Hugging Face 为模型和数据集引入 DOI
Hugging Face 宣布用户可直接在 Hub 上为模型或数据集生成 DOI，其他人在模型或数据集页面点击“Cite this model/dataset”即可引用。该功能与 DataCite 合作，注册用户填写元数据后即可获得 DOI，新版本发布时 DOI 可更新、旧版本随之失效。带 DOI 的数据集和模型将永久保留，仅能通过向官方提交请求删除。
#产品更新
#产品更新
今日 5 条Hugging Face BlogAI 评分3030
Hugging Face BlogAI 评分5050 Hugging Face 在 Hub 上推出零样本评估，支持 660 亿参数大模型免费评测
Hugging Face 的 Evaluation on the Hub 现已支持对 Hub 上任意因果语言模型进行零样本评估，无需编写代码，由 AutoTrain 驱动，目前支持最高 660 亿参数的模型，更大模型的支持即将推出。
OpenAI News精选AI 评分8080 OpenAI 宣布 DALL·E 取消候补名单开放使用
OpenAI 宣布 DALL·E 不再需要候补名单，新用户可以直接开始创作。OpenAI 表示，部署中积累的经验以及安全系统的改进，使更广泛的开放成为可能。
推荐理由：OpenAI 取消 DALL·E 候补名单，读者可了解其安全系统改进后开放策略的变化。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face AutoTrain 新增图像分类功能
Hugging Face AutoTrain 新增图像分类任务，用户无需编写代码即可训练模型。上传数据后选择模型候选数量，AutoTrain 会自动尝试多个模型架构并停止表现不佳的训练，最佳模型达到 84% 准确率。使用 5 个候选模型且图片少于 500 张时可免费训练。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 联合 Intel Labs 与 UKP Lab 发布 SetFit 少样本微调框架
Hugging Face 与 Intel Labs、UKP Lab 合作发布 SetFit，一个无需提示词的 Sentence Transformers 少样本微调框架。
推荐理由：原文给出 SetFit 的两阶段训练流程与 RAFT 基准对比，读者可据此判断少样本分类的可用性与成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 diffusers 0.3 发布：新增图生图、Textual Inversion 与显存优化
Hugging Face 发布 diffusers 0.3，新增图生图 pipeline、Textual Inversion、实验性 inpainting 与 ONNX 导出等能力。
推荐理由：diffusers 0.3 集中补齐图生图、Textual Inversion 与显存优化，可据此判断扩散模型工具链的成熟度。
OpenAI News精选AI 评分6262 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，在原有画面之外继续延展内容，从而讲述更大的故事。
推荐理由：OpenAI 为 DALL·E 增加 outpainting，读者可了解图像生成从单张出图扩展到任意尺寸延展。
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，并可为模型创建 model card 进行文档化与协作。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 推出新版内容审核工具 Moderation 端点
OpenAI 发布新版内容审核工具 Moderation 端点，改进此前的内容过滤器，即日起免费向 OpenAI API 开发者开放。
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，支持安全合规地协作与部署。PH 以 Hugging Face Hub 为核心，后者已托管超 60K 模型、6K 数据集和 6K 演示应用，均以 Git 仓库形式进行版本控制。该产品旨在解决约 90% 模型无法进入生产、工具陌生、工作流非标准化及团队重复开发等问题。
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 新增按模态加载与处理数据的端到端示例，并引入 to_tf_dataset 函数，可将数据集转换为 tf.data.Dataset 供 TensorFlow 或 Keras 训练。
OpenAI News精选AI 评分8888 OpenAI 将 DALL·E 开放测试版
OpenAI 宣布 DALL·E 进入测试版，将在未来几周从等待名单中邀请 100 万人使用。用户可用每月重置的免费积分生成图像，也可按 115 次生成 15 美元的价格购买额外积分。
推荐理由：OpenAI 公布 DALL·E 测试版开放规模与积分定价，读者可据此了解早期图像生成产品的可用方式。
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：DALL·E 2 研究预览吸引 118 个国家逾 3000 名艺术家
OpenAI 表示，在 DALL·E 2 研究预览阶段，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。早期访问组的艺术家帮助发现了 DALL·E 的新用途，并在 DALL·E 功能决策中提供了关键意见。
推荐理由：DALL·E 2 研究预览阶段已有 118 个国家逾 3000 名艺术家将其纳入创作流程，可了解早期使用规模。
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任意模型。评测结果会以 Pull Request 形式写入模型卡元数据，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 PR。工具支持三种场景：为任务找最佳模型、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。
推荐理由：Hugging Face 把模型评测做成 Hub 上的一键流程，读者可据此了解免代码评测与结果回写模型卡的做法。
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 中新增一批适配 IPU 的 Transformer 模型，可访问模型总数达到 10 个，覆盖 NLP、语音和计算机视觉，均附带 IPU 配置文件及预训练、微调权重。新增模型包括 ViT、GPT-2、RoBERTa、DeBERTa、BART、LXMERT、T5、HuBERT 和 Wav2Vec2，此前已有 BERT。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Hugging Face Hub 推出 Pull Requests 和 Discussions 功能
Hugging Face 在 Hub 上线 Pull Requests 和 Discussions 两项协作功能，覆盖 models、datasets 和 Spaces 三类仓库，任何社区成员都可创建和参与。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI Codex 通过 API 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7272 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 研究预览的早期使用规模与每周放量节奏，可据此了解其开放进度。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Gradio 3.0 发布：前端重写并推出 Blocks 低层 API
Gradio 发布 3.0 版本，对库进行了彻底重设计。新版前端改用 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，同时推出低层语言 Gradio Blocks，让开发者用 Python 构建自定义布局和多步数据流的 Web 应用。官方还举办 Gradio Blocks Party 竞赛，持续到 5 月底。
