Google Cloud TPU 现已上线 Hugging Face Inference Endpoints 和 Spaces
Hugging Face 用户现可在 Inference Endpoints 和 Spaces 上使用 Google Cloud TPU v5e，提供 v5litepod-1（1 核 16 GB，$1.375/小时）、v5litepod-4（4 核 64 GB，$5.50/小时）和 v5litepod-8（8 核 128 GB，$11.00/小时）三种配置。
Hugging Face BlogAI 评分4242
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Google 发布开源模型 Gemma 2，含 9B 与 27B 两个版本
Google 发布开源大模型 Gemma 2，提供 9B 和 27B 两个规模，各有预训练基础版和指令微调版，上下文长度 8K tokens，沿用可商用、可微调、可再分发的宽松许可。
推荐理由：梳理 Gemma 2 的滑窗注意力、软截断与蒸馏等改动，并给出与 Llama 3、Qwen 1.5 的基准对比。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 伦理与社会通讯 #6：构建更好的 AI，数据质量为何至关重要
Hugging Face 发布《伦理与社会通讯 #6》，聚焦高质量数据对 AI 开发的重要性。文章指出好数据并非只是准确或量大，而是契合特定用途，需具备相关性、全面性、时效性并减少偏见，同时强调数据质量能提升模型表现、泛化能力与效率，并推动公平与可问责。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布开源视觉语言模型 PaliGemma
Google 发布视觉语言模型家族 PaliGemma，由 SigLIP-So400m 图像编码器和 Gemma-2B 文本解码器组成，可输入图像与文本并输出文本。
推荐理由：梳理了 PaliGemma 的三种权重类型、分辨率与精度选择，并给出 transformers 推理与微调的可复用代码。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 发布 Open Medical-LLM Leaderboard，评测医疗大模型
Hugging Face 推出 Open Medical-LLM Leaderboard，用 MedQA、MedMCQA、PubMedQA 及 MMLU 医学与生物学子集等医疗问答数据集，以准确率为主要指标评测大语言模型。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 与 Google Cloud 合作，将数千个开源 LLM 引入 Vertex AI Model Garden
Hugging Face 推出 Deploy on Google Cloud，可将数千个开源模型一键部署到 Google Cloud 的 Vertex AI 或 GKE，作为自有账号内的 API Endpoint。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布代码专用模型 CodeGemma，含 2B 与 7B 三个版本
Google 发布代码专用开源模型系列 CodeGemma，基于预训练的 2B 和 7B Gemma checkpoint，额外用 5000 亿 token 的英文、数学和代码数据训练。
推荐理由：Google 与 Hugging Face 联合发布代码专用 Gemma 系列，给出三种规格与基准对比，便于判断开源代码模型的选型。
Hugging Face BlogAI 评分4242 如何在 Hugging Face 上微调 Gemma 模型
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 Transformers 和 PEFT 库对 Google DeepMind 的开源模型 Gemma（2B 和 7B 参数）进行参数高效微调（PEFT）。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Google 发布开源大模型 Gemma，Hugging Face 全面集成
Google 发布开源大模型家族 Gemma，包含 2B 和 7B 两种尺寸，各有基础版和指令微调版，上下文长度 8K tokens。Gemma-7B 在 LLM Leaderboard 上得分 63.75，性能与 Mistral 7B 相当。
推荐理由：Google 发布 Gemma 开源模型家族，读者可了解其两种尺寸、基准表现及在 Hugging Face 生态中的部署与微调路径。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 与 Google Cloud 达成战略合作，共建开放 AI 生态
Hugging Face 宣布与 Google Cloud 建立战略合作，围绕开放科学、开源、云与硬件展开协作，帮助企业在 Hugging Face 开放模型与 Google Cloud 的 Vertex AI、TPU 等基础设施上构建自己的 AI。
Hugging Face BlogAI 评分5757 Hugging Face 发布 aMUSEd：高效非扩散文生图模型
Hugging Face 发布 aMUSEd，这是对 Google MUSE 的开源复现，采用 Masked Image Model（MIM）方法而非常见的潜在扩散路线，以研究预览版和宽松许可证发布。
OpenAI NewsAI 评分4040 OpenAI 与 Anthropic、Google、Microsoft 公布 Frontier Model Forum 新执行董事及 1000 万美元 AI 安全基金
OpenAI 联合 Anthropic、Google 和 Microsoft 宣布 Frontier Model Forum 新任执行董事，并设立 1000 万美元 AI 安全基金。该论坛由上述四家公司共同参与，此次更新聚焦于治理层人事与安全资金两项安排。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face Diffusers 支持在 Cloud TPU v5e 上用 JAX 加速 Stable Diffusion XL 推理
Hugging Face Diffusers 现已支持在 Cloud TPU 上通过 JAX 运行 SDXL 推理。该方案基于 JAX jit 编译与 XLA pmap 并行，在多个 TPU v5e-4 实例上约 4 秒可生成四张 1024×1024 图像，纯生成时间约 2.3 秒。TPU v5e 成本不到 TPU v4 的一半，实例提供 1、4、8 至 256 芯片多种规格。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 开源文本生成与 LLM 生态概览
Hugging Face 梳理其 Hub 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、许可协议、LLM 服务工具及 PEFT 微调。
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5252 Hugging Face 解读对话智能体为何有用：RLHF、IFT、CoT 等技术梳理
Hugging Face 发布博客梳理让对话智能体变得有用的关键技术，包括指令微调（IFT）、监督微调（SFT）、思维链（CoT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 图解基于人类反馈的强化学习（RLHF）
