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12月9日周一
  1. OpenAI News62

    OpenAI 发布 Sora 视频生成模型系统卡

    OpenAI 发布 Sora 系统卡,介绍这是其视频生成模型,可接收文本、图像和视频输入并生成新视频。Sora 基于 DALL-E 和 GPT 系列模型的经验构建,定位是为用户提供更丰富的叙事与创意表达工具。

    推荐理由:OpenAI 官方系统卡披露 Sora 的输入输出形态与模型来源,可据此了解其视频生成能力边界。

12月5日周四
  1. OpenAI News62

    OpenAI 推出 ChatGPT Pro

    OpenAI 宣布推出 ChatGPT Pro,官方称此举旨在扩大前沿 AI 的使用范围。目前公开信息仅有这一句说明,具体功能、定价与可用范围尚未披露。

  2. OpenAI News62

    OpenAI 发布 o1 系统卡

    OpenAI 发布 o1 系统卡,说明在发布 o1 和 o1-mini 之前开展的安全工作,包括外部红队测试以及依据 Preparedness Framework 进行的前沿风险评估。

    推荐理由:系统卡披露了 o1 与 o1-mini 发布前的外部红队测试和前沿风险评估流程,可了解其安全评估框架。

  3. Hugging Face Blog62

    Google 发布 PaliGemma 2 视觉语言模型,提供 3B 到 28B 三种规格

    Google 发布新一代视觉语言模型 PaliGemma 2,用 Gemma 2 替换前代的文本解码器,保留 SigLIP 图像编码器,提供 3B、10B、28B 三种参数规模,均支持 224x224、448x448、896x896 三种输入分辨率,而前代 PaliGemma 仅有 3B 版本。

    推荐理由:Google 开源视觉语言模型 PaliGemma 2 提供 3B 到 28B 多规格与三种分辨率,读者可据此判断微调选型空间。

12月4日周三
  1. Hugging Face Blog22

    Hugging Face 推出 AraGen:基于 3C3H 的阿拉伯语 LLM 生成式基准与排行榜

    Hugging Face 发布 AraGen,一个面向阿拉伯语 LLM 的生成式任务基准与排行榜,采用新的 3C3H 评估指标,从正确性、完整性、简洁性、有用性、诚实性和无害性六个维度打分。该排行榜采用动态评估策略,数据集与评估代码先进行三个月盲测再公开,随后更换新数据集,以缓解数据污染问题。

12月3日周二
12月2日周一
  1. Hugging Face Blog40

    开源开发者指南:欧盟 AI 法案(EU AI Act)要点解读

    Hugging Face 发布开源开发者指南,解读已正式生效的欧盟 AI 法案(EU AI Act)。法案按风险分级监管,仅通用目的 AI(GPAI)模型被直接监管,训练算力超 10^25 FLOPs 的模型被认定存在系统性风险。多数开源项目只需提供清晰文档、模型信息披露并遵守现有版权与隐私规则,Hugging Face 提供模型卡、数据集卡、Gradio 水印及个人数据脱敏等工具协助合规。

11月26日周二
  1. Hugging Face Blog60

    Hugging Face 发布 2B 视觉语言模型 SmolVLM

    Hugging Face 发布 SmolVLM,一个 2B 参数的小型视觉语言模型家族,包含 Base、Synthetic 和 Instruct 三个版本,模型权重、数据集、训练配方与工具均以 Apache 2.0 协议开源。

    推荐理由:原文给出 2B 视觉语言模型的显存占用、吞吐对比和完整开源训练流程,便于判断端侧多模态的落地空间。

11月25日周一
  1. Hugging Face Blog22

    如何一步步推导出 Transformer 的 SOTA 位置编码 RoPE

    Hugging Face 博客通过逐步改进位置编码方案,推导出 Llama 3.2 及多数现代 Transformer 使用的旋转位置编码(RoPE)。文章以 Llama 3.2 1B 为例,演示无位置信息时自注意力对同一 token 在不同位置输出完全相同,并提出位置编码应满足唯一性、线性关系、长度泛化、确定性生成和可扩展至多维等五项理想属性。

11月21日周四
11月20日周三
  1. Hugging Face Blog40

    BAAI 推出 FlagEval Debate:首个多语言 LLM 辩论竞赛平台

    BAAI 推出 FlagEval Debate 平台,让大模型以辩论形式正面对抗,目前支持中文、英文、阿拉伯文和韩文四种语言。平台采用专家评审与用户投票的双重评估机制,并提供开发者自定义参数功能,以解决静态评测和 Chatbot Arena 类平台缺乏区分度、模型孤立生成及投票偏差等问题。2024 年 Q3 的实验显示,当前多数模型已具备参与辩论的能力。