推荐理由：Gradio 3.0 重写前端并推出 Blocks 低层 API，读者可了解自定义 ML 演示界面的新写法。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face Optimum 1.2 支持 Transformers pipelines 加速推理
Hugging Face 开源库 Optimum 发布 1.2 版本，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 直接调用。
Hugging Face BlogAI 评分4040 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，开发者用一行 Python 即可将 fastai Learner 上传至 Hub 分享。需安装 fastai>=2.4、fastcore>=1.3.27 和 toml，通过 push_to_hub_fastai 上传、from_pretrained_fastai 加载，Hub 提供免费托管、基于 git 的版本控制和模型卡。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 在 API 中推出文本与代码 embeddings 端点
OpenAI 在 API 中推出 embeddings 端点，用于自然语言和代码任务。该端点支持语义搜索、聚类、主题建模和分类等场景。
推荐理由：OpenAI 在 API 中新增 embeddings 端点，读者可据此了解语义搜索与代码任务的新接入方式。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 推出增强搜索功能：huggingface_hub 新增 ModelSearchArguments 与 ModelFilter
Hugging Face 为 huggingface_hub 库新增 ModelSearchArguments、DatasetSearchArguments 和 ModelFilter 类，让用户无需离开 Jupyter 或 Python 环境即可编程式搜索 Hub 上的模型与数据集。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 集成 Stable-Baselines3，支持上传与加载强化学习模型
Hugging Face 宣布将 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 上实现毫秒级延迟案例研究
Hugging Face 公布 Infinity 在第三代 Intel Xeon 可扩展处理器（Ice Lake）上的推理基准：经 Infinity Multiverse 优化的 DistilBERT 容器相比同平台原生 Transformers 延迟与吞吐最高提升 800%，相比 Cascade Lake 实例提升 34%。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 将 Perceiver IO 加入 Transformers，统一处理文本图像音频视频
Hugging Face 将 Google DeepMind 的 Perceiver IO 加入 Transformers 库，这是首个基于 Transformer、可处理文本、图像、音频、视频、点云等多种模态及其组合的神经网络。
推荐理由：Hugging Face 把 Perceiver IO 接入 Transformers，读者可了解这套统一处理文本、图像、音频、视频的架构如何实现。
OpenAI NewsAI 评分5050 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，开发者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，玩家可在 Hugging Face Spaces 上在线与深度强化学习智能体对战扔雪球。该环境基于 Unity ML-Agents 构建并已开源托管于 Hugging Face Hub，后续还将推出 Snowball Fight 2vs2 版本，使用 MA-POCA 算法训练智能体团队协作。
Hugging Face BlogAI 评分4040 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。该工具能自动计算缺失值、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7878 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，并称更广泛的开放得益于安全方面的进展。
推荐理由：OpenAI 取消 API 等待名单，读者可据此了解其 API 开放范围与安全进展的关系。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 Optimum：面向大规模 Transformer 的优化工具库
Hugging Face 发布开源库 Optimum，目标是成为 Transformer 生产性能的优化工具集，让模型在特定硬件上训练和推理达到最高效率。Optimum 与硬件伙伴合作，把稀疏化、量化等加速技术与目标硬件适配的复杂度抽象出来，首个合作案例是 Intel Neural Compressor，用于在 Intel Xeon CPU 上量化模型。
推荐理由：Hugging Face 官方发布 Optimum 开源库，读者可了解其如何把硬件加速与量化流程抽象成统一工具。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布改进版 Codex，通过 API 开放私测
OpenAI 发布改进版 Codex，这是其将自然语言转换为代码的 AI 系统。该版本从今天起通过 API 以私测形式开放。
推荐理由：OpenAI 官方公布 Codex 改进版本并开放 API 私测，读者可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平。
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4242 Hugging Face Hub 正式支持 spaCy 模型
Hugging Face Hub 现已支持 spaCy，用户可通过一条命令上传任意 spaCy pipeline 包，并自动生成模型卡和元数据。Hub 的 spaCy 组织已收录 60 多个来自 3.1 版本的官方模型，Inference API 开箱支持 NER，并配有 NER 可视化组件。
Hugging Face BlogAI 评分3838 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+ 公开模型中选择部署。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face Hub 集成 Sentence Transformers，发布 v2 版本与推理组件
Hugging Face Hub 与 Sentence Transformers 达成集成，随 Sentence Transformers v2 发布，Hub 上已有 90 多个预训练模型、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，让原生 PyTorch 训练脚本支持分布式与混合精度
Hugging Face 发布开源库 Accelerate，让 PyTorch 用户在不改写训练循环的前提下使用分布式训练和混合精度。只需在标准训练脚本中加入约五行代码，Accelerate 就会自动完成设备放置、模型与优化器包装、数据加载器分片以及反向传播处理，并配套 accelerate config 与 accelerate launch 命令行工具。
推荐理由：原文给出五处代码改动即可让原生 PyTorch 脚本支持分布式与混合精度，可据此评估迁移成本。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Hugging Face 支持用 PyTorch/XLA 在 Cloud TPU 上训练 Transformer
Hugging Face 与 PyTorch/XLA 团队合作，让 Trainer 模块可直接在 Cloud TPU 上训练模型，用户保持原有 Hugging Face trainers 接口不变。