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6月16日周一
  1. Hugging Face Blog22

    Groq 成为 Hugging Face Hub 支持的推理服务商

    Groq 现已作为推理服务商接入 Hugging Face Hub,支持 Llama 4、Qwen QWQ-32B 等开源模型,并集成到 JS 和 Python 客户端 SDK。Groq 基于 LPU 提供低延迟、高吞吐的推理,采用按需付费模式,用户可用自有 API key 或通过 HF 路由调用。PRO 用户每月获 2 美元推理额度,官方 SDK 支持将在 v0.33.0 版本发布。

6月12日周四
6月11日周三
6月10日周二
6月6日周五
6月4日周三
  1. Hugging Face Blog22

    nanoVLM 从零实现 KV Cache,生成速度提升 38%

    Hugging Face 的 nanoVLM 仓库从零实现了 KV Cache,使生成速度提升 38%。nanoVLM 是一个用纯 PyTorch 训练自研视觉语言模型的轻量代码库,KV Cache 在 Attention 块、语言模型和生成循环三处启用,将生成从全序列重算改为增量更新。相关经验可推广到所有自回归语言模型生成。

6月3日周二
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 发布 SmolVLA:450M 开源视觉-语言-动作模型

    Hugging Face 发布 SmolVLA,一个 450M 参数的开源视觉-语言-动作(VLA)模型,可在 CPU、单张消费级 GPU 甚至 MacBook 上运行,仅用 lerobot 标签下社区共享数据集预训练。

    推荐理由:450M 参数、消费级硬件可跑的开源 VLA,用不到 3 万条社区数据在仿真与真机上追平更大模型,并给出异步推理带来的速度差异。

5月28日周三
5月25日周日
5月23日周五
5月21日周三
  1. Hugging Face Blog43

    Falcon-Arabic:阿拉伯语语言模型的突破

    阿联酋 TII 发布 7B 参数的 Falcon-Arabic,基于 Falcon 3 架构,支持阿拉伯语、英语等多种语言,上下文长度 32,000 tokens。该模型在 OALL v2 基准上超越同尺寸及至多 4 倍大的阿拉伯语 LLM,训练采用扩展 32,000 个阿拉伯语 token 的词表与 100% 原生阿拉伯语数据。

5月19日周一
5月15日周四
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 将 Transformers 定位为跨框架模型定义标准

    Hugging Face 在博客中表示,未来目标是让 Transformers 成为各框架之间的模型定义中枢,模型架构只要被 Transformers 支持,就能在生态其他工具中获得支持。

    推荐理由:Hugging Face 官方说明 Transformers 将作为跨框架模型定义中枢,读者可据此理解模型接入与部署链路的变化。

5月14日周三
5月13日周二
5月12日周一
5月11日周日
  1. Hugging Face Blog34

    LeRobot 社区数据集:机器人领域的“ImageNet”何时到来、如何实现?

    Hugging Face 的 LeRobot 项目正推动社区共建机器人数据集,目标是打造机器人领域的“ImageNet”。目前 Hub 上的 lerobot 数据集数量快速增长,贡献主要集中在 So100 和 Koch 机械臂,聚焦操作任务。文章将泛化视为数据问题,呼吁通过简化录制流程、降低硬件成本来扩大数据多样性。

4月30日周三
4月29日周二
  1. Hugging Face Blog62

    Meta 发布 Llama Guard 4 与 Llama Prompt Guard 2

    Meta 发布 Llama Guard 4,一个 12B dense 多模态安全模型,以及两个 Llama Prompt Guard 2 模型(86M 和 22M 参数),模型 checkpoint 已上线 Hugging Face Hub 的 Llama 4 Collection。

    推荐理由:Meta 发布 Llama Guard 4 多模态安全模型与 Prompt Guard 2,读者可了解其架构裁剪方式与相对前代的性能变化。

4月26日周六
  1. Hugging Face Blog62

    ServiceNow 开源 PipelineRL:用 inflight 权重更新兼顾推理吞吐与 on-policy 训练

    ServiceNow 开源实验性 RL 实现 PipelineRL,核心是在 RL 训练中做 inflight 权重更新,推理不中断即可接收新权重,从而维持高推理吞吐并减少 rollout 权重与最新模型权重之间的滞后。

    推荐理由:原文给出开源仓库与训练契约设计,读者可据此判断大规模 RL 训练中吞吐与 on-policy 数据如何兼顾。

4月25日周五
4月23日周三
  1. Hugging Face Blog36

    TNG 微调 olmOCR-7B-0225-preview,打造忠实还原页眉页脚的 OCR 引擎

    TNG 基于 olmOCR-7B-0225-preview 微调出忠实版 OCR 引擎,解决了原模型为生成训练数据而忽略页眉页脚信息的问题。团队用 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 生成 8000 份文档数据集,在 8xH100 节点上训练 2.5 个 epoch,微调后模型能完整提取发票等文档的页眉页脚内容并保留表格解析能力。该模型已在 Hugging Face 开源。

4月16日周三
4月14日周一
4月9日周三
4月8日周二