  2. Hugging Face Blog36

    Hugging Face 与 LLM-jp 联合推出日语 LLM 开放排行榜

    Hugging Face 与 LLM-jp 联合发布 Open Japanese LLM Leaderboard,用 llm-jp-eval 评测套件在 16 项任务上评估日语大语言模型,涵盖自然语言推理、机器翻译、摘要、问答、代码生成、数学推理和考试题等,任务以 4-shot 方式运行。数据集由 LLM-jp 评测团队联合语言学家与标注人员构建或翻译调整,部分任务需要长上下文推理。

  3. Hugging Face Blog47

    Hugging Face 如何用内容定义分块提升存储效率

    Hugging Face 的 Xet 团队正用内容定义分块(CDC)把文件拆成可变大小的块,只传输和存储被修改的块,从而提升存储效率与迭代速度。在 CORD-19 数据集基准中,Xet 后端相比 Git LFS 平均下载时间从 51 分钟降至 19 分钟、上传从 47 分钟降至 24 分钟,存储占用从 8.9 GB 降至 3.52 GB。

11月19日周二
  1. OpenAI News15

    Rox 全面押注 OpenAI

    Rox 宣布"all in"OpenAI,将其商业经验与深厚的大语言模型专业能力同 OpenAI 的模型结合,目标是让每一位销售都成为排名前 1% 的销售。

11月18日周一
  1. Mistral AI66

    Mistral 为 le Chat 加入联网搜索、Canvas 与图像生成

    Mistral AI 为免费生成式 AI 助手 le Chat 推出多项 beta 新功能,包括带引用的联网搜索、用于构思与就地编辑和导出的 Canvas、文档与图像理解、图像生成以及可共享的 Agent。

    推荐理由:官方列出 le Chat 新增的联网搜索、Canvas、文档图像理解与图像生成,并给出与主流助手的逐项对比。

11月15日周五
11月13日周三
11月12日周二
  1. Hugging Face Blog22

    Hugging Face Hub 开放数据集托管与分享功能

    Hugging Face Hub 支持托管 TB 级数据集,并提供 Dataset Viewer、全文搜索、SQL Console 及 Pandas、DuckDB 等第三方库的一行代码加载支持。Xet 团队正将单文件上限从 50 GB 提升至 500 GB,同时改进存储与传输效率。数据集可设为公开、私有或门控访问,Nvidia、Google、NASA 等机构已在使用。

11月7日周四
  1. Mistral AI58

    Mistral AI 发布内容审核 API

    Mistral AI 发布新的内容审核 API,即其 Le Chat 审核服务所用的同一套接口,现开放给用户按自身应用和安全标准使用。该模型是一个 LLM 分类器,将文本输入分为 9 个类别,提供原始文本和对话内容两个端点,并针对对话场景分类最后一条消息。模型原生支持多语言,训练语言包括阿拉伯语、中文、英语、法语、德语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语、俄语和西班牙语。

11月5日周二
11月4日周一
  1. Hugging Face Blog38

    Argilla 2.4 发布:无需代码即可在 Hugging Face Hub 上构建微调与评测数据集

    Argilla 2.4 推出无需代码的数据集构建功能,用户可直接从 Hugging Face Hub 导入数据集、定义问题并收集人工反馈。该功能支持公开数据集导入,默认启用 Hugging Face OAuth,社区用户可直接参与标注,整个流程不到 5 分钟。Argilla 是 Hugging Face 旗下免费开源的数据中心工具,目前仅支持公开数据集,私有数据集支持仍在征询反馈中。

10月31日周四
  1. OpenAI News78

    OpenAI 推出 ChatGPT 搜索

    OpenAI 发布 ChatGPT 搜索功能,可快速给出带相关网络来源链接的及时回答。

    推荐理由:OpenAI 官方发布 ChatGPT 搜索功能,读者可了解其以链接形式给出实时网络来源的定位。

10月30日周三
10月29日周二
  1. Hugging Face Blog62

    Intel Labs 与 Hugging Face 提出 Universal Assisted Generation,可用任意助手模型加速解码

    Intel Labs 与 Hugging Face 提出 Universal Assisted Generation(UAG),通过双向 tokenizer 转换让目标模型与任意模型族的助手模型配对,从而加速推理。

    推荐理由:Intel Labs 与 Hugging Face 提出跨 tokenizer 的通用辅助生成方法,读者可了解其如何让任意小模型充当助手并带来 1.5x-2.0x 推理加速。