上加速 Stable Diffusion
Hugging Face 介绍了借助 Core ML 新优化在 Apple 设备上加速 Stable Diffusion 的方法，核心是 6-bit palettization 量化，把权重从 16 位浮点压缩到每参数 6 bit，并在推理时逐层解压以降低内存占用。
推荐理由：原文给出 6-bit palettization 的量化转换流程与已上传的四个 Stable Diffusion 模型，读者可据此在 Apple 设备上自行部署。
Hugging Face BlogAI 评分2222 将 Livebook notebook 作为应用部署到 Hugging Face Spaces
Hugging Face 与 Elixir 社区合作，演示了如何用 Livebook 构建一个基于 Whisper 的语音聊天应用并部署到 Hugging Face Spaces，全程不到 15 分钟。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 与 AMD 达成合作，加速 CPU 和 GPU 平台上的前沿模型
Hugging Face 宣布 AMD 正式加入其硬件合作伙伴计划，双方将针对 AMD CPU 和 GPU 优化 Transformer 模型的训练与推理。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Hugging Face 研究：基础模型能否像人类一样标注数据？
Hugging Face 通过扩展 Open LLM Leaderboard 评估套件，对比了 GPT-4 自动评估与 Scale AI 人类标注在开源指令模型上的偏好排序。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 如何服务美术馆、图书馆、档案馆与博物馆（GLAM）
Hugging Face Hub 面向美术馆、图书馆、档案馆与博物馆（GLAM）从业者，介绍如何查找模型并上传馆藏数据集。Hub 目前托管超 190,000 个模型、33,000 个数据集和超 100,000 个应用与 demo，覆盖文本、图像、音频等任务。文中以挪威文献的命名实体识别（NER）模型为例，并演示通过浏览器界面将 CSV 数据集上传为数据集仓库。