StackLLaMA：用 RLHF 训练 LLaMA 的实操指南
Hugging Face 发布 StackLLaMA 模型及完整 RLHF 训练流程，用 LLaMA 7B 在 Stack Exchange 问答数据上依次完成监督微调、奖励建模和 PPO 强化学习，训练管线已集成到 TRL 库。
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。
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Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 发布 Ethics and Society Newsletter #3：探讨开放机器学习的伦理与防护
Hugging Face 发布 Ethics and Society Newsletter #3，阐述其在开放 ML 中兼顾伦理的思路。平台推出 6 个伦理标签（Rigorous、Consentful、Socially Conscious、Sustainable、Inclusive、Inquisitive），并上线举报功能，供社区标记违规的模型、数据集、Space 或讨论。
Hugging Face BlogAI 评分4242 BLOOMZ 在 Habana Gaudi2 加速器上的快速推理
Hugging Face 展示用 Optimum Habana 在 Habana Gaudi2 上部署 1760 亿参数的 BLOOMZ 并做推理，8 卡 16-bit 下延迟 3.103 秒，比 A100 80GB 的 4.402 秒快 1.42 倍。
Hugging Face BlogAI 评分3838 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。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何用 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预训练 Transformer 模型 distilBERT，用于 IMDB 影评情感分类。教程涵盖数据加载、PyTorch 训练测试循环、Flower 客户端类编写，并提供 Google Colab 模拟版本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 diffusers 训练你自己的 ControlNet
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 diffusers 训练自定义 ControlNet，并以人脸姿态为例完整走通流程。训练分三步：规划条件、构建数据集、训练模型，数据集需包含原图、条件图和提示词三列。
推荐理由：完整复现了从条件设计、数据集构建到 diffusers 训练脚本的 ControlNet 训练流程，并给出不同显存下的参数配置。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 改进 Jupyter Notebook 托管与渲染支持
Hugging Face 宣布为 Hub 上托管的 Jupyter Notebook 增加渲染支持，ipynb 文件将以人类可读格式显示。Hub 目前托管超过 7,000 个 notebook，并支持一键在 Google Colab 中打开。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Transformers 上线 Informer：面向多变量概率时间序列预测
Informer 模型已在 🤗 Transformers 中可用，用于多变量概率时间序列预测，即预测未来时间序列目标值向量的分布。该模型基于 vanilla Transformer，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 操作把堆叠层内存占用从 O(NT²) 降至 O(N·T log T)。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 Hugging Face 集成 trl 与 peft，在 24GB 消费级 GPU 上微调 20B 大模型
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。该方案用 8-bit 加载、低秩适配器和共享参考模型三层手段压缩显存，在 24GB NVIDIA 4090 上完成了 20B 参数 gpt-neox 的 RLHF 微调，完整训练则在单张 A100 上跑完。
推荐理由：原文给出在 24GB 消费级 GPU 上完成 20B 模型 RLHF 微调的具体组合方案，可迁移到显存受限的训练场景。
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）以及基于它训练的 ViT 和 ALIGN 模型，这是 ALIGN 模型首次免费开源，也是 ViT 和 ALIGN 首次附带训练数据集发布。
推荐理由：Kakao Brain 公开了首个开源 ALIGN 模型及配套 COYO 数据集，读者可据此了解可复现的视觉语言训练路径。
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 中推出 StableDiffusionControlNetPipeline，把 ControlNet 的空间条件控制接入扩散模型生成流程，支持 canny 边缘、深度图、分割图、scribble、关键点等 8 种条件模型。
推荐理由：Diffusers 集成 ControlNet 并给出多种条件控制的完整代码示例，读者可据此复现并评估显存与速度开销。
Hugging Face BlogAI 评分4848 Hugging Face 社区如何用机器学习搭建土耳其地震灾后救援应用
2023 年土耳其地震后，志愿者在 Hugging Face 上协作开发了灾害地图应用 afetharita，用 easyocr 做 OCR、基于 bert-base-turkish-cased 微调 token 分类模型提取地址，并通过 Inference API 部署。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 发布 Diffusers 库开发伦理准则
Hugging Face 为 Diffusers 库发布了一套伦理框架，用于指导维护者处理社区贡献时的技术决策。该准则包含透明度、一致性、简洁性、可访问性、可复现性和责任六项价值观，并列出 Community tab、Tag 功能、偏见探索与评估等安全机制，以及 Safe Stable Diffusion、Hub 分阶段发布和 OpenRAILs 许可等部署安全措施。