Hugging Face 博客图解 RLHF 的完整流程，将其拆为预训练语言模型、收集人类偏好数据训练奖励模型、用 PPO 微调语言模型三个核心步骤。文中说明奖励模型输出标量奖励，并用 KL 散度惩罚约束策略偏离初始模型，同时介绍了 TRL、TRLX、RL4LMs 等开源实现及 Anthropic 在 Hub 上发布的数据集。
推荐理由：文章把 RLHF 拆成预训练、奖励模型、PPO 微调三步，并梳理了 TRL、TRLX、RL4LMs 等开源工具与主要论文，适合作为理解该流程的入门参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face Diffusers 0.5.1 起支持 Flax，在 TPU 上用 JAX 运行 Stable Diffusion
Hugging Face Diffusers 自 0.5.1 版本起支持 Flax，可在 Colab、Kaggle 或 Google Cloud 的 TPU 上运行 Stable Diffusion 推理。
推荐理由：Hugging Face 官方给出在 TPU 上用 JAX/Flax 并行跑 Stable Diffusion 的完整步骤与实测耗时，可迁移到多设备推理。
Hugging Face BlogAI 评分2222 在 Vertex AI 上部署 🤗 ViT 模型
Hugging Face 展示了如何将 🤗 Transformers 中的 ViT B/16 模型部署到 Google Cloud 的 Vertex AI 平台，用比 Kubernetes 方案更少的代码实现同等扩展能力。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Optimum Graphcore 深度解析：在 IPU 上微调 Vision Transformer
Hugging Face 与 Graphcore 联合发布 Optimum Graphcore 库，支持在 IPU 上微调 ViT 等 Transformer 模型。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 TF Serving 在 Hugging Face 部署 TensorFlow 视觉模型
Hugging Face 与外部贡献者为 Transformers 加入了 Vision Transformer、Masked Autoencoders、RegNet、ConvNeXt 等 TensorFlow 视觉模型。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 机器学习专家访谈：Margaret Mitchell 谈伦理 AI 与数据偏见
Hugging Face 发布机器学习专家访谈，嘉宾 Margaret Mitchell 曾任 Google 伦理 AI 团队创始人与联合负责人，现于 Hugging Face 制定伦理 AI 研究协议。
Hugging Face BlogAI 评分2222 BERT 101：前沿 NLP 模型解析
BERT 是 Google AI Language 研究人员于 2018 年开发的 NLP 模型，全称 Bidirectional Encoder Representations from Transformers，可解决 11 种以上常见语言任务。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 🤗 Transformers 微调 ViT 进行图像分类
Hugging Face 发布教程，演示如何用 🤗 datasets 加载 beans 图像分类数据集，并借助 🤗 transformers 微调预训练 ViT 模型。教程使用 google/vit-base-patch16-224-in21k 及其配套 ViTImageProcessor，将图像切分为 patch 并嵌入为 token 序列后送入模型训练。
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。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 用 10 亿句对训练句嵌入模型
Hugging Face 在社区周期间用 10 亿句对训练出 SOTA 句嵌入模型，硬件为 7 块 TPU v3-8，并获得 Google Flax、JAX 与 Cloud 团队指导。训练采用批内负样本的对比学习目标（InfoNCE/NTXentLoss），通过增大 batch size、引入 hard negatives 和跨数据集组批提升效果。模型与数据集已在模型卡中公开。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face：机器学习即代码的时代已经到来
Hugging Face 发文指出，机器学习正像十年前的 DevOps 一样走向"机器学习即代码"，软件工程的最佳实践应被数据科学与机器学习采纳。Kaggle 调查显示 75% 受访者使用云服务、超 45% 使用企业 ML 平台，前三为 Amazon SageMaker、Databricks 和 Azure ML Studio。
Hugging Face BlogAI 评分2222 我在 Google Cloud 上部署 serverless transformers pipeline 的历程
社区成员 Maxence Dominici 分享了在 Google Cloud 上部署 transformers 情感分析 pipeline 的过程，最终方案采用 Cloud Run 加 Docker 镜像，模型为 DistilBERT base uncased finetuned SST-2，用 PyTorch 加载。
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。
OpenAI NewsAI 评分2222 OpenAI 联合举办 Procgen 与 MineRL 竞赛
OpenAI 宣布与 AIcrowd、卡内基梅隆大学和 DeepMind 联合举办两场 NeurIPS 2020 竞赛，分别基于 Procgen Benchmark 和 MineRL。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 推出 Activation Atlases：可视化神经元交互的新技术
OpenAI 与 Google 研究人员合作推出 Activation Atlases，一种可视化神经元之间交互所代表含义的新技术。随着 AI 系统被部署到日益敏感的场景，更好地理解其内部决策过程有助于识别弱点和调查失败原因。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 与 DeepMind 合作研究从人类偏好中学习
OpenAI 与 DeepMind 安全团队合作开发了一种算法，通过让人类在两种候选行为中指出哪个更好，来推断人类想要的目标。OpenAI 称，构建安全 AI 系统的一步是免去人类编写目标函数的需要，因为用简单代理替代复杂目标或把复杂目标写偏，可能导致不良甚至危险的行为。
推荐理由：OpenAI 与 DeepMind 安全团队合作提出从人类偏好推断目标的方法，可了解早期对齐研究的一条思路。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 参与合著论文《Concrete Problems in AI Safety》
OpenAI 与 Berkeley、Stanford 的研究者共同合著了由 Google Brain 研究者主导的论文《Concrete Problems in AI Safety》，该论文探讨了确保现代机器学习系统按预期运行的诸多研究问题。