用 InstructPix2Pix 对 Stable Diffusion 做指令微调
Hugging Face 博客探索用指令微调让 Stable Diffusion 按指令处理输入图像，方法基于 InstructPix2Pix 的训练策略并借鉴 FLAN V2 的指令模板思路。
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今日 3 条Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Safetensors 通过外部安全审计，将成 transformers 默认格式
Hugging Face 联合 EleutherAI 和 Stability AI 委托 Trail of Bits 对 safetensors 库做外部安全审计，未发现可导致任意代码执行的关键安全漏洞，并修复了规范格式不精确和允许 polyglot 文件的校验缺失问题。
推荐理由：外部安全审计确认 safetensors 无任意代码执行漏洞，并给出其成为默认保存格式的推进节奏。
Hugging Face BlogAI 评分5555 Hugging Face 与 IBM 合作，将开源库集成进 watsonx.ai
Hugging Face 宣布与 IBM 合作，将其开源库集成到 IBM 的新一代企业 AI 工作室 watsonx.ai 中。watsonx.ai 基于 RedHat OpenShift 构建，支持云端和本地部署，并集成了 transformers、accelerate、peft 和 Text Generation Inference 等 Hugging Face 库。
Hugging Face BlogAI 评分3636 BigCode 背后的大规模近重复数据删除技术
Hugging Face 发布 BigCode 项目大规模近重复数据删除的技术详解，采用 MinHash + LSH 方法对代码数据集进行文档级去重，参数为 (256, 0.7, 5)。
Hugging Face BlogAI 评分4242 更小即更好：Q8-Chat 在 Xeon 上的高效生成式 AI 体验
Intel 用 SmoothQuant-O3 对 OPT 2.7B/6.7B、LLaMA 7B、Alpaca 7B、Vicuna 7B、BloomZ 7.1B、MPT-7B-chat 等模型做 8-bit 量化，模型体积缩小约 2 倍，多数基准指标不降反升。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 将 RWKV 架构集成进 transformers 库
Hugging Face 博客介绍 RWKV 架构已集成进 transformers 库，该架构结合 RNN 与 Transformer 的优势，由 Bo Peng 主导、Stability AI 捐赠训练 GPU。
推荐理由：RWKV 把 RNN 的推理效率与 Transformer 的并行训练结合，并已接入 transformers 库，读者可据此判断长上下文场景的选型空间。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 入选法国数据保护机构 CNIL 强化支持计划
Hugging Face 被法国数据保护机构 CNIL 选中，入选其强化支持计划。该计划从 40 多个候选企业中选出三家"具有强劲经济发展潜力"的公司，为其提供数据保护职责理解与落实方面的支持。Hugging Face 此前在 BigScience 和 BigCode 项目中已投入隐私风险治理与假名化工具开发。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 提出辅助生成：低延迟文本生成新方法
Hugging Face 发布辅助生成（assisted generation）方法，用一个比主模型小一个数量级、且共享同一 tokenizer 的助手模型先草拟候选 token，再由主模型一次前向验证，从而减少前向次数。
推荐理由：Hugging Face 官方给出辅助生成方法的原理与实测数据，读者可据此判断它是否适合自己现有的推理部署。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 用 StarCoder 打造编码助手 StarChat
Hugging Face 团队介绍如何将 16B 参数的 StarCoder 微调为对话式编码助手 StarChat，使用 OpenAssistant 约 2.1 万条英文对话数据，并采用 ChatML 格式标记对话角色。
推荐理由：原文完整给出用对话数据微调 StarCoder 的流程与代码，读者可据此复现一个开源编码助手。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 博客：文本到视频模型全面解析
Hugging Face 发布博客梳理文本到视频模型的发展脉络，指出该任务比文本到图像更难，需保证帧间时空一致性。文章回顾了从早期 GAN、VAE 到 Phenaki、Make-A-Video、NUWA、VideoGPT、CogVideo 等 Transformer 方案，再到当前以扩散模型为主的第三波浪潮，并分析了算力成本高、高质量数据集稀缺、视频描述模糊等核心挑战。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 BigCode 发布 StarCoder：15B 参数开源代码大模型