Hugging Face BlogAI 评分1717 Hugging Face 如何加速 Witty Works 写作助手的开发
Hugging Face 专家加速计划帮助 Witty Works 将其包容性写作助手的非包容性词汇分类器从 vanilla transformers 转向 Sentence Transformers 架构，结合 SetFit 库实现少样本微调，每个词仅需 15-20 条标注句子。
Hugging Face BlogAI 评分5757 Hugging Face 发布 Diffusers for Mac 1.1，Stable Diffusion 出图最高提速一倍
Hugging Face 在 Mac App Store 上线 Diffusers for Mac 1.1，基于 Core ML 转换的 Stable Diffusion 等文生图模型，官方称出图速度最高可达此前两倍。
Hugging Face BlogAI 评分3535 Hugging Face 详解大语言模型红队测试
红队测试通过构造自然语言提示词诱导大语言模型输出有害内容，从而暴露其漏洞，与对抗攻击不同，其提示词对人类而言是正常可读的。红队测试可由人工或另一个语言模型执行，针对经 RLHF 或 SFT 对齐的模型需借助角色扮演等创造性手段。随着模型能力增强，开发可持续适配的红队方法并推动多方协作共享数据集与最佳实践变得至关重要。
Hugging Face BlogAI 评分2020 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，将原本依赖第三方黑盒的收据处理方案替换为自研 AI 模型，开发时间缩短 30%，处理延迟降低 50%。Fetch 目前每天处理超 1100 万张收据，服务 1800 万月活用户，方案基于 Amazon SageMaker 和 AWS Inferentia 加速器。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Hugging Face 与 AWS 达成长期战略合作，让 AI 更易获取
Hugging Face 与 AWS 宣布扩大长期战略合作，Hugging Face 将 AWS 作为首选云服务商，社区开发者可通过 Amazon SageMaker、AWS Trainium 和 AWS Inferentia 训练、微调与部署模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 Hugging Face Transformers 上手 BLIP-2 零样本图像到文本生成
Hugging Face 博客介绍 Salesforce Research 的 BLIP-2 已集成进 Transformers，可在冻结图像编码器与大语言模型之间加入轻量 Q-Former 完成视觉语言预训练。
推荐理由：以 New Yorker 漫画为例演示 BLIP-2 的零样本图像描述、提示续写与视觉问答，可据此快速上手多模态推理。
Hugging Face BlogAI 评分2222 我们为何转向 Hugging Face Inference Endpoints，或许你也应该考虑
团队将原本跑在 AWS ECS + Fargate 上的 CPU 推理模型迁移到 Hugging Face Inference Endpoints，部署流程从六步简化为三步。基于 RoBERTa 文本分类模型的测试显示，large 实例延迟约 80ms，比此前 ECS 方案快一倍以上，但成本高出 24% 至 50%，large CPU 实例每月约多花 60 美元。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 PEFT 库，支持 LoRA 等参数高效微调方法
Hugging Face 发布 PEFT 库，提供 LoRA、Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning 等参数高效微调方法，并与 Transformers 和 Accelerate 集成。
推荐理由：原文给出 PEFT 库支持的方法与消费级硬件上的微调示例，读者可据此判断低成本微调的可行路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 SpeechT5 上线 Hugging Face Transformers，支持语音合成、识别与音色转换
Hugging Face 宣布 SpeechT5 已集成进 Transformers，论文作者发布的官方 checkpoint 可在 Hugging Face Hub 获取，并提供语音合成、音色转换和自动语音识别三个 Spaces 演示。
推荐理由：SpeechT5 以同一套编码器解码器架构覆盖 TTS、语音转换与 ASR，读者可据此了解多任务语音模型在 Transformers 中的接入方式。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 AI 为游戏开发生成故事：ChatGPT 实战与局限
Hugging Face 博客"AI for Game Development"系列第 5 篇演示了如何用 ChatGPT 为农场游戏生成故事，包括故事梗概、游戏内文本和商店物品描述。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 推出 AI vs. AI：深度强化学习多智能体竞赛系统
Hugging Face 发布开源工具 AI vs. AI，用于在深度强化学习多智能体场景中对模型进行相对排名。该工具由 Space 匹配算法、Dataset 结果存储和展示 ELO 评分的 Leaderboard 三部分组成，模型上传至 Hub 后即自动参与对战评估，初始 ELO 为 1200。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 Intel Sapphire Rapids 加速 PyTorch Transformers：推理篇
Hugging Face 发布博客第二部分，测试在 Intel Sapphire Rapids 服务器上运行 PyTorch Transformers 推理的性能。
Hugging Face BlogAI 评分3232 Hugging Face 博客：深入解析视觉-语言模型的训练方法
Hugging Face 发布博客深入解析视觉-语言模型的训练策略，涵盖对比学习、PrefixLM、交叉注意力多模态融合、MLM/ITM 以及免训练等五类预训练目标。文章以 OpenAI 的 CLIP 为例说明对比学习如何将图像与文本映射到同一特征空间，并介绍如何用 🤗 Transformers 实验这些最新进展。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 计算机视觉现状：8 大任务、3000+ 模型与 100+ 数据集
