Hugging Face 通讯第 4 期：文本到图像模型中的偏见
Hugging Face 发布 Ethics and Society Newsletter 第 4 期，聚焦文本到图像模型的偏见问题，指出训练数据、预训练数据过滤、推理、模型潜在空间及事后过滤等环节均可能引入偏见。
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今日 4 条Hugging Face BlogAI 评分2222
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Open LLM Leaderboard 的 MMLU 分数为何对不上？
Hugging Face 发文解释 Open LLM Leaderboard 上 LLaMA 的 MMLU 分数为何明显低于 LLaMA 论文中的数字：榜单封装的是 EleutherAI LM Evaluation Harness，而论文用的是 UC Berkeley 的原始实现，两者在提示词、答案比较方式上不同。
推荐理由：同一 MMLU 数据集在三种实现下分数与排名差异明显，读者可据此理解评测数字为何不可直接横向比较。
Hugging Face BlogAI 评分2020 Hugging Face Spaces 集成 Panel 模板，支持在浏览器中构建 Python 数据应用
Hugging Face 与 Panel 合作，在 Hugging Face Spaces 中集成了 Panel 模板，方便用户构建并部署 Panel 应用。Panel 是开源 Python 库，可构建工具、仪表盘和复杂应用，支持 Matplotlib、Plotly、Bokeh 等绘图库，并可通过 Pyodide 和 WebAssembly 在浏览器中运行。
Hugging Face BlogAI 评分2020 Hugging Face 就美国 NTIA AI 问责政策提交回应意见
Hugging Face 于 6 月 12 日向美国商务部 NTIA 提交 AI 问责政策回应，强调文档规范与透明度对推动 AI 问责的作用。其建议问责机制应覆盖 ML 开发全流程、结合内部要求与外部访问透明，并吸纳开发者、研究社区、倡导组织、政策制定者和记者等广泛参与。
Hugging Face BlogAI 评分5050 如何为低资源 ASR 微调 MMS Adapter 模型
Hugging Face 发布教程，介绍如何基于 Meta AI 的 MMS 检查点微调 Adapter 层以适配低资源语言的 ASR。MMS 预训练检查点覆盖 1400 多种语言、参数量 300M 至 1B，每个 Adapter 层仅约 2.5M 权重，微调 10-20 分钟即可获得极低词错误率。低资源语言推荐用 Adapter 训练替代全模型微调，更省内存且性能更好。
Hugging Face BlogAI 评分2626 Transformers 对时间序列预测确实有效：Autoformer 已加入 Hugging Face Transformers
Hugging Face 用实验反驳了 AAAI 2023 论文《Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 发布新版内容政策与指南
Hugging Face 更新了平台内容政策，以支持开放、协作且负责任的机器学习社区。新政策将“同意”（consent）列为核心价值，重点规范用户内容、身份表达及社区行为，禁止针对用户和 Hugging Face 员工的攻击性或骚扰性语言。平台鼓励通过 Community Tab 公开讨论并协作解决冲突，相关问题可反馈至 feedback@huggingface.co。
Hugging Face BlogAI 评分2828 将 Livebook notebook 作为应用部署到 Hugging Face Spaces
Elixir 社区用 Livebook 构建了一个基于 Whisper 的语音聊天应用，并部署到 Hugging Face Spaces，全程不到 15 分钟。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 Core ML 在 iPhone、iPad 和 Mac 上加速 Stable Diffusion
Hugging Face 介绍如何借助 Core ML 的新优化在 iPhone、iPad 和 Mac 上更快运行 Stable Diffusion。Core ML 新增 6-bit palettization 量化，将权重从 16-bit 浮点压缩到每参数 6 bit，并在推理时逐层解压，从而减少存储和内存占用。
推荐理由：文章给出 6-bit palettization 的量化原理与转换命令，读者可据此在 Apple 设备上自行压缩并运行 Stable Diffusion。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 与 AMD 达成合作，加速 CPU 和 GPU 平台上的前沿模型
Hugging Face 宣布 AMD 正式加入其硬件合作伙伴计划，双方将针对 AMD CPU 和 GPU 优化 Transformer 模型性能。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 如何服务美术馆、图书馆、档案馆与博物馆（GLAM）
Hugging Face Hub 面向美术馆、图书馆、档案馆与博物馆（GLAM）从业者，介绍如何查找模型、上传数据集并托管演示。Hub 目前托管超 190,000 个模型、33,000 个数据集和超 100,000 个应用与演示，覆盖文本、图像、音频等任务。文中以挪威语文献的命名实体识别为例演示按任务和语言筛选模型，并给出将 CSV 数据集上传至 Hub 的步骤。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 研究：基础模型能否像人类一样标注数据？