BigCode 发布 StarCoder 与 StarCoderBase 两个代码大模型，基于 GitHub 上 80 多种编程语言的宽松许可数据训练，约 15B 参数、1 万亿 token，StarCoder 是在 StarCoderBase 上用 35B Python token 微调而来。
推荐理由：BigCode 公开了 StarCoder 的权重、训练数据与评测结果，读者可据此判断开源代码模型当时的能力位置。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Unity API 如何安装与使用
Hugging Face Unity API 是 Hugging Face Inference API 的集成，让开发者在 Unity 项目中调用 Hugging Face AI 模型。
Hugging Face BlogAI 评分3434 用 🤗 Transformers、TensorFlow 和 TPU 从零训练语言模型
Hugging Face 发布教程，演示如何用 🤗 Transformers 结合 TensorFlow 和 TPU 从零训练一个 RoBERTa base 模型，涵盖训练 tokenizer、处理 WikiText v1 数据集、生成 TFRecord 分片并上传至 Google Cloud Storage，再到最终模型训练的完整流程。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Databricks 向 Hugging Face 提交代码：LLM 训练与微调提速最高 40%
Databricks 宣布向 Hugging Face 代码库提交首个官方贡献，新增 Datasets 的 from_spark 函数，可直接将 Apache Spark dataframe 转为 Hugging Face Dataset。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 如何在免费版 Google Colab 上用 diffusers 运行 IF 文生图模型
Hugging Face 博客介绍如何在免费版 Google Colab（13GB CPU 内存、15GB T4 显存）上用 diffusers 运行 DeepFloyd 的 IF 文生图模型。
推荐理由：原文给出在免费 Colab 上分阶段加载 IF 各组件并做 8bit 量化的完整步骤，可迁移到其他大模型的低显存部署。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 推出中文博客，携手中国 AI 社区共建开源生态
Hugging Face 上线中文博客 hf.co/blog/zh，由志愿者翻译 transformers、diffusion 和强化学习等博客与课程内容。官方同时列举 HuggingGPT、ChatGLM、RWKV、ChatYuan、ModelScope 文生视频模型及 BAAI 等中国社区成果，并已与 PaddlePaddle、DataWhale 等开展合作。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何在 Hugging Face Space 中托管 Unity 游戏
Hugging Face 发布教程，介绍如何将 Unity 游戏托管到 Hugging Face Space。用户需创建 Static HTML 模板的 Space，将 Unity 项目构建目标切换为 WebGL，压缩格式设为 Disabled，再通过 Git-LFS 推送构建文件即可。教程还提供可选的 Hugging Face Unity WebGL 模板以美化游戏外观。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 与 AWS 合作，用 Inferentia2 加速 Transformers 推理
Hugging Face 与 AWS 合作，将 Hugging Face Transformers 针对 AWS Inferentia2 推理加速芯片进行优化，通过 optimum-neuron 只需一行代码即可编译模型。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 Transformers 进行图分类：基于 Graphormer 的实战教程
Hugging Face 发布教程，演示如何用 Transformers（>= 4.27.2）库完成图分类任务，目前该库中唯一的图 Transformer 模型是微软的 Graphormer。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 与 Substra 合作推出联邦学习演示空间，推动隐私保护 AI
Hugging Face 与开源联邦学习框架 Substra 合作创建了一个演示空间，让用户体验联邦学习如何在数据不出本地的前提下训练模型。该空间通过控制样本分布，展示联邦学习训练的模型在验证数据上几乎总是优于单一数据源训练的模型。Substra 已在乳腺癌研究等复杂安全环境中落地，并支持过 MELLODDY 项目中 10 家生物制药公司的数据协作。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Snorkel AI 与 Hugging Face 合作，为企业解锁基础模型能力