Hugging Face 公布其计算机视觉生态现状：Hub 上已支持 8 项核心视觉任务、超过 3000 个模型和 100 多个数据集，涵盖 ViT、Swin、DETR 等 Transformer 架构以及 ConvNeXt、ResNet、RegNet 等卷积架构。
Hugging Face BlogAI 评分2222 2D 资产生成：AI 用于游戏开发 #4
Hugging Face 博客"AI for Game Development"系列第 4 篇讲解如何用 Stable Diffusion 的 Image2Image 生成 2D 游戏资产，并以 farming game 的玉米和镰刀图标为例演示完整流程。
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 用 LoRA 高效微调 Stable Diffusion
Hugging Face 在 diffusers 中正式支持 LoRA 微调 Stable Diffusion，训练脚本最低可在 11 GB 显存上运行，无需 8-bit 优化器等技巧。由于原模型权重被冻结，只需保存新注入层的权重，单个文件约 3 MB，比原 UNet 小约一千倍，便于分享和下载。文章给出了完整的训练命令、推理时加载 LoRA 权重的代码，以及结合 Dreambooth 的用法。
推荐理由：原文给出 LoRA 微调 Stable Diffusion 的完整脚本与推理流程，读者可据此在 11 GB 显存上复现训练。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Hugging Face Optimum 集成 ONNX Runtime 训练，训练提速最高 130%
Hugging Face 与微软 ONNX Runtime 团队合作，在 Optimum 库中集成 ONNX Runtime 训练后端，为多种 Hugging Face 模型带来 35% 以上的训练提速。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face transformers 集成 Mask2Former 与 OneFormer，统一图像分割
Mask2Former 和 OneFormer 两款统一图像分割模型现已集成到 Hugging Face 开源库 transformers 中。Mask2Former 用同一套架构解决实例、语义和全景分割，但每个任务仍需单独训练；OneFormer 加入文本编码器，仅在全景数据集上训练一次即可在三个任务上达到 SOTA，精度更高但延迟更大。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face Hub 正式接入 PaddlePaddle 模型库
Hugging Face 与百度 PaddlePaddle 达成开源合作，PaddlePaddle 模型库将逐步集成至 Hugging Face Hub，目前已有超 75 个模型上线，包括 UIE、ERNIE 3.0、Ernie-Layout 等。
Hugging Face BlogAI 评分3434 用 Hugging Face Datasets 和 Transformers 构建图像相似度系统
Hugging Face 发布教程，演示如何用 Transformers 和 Datasets 库构建图像相似度系统，实现反向图像搜索等信息检索场景。
Hugging Face BlogAI 评分2222 AI 用于游戏开发：5 天做出一个农场游戏（第 2 部分）
Hugging Face 博客系列教程第二部分展示如何用 ChatGPT 辅助农场游戏设计，作者让其以专业游戏设计师身份给出作物多样性、进阶系统、动态环境、社交多人、沉浸式剧情等建议，并因 5 天工期只先灰盒实现了前两项。文章同时解释语言模型与 Transformer 原理，并提醒 ChatGPT 常言之凿凿却出错，宜作头脑风暴工具而非开发流程的替代品。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 博客：图机器学习入门指南
Hugging Face 发布图机器学习入门博客，梳理图的基本概念、表示方法及学习范式，涵盖从预神经网络方法到图神经网络（GNN），并延伸至面向图的 Transformer。文章还介绍了图在社交网络、分子、知识图谱等场景的应用，以及图级、节点级、边级和子图级四类任务，并区分了直推式与归纳式两种设定。
Hugging Face BlogAI 评分2828 AI 游戏开发实战：5 天用 Stable Diffusion 与 Unity 做出农场游戏（Part 1）
Hugging Face 博客推出"AI for Game Development"系列，演示如何在 5 天内用 AI 工具做出一个完整农场游戏。
Hugging Face BlogAI 评分3434 用 Intel Sapphire Rapids 加速 PyTorch Transformers（上篇）
Hugging Face 展示了如何在 AWS 的 Intel Sapphire Rapids（第四代 Xeon）CPU 集群上加速 PyTorch 训练，借助 Intel oneAPI CCL 做分布式通信、Intel Extension for PyTorch（IPEX）自动启用 AMX 指令，无需改动任何 transformers 代码。
Hugging Face BlogAI 评分4242 用 CLIPSeg 实现零样本图像分割
Hugging Face 发布指南，介绍如何通过 transformers 使用零样本图像分割模型 CLIPSeg。CLIPSeg 在冻结的 CLIP 之上训练 Transformer 解码器，可生成粗略分割掩码，用于机器人感知、图像修复等任务，并支持以文本或示例图像作为提示词的"视觉提示"。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 发布 Model Card 创建工具与指南手册
Hugging Face 推出 Model Card Creator Tool 和 Model Card Guide Book，前者提供图形界面，无需编程或写 markdown 即可创建模型卡。同步更新了 huggingface_hub 库中的模型卡模板，并发布注释版模板、用户研究和文献综述。
Hugging Face BlogAI 评分2626 Hugging Face 谈机器学习中的偏见：Ethics and Society Newsletter #2
Hugging Face 的 Ethics and Society Newsletter 第二期聚焦机器学习中的偏见问题，指出偏见普遍且复杂，单一技术手段难以有效解决。文章梳理了偏见如何从 ML 系统演变为个人与社会风险，并介绍了 Hugging Face 团队在数据集与模型等环节开发的偏见分析工具。