Hugging Face 用 327 条提示词对比了 Koala 13b、Vicuna 13b、OpenAssistant 12b 和 Dolly 12b 四个开源指令模型，让 Scale AI 人类标注员按 1-8 分 Likert 量表打分并生成 Elo 排名，Vicuna-13B 以 1140 分居首，Dolly-12B 以 802 分垫底。
Hugging Face BlogAI 评分4747 Hugging Face Hub 集成 DuckDB：用 SQL 分析 5 万+数据集
Hugging Face Hub 新增 DuckDB 集成，用户可用 SQL 查询 Hub 上任意公开数据集。数据集查看器会自动将所有公开数据集转换为 Parquet 文件，通过 /parquet 端点获取 URL 后，配合 DuckDB 的 httpfs 扩展即可直接查询远程文件，大型数据集被分片为 500MB 块。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 正式托管 fastText 全部 157 种语言词向量与语言识别模型
Hugging Face 现已托管 Meta AI 开源的 fastText 官方镜像，涵盖全部 157 种语言的词向量和最新语言识别模型，用户可通过 huggingface_hub 的 hf_hub_download 几行命令直接下载使用。该集成还支持文本分类与特征提取 widget，并提供词向量最近邻查询和语言检测的示例代码。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Falcon 模型登陆 Hugging Face 生态
阿布扎比技术创新研究院（TII）以 Apache 2.0 许可发布 Falcon 系列语言模型，包括 Falcon-40B 和 Falcon-7B 两个基础模型及对应的 Instruct 版本。
推荐理由：梳理 Falcon 系列在 Hugging Face 生态中的推理、量化与微调路径，可了解当时开源模型的能力位置。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何在 Unity 中用 Hugging Face Unity API 实现语音识别
Hugging Face 发布教程，讲解如何在 Unity 游戏中通过 Hugging Face Unity API 实现语音识别，将语音转为文本，可用于下达指令、与 NPC 对话或提升无障碍体验。教程演示了搭建含开始/停止按钮与 TextMeshPro 文本框的场景，用 Microphone.Start() 以 44100 Hz 录制最长 10 秒音频，再编码为 WAV 格式发送至 API。
Hugging Face BlogAI 评分1515 Hugging Face 宣布首届开源 AI Game Jam：7 月 7-9 日举办
Hugging Face 宣布举办首届 Open Source AI Game Jam，活动时间为 7 月 7 日至 9 日，参与者需在周末内用 AI 工具做出一款游戏。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 集成 BERTopic
Hugging Face Hub 现已集成 BERTopic，用户可直接在 Hub 上访问和共享主题模型。BERTopic 是一种基于 Transformer 嵌入向量和 c-TF-IDF 的主题建模技术，支持神经主题建模。此次集成让开发者能更便捷地加载、上传和复用主题模型。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 推出 Amazon SageMaker LLM 推理容器
Hugging Face 发布面向 Amazon SageMaker 的 LLM 推理容器（DLC），由 Text Generation Inference（TGI）驱动，可部署 BLOOM、StarCoder、Llama、T5 等开源大模型。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 用 NNCF 和 Optimum 为 Intel CPU 优化 Stable Diffusion
Hugging Face 借助 OpenVINO 的 NNCF 与 Optimum，通过量化感知训练（QAT）结合 Token Merging 优化 Stable Diffusion 的 UNet，在 Intel CPU 上实现 5.1 倍推理加速和 4 倍模型体积缩减。优化从 Pokemons 数据集微调模型出发，仅需 4096 次迭代，单张 24 GB 显存 GPU 不到一天即可完成。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Hugging Face 用 bitsandbytes 与 QLoRA 让 transformers 支持 4-bit 量化
Hugging Face 与 bitsandbytes 合作，在 transformers 中支持以 4-bit 精度加载和运行模型，覆盖文本、视觉、多模态等大多数 HF 模型，并可在 4bit 模型上训练适配器。
推荐理由：Hugging Face 把 4-bit 量化与 QLoRA 接入 transformers，读者可据此判断消费级显卡微调大模型的门槛变化。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face 与微软合作在 Azure 上推出 Hugging Face 模型目录
Hugging Face 与微软合作，在 Azure Machine Learning Studio 内推出 Hugging Face Hub 模型目录，收录数千个热门 Transformers 模型，用户可在托管端点上一键部署。该目录已在所有提供 Azure Machine Learning 的 Azure 区域开放公开预览，支持按任务或许可证筛选模型并部署为实时推理 API。
Hugging Face BlogAI 评分4242 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。
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。