Snorkel AI 与 Hugging Face 达成合作，将 Hugging Face 的 Inference Endpoints 集成进 Snorkel Flow 平台，让企业用户可直接调用其超过 150,000 个开源模型来适配自身用例。该服务支持一键创建模型 API，并具备“暂停与恢复”能力，可在客户需要时激活、不需要时休眠，从而控制成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 StackLLaMA：用 RLHF 训练 LLaMA 的实操指南
Hugging Face 发布 StackLLaMA 模型并公开完整 RLHF 训练流程，涵盖监督微调、奖励模型和 PPO 强化学习三个阶段，全部代码集成在 TRL 库中。
推荐理由：Hugging Face 公开了用 RLHF 训练 LLaMA 的完整流程与代码，读者可据此复现并迁移到自己的任务。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 伦理与社会通讯 #3：Hugging Face 的伦理开放性
Hugging Face 发布《伦理与社会通讯 #3》，阐述其"开放且向善的机器学习"使命，并推出 6 个伦理标签分类：严谨、知情同意、社会意识、可持续、包容与探究。平台同时上线举报功能，允许社区标记违反内容准则的模型、数据集、Space 或讨论，并推广 Open RAIL 许可证用于 BLOOM、BigCode 等 LLM。
Hugging Face BlogAI 评分4242 BLOOMZ 在 Habana Gaudi2 加速器上的快速推理
Hugging Face 展示如何用 Optimum Habana 在 Habana Gaudi2 上部署 1760 亿参数的 BLOOMZ 并完成推理。基准测试中，8 卡 Gaudi2 生成 100 token 耗时 3.103 秒，比 A100 80GB 的 4.402 秒快 1.42 倍；BLOOMZ-7B 在 Gaudi2 上比 A100 快 2.89 倍。
Hugging Face BlogAI 评分4242 在 Intel CPU 上加速 Stable Diffusion 推理
Hugging Face 展示了在 Intel Sapphire Rapids CPU 上加速 Stable Diffusion 推理的多种技术，借助 Optimum Intel 与 OpenVINO。
Hugging Face BlogAI 评分2222 使用 Hugging Face 和 Flower 实现联邦学习
Hugging Face 发布教程，演示如何用 Flower 框架在多个客户端上联邦微调 distilBERT 模型，完成 IMDB 影评情感分类任务。教程使用 datasets、evaluate、flwr、torch、transformers 等库，并提供了在 Google Colab 中通过 Flower 模拟功能复现联邦训练的 notebook。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 diffusers 训练你自己的 ControlNet
Hugging Face 发布教程，介绍用 diffusers 训练 ControlNet 的三个步骤：规划条件、构建数据集、训练模型，并以人脸姿态为例训练出 Uncanny Faces 模型。
推荐理由：Hugging Face 官方给出从条件设计、数据集构建到 diffusers 训练脚本的完整 ControlNet 训练流程，含显存优化参数。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 改进 Jupyter Notebook 托管与渲染支持
Hugging Face 宣布改进 Hub 上 Jupyter Notebook 的托管支持，新增渲染功能，使原本为 JSON 格式的 ipynb 文件能以人类可读形式展示。Hub 目前已托管超 7,000 个 notebook，并支持一键在 Google Colab 中直接打开。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Transformers 新增 Informer 模型，支持多变量概率时间序列预测
Hugging Face 在 🤗 Transformers 中集成了 AAAI21 最佳论文提出的 Informer 模型，用于多变量概率时间序列预测。Informer 通过 ProbSparse 注意力将自注意力复杂度从 O(T²D) 降至 O(T log T)，并用 Distilling 操作将堆叠层内存占用从 O(NT²) 降至 O(N·T log T)。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 trl 与 peft 集成：在 24GB 消费级 GPU 上 RLHF 微调 20B LLM
Hugging Face 正式发布 trl 与 peft 的集成，让大语言模型的 RLHF 微调更易上手。文章以 gpt-neox-20b 为例，通过 8-bit 加载、低秩适配器和 disable_adapters 复用同一模型，在 24GB NVIDIA 4090 上完成微调，完整训练则在单张 A100 上运行。作者指出该方案的主要代价是训练速度约慢一倍，后续将探索多 GPU 扩展与提速。
推荐理由：trl 与 peft 集成后，读者可了解在 24GB 消费级 GPU 上完成 20B 模型 RLHF 微调的具体步骤与内存取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Kakao Brain 发布 ViT 与 ALIGN 模型及 COYO 数据集
Kakao Brain 与 Hugging Face 联合发布开源图文数据集 COYO（7 亿对）以及基于该数据集训练的 ViT 和 ALIGN 模型，这是 ALIGN 模型首次免费开源公开。
推荐理由：Kakao Brain 首次公开 ALIGN 模型并附带训练数据，读者可据此了解可复现的视觉语言建模路径。
Hugging Face BlogAI 评分4848 Hugging Face 社区如何用机器学习搭建土耳其地震救援应用 afetharita
2023 年土耳其地震后，志愿者在 Hugging Face 上协作开发了救援地图应用 afetharita，用 easyocr 做 OCR、微调 bert-base-turkish-cased 做地址抽取，并通过 Inference API 部署。团队还用 NLI 模型与微调分类模型识别幸存者的住所、食物、物流等需求，并搭建 Space 对 F1 与召回率进行基准评测。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Diffusers 集成 ControlNet，支持多种空间条件控制生成
Hugging Face 在 Diffusers 中集成 ControlNet，推出 StableDiffusionControlNetPipeline，可用深度图、分割图、涂鸦、关键点等空间条件控制 Stable Diffusion 的生成结果。
推荐理由：Diffusers 集成 ControlNet 并给出可运行代码，读者可据此判断空间条件控制生成的实际用法与显存开销。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 发布 Diffusers 库开发伦理准则
Hugging Face 为 Diffusers 库发布伦理框架，用于指导维护者处理社区贡献时的技术决策，并承诺随时间调整准则。该框架提出透明、一致、简洁、可及、可复现、责任六项价值观，同时列出社区标签、Not For All Eyes 标签、偏见探索 Space、Safe Stable Diffusion、Hub 分阶段发布及 OpenRAILs 许可等安全机制。
Hugging Face BlogAI 评分1212 Hugging Face 如何加速 Witty Works 写作助手的开发
Witty Works 借助 Hugging Face Expert Acceleration Program，将写作助手的非包容性词汇检测从基础 spaCy 方案升级为 Sentence Transformers 架构，结合 SetFit 少样本微调，每个词仅需 15-20 条标注句子即可完成分类。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 详解大语言模型红队测试：方法、风险与最佳实践
红队测试通过构造自然语言提示词诱导 LLM 生成有害内容，从而暴露模型漏洞，与对抗攻击不同，其提示词对人类可读。GPT3 早期版本曾表现出性别歧视与针对穆斯林的偏见，微软 Tay 和 Bing 的 Sydney 聊天机器人则是缺乏充分红队评估的反面案例。红队可由人工或另一个 LM 执行，针对经 RLHF 或 SFT 对齐的模型需采用角色扮演等创造性攻击方式，未来需建立多方协作的数据集与最佳实践。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 Diffusers for Mac 1.1，Stable Diffusion 生成速度最高提升一倍
Hugging Face 在 Mac App Store 上线 Diffusers for Mac 1.1，基于 Core ML 运行社区贡献的文生图模型，官方称文生图生成速度最高可达此前的两倍。
推荐理由：官方给出 1.1 版在多种 Mac 上的生成耗时对比，可据此判断 Core ML 与 ANE 加速的实际收益。
Hugging Face BlogAI 评分1818 Fetch 借助 Hugging Face 与 AWS 整合 AI 工具，开发时间节省 30%
消费者奖励公司 Fetch 在 AWS 上借助 Hugging Face 专家加速计划重建自研 AI 平台，将约 15 个 AI 工具整合，开发时间缩短 30%，上传处理延迟降低 50%。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 与 AWS 达成战略合作，让 AI 更普惠
Hugging Face 与 AWS 扩大长期战略合作，Hugging Face 将 AWS 作为首选云服务商，开发者可通过 Amazon SageMaker、AWS Trainium 和 AWS Inferentia 训练、微调并部署模型。Hugging Face 上已有超 10 万个免费模型，日均下载量超 100 万次。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 BLIP-2 在 Hugging Face Transformers 中实现零样本图像到文本生成
Salesforce Research 的 BLIP-2 视觉语言模型已集成到 Hugging Face Transformers，本指南演示如何用它完成图像描述、带提示的图像描述、视觉问答和对话式提示。
推荐理由：文章给出 BLIP-2 在 Transformers 中的完整调用示例，读者可据此复现图像描述与视觉问答流程。