在 Vertex AI 上部署 🤗 ViT
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。
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Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Optimum Graphcore 深度解析：在 IPU 上微调 Vision Transformer
Hugging Face 发布教程，演示如何用 Optimum Graphcore 库在 Graphcore IPU 上微调预训练的 ViT 模型，并以 ChestX-ray14 数据集为例提供完整 notebook。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 的 TensorFlow 哲学
Hugging Face 阐述了其 transformers 库在 TensorFlow 上的设计哲学：所有 TensorFlow 模型都是 Keras Model 对象，所有层都是 Keras Layer 对象，用户可直接调用 fit()、compile() 和 predict()。库通过 TFAutoModel 等类一行代码加载预训练模型，并强调应保留 Keras 高层 API 而非绕开它。
Hugging Face BlogAI 评分3838 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。Skops 通过 hub_utils.init 生成含模型与环境配置的本地仓库，后端使用 joblib 加载模型，Card 类可自动填充超参数、模型结构图及推理组件所需元数据。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 TF Serving 在 Kubernetes 上部署 🤗 ViT
Hugging Face 发布教程，讲解如何用 Docker 和 Kubernetes 将上一篇文章中的 Vision Transformer（ViT）本地部署扩展为可服务多用户的集群部署。方案以 TensorFlow Serving 基础镜像容器化 SavedModel，并通过 Google Kubernetes Engine（GKE）管理集群，代码已在配套仓库开源。
Hugging Face BlogAI 评分2020 Hugging Face 教程：训练与微调 Sentence Transformers 模型
Hugging Face 发布教程，讲解如何从零构建或从 Hub 微调 Sentence Transformers 模型，架构为预训练 Transformer（如 distilroberta-base）加池化层。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 深度强化学习课程：PPO（Proximal Policy Optimization）详解与 PyTorch 实现
Hugging Face 深度强化学习课程第 8 单元讲解 Proximal Policy Optimization（PPO），通过将新旧策略的概率比裁剪在 [1−ϵ, 1+ϵ] 区间内，避免策略更新过大，从而提升训练稳定性。文中用 PyTorch 从零实现 PPO，并在 CartPole-v1 和 LunarLander-v2 上验证。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 推出 Private Hub：机器学习协作新方式
Hugging Face 发布 Private Hub（PH），为机器学习全生命周期提供统一工具集，支持以安全合规的方式加速从研究到生产的各环节。PH 以 Hugging Face Hub 为核心，后者已托管超 60K 模型、6K 数据集和 6K ML 演示应用，模型覆盖 180 种语言、支持最多 25 个 ML 库。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Nyströmformer：用 Nyström 方法以线性时间与内存近似自注意力
Nyströmformer 通过 Nyström 方法近似标准自注意力，将时间和内存复杂度从 O(n²) 降至 O(n)。它不直接对 softmax 矩阵采样，而是从 query 和 key 中选取 landmark，用分段均值构造 Q̃、K̃，并据此构建三个矩阵完成近似。实验显示仅选 32 或 64 个 landmark 即可在 n=4096 或 8192 的长序列上取得有竞争力的性能。
Hugging Face BlogAI 评分1515 Hugging Face 就美国国家 AI 研究资源（NAIRR）中期报告提交建议
Hugging Face 于 2022 年 6 月下旬就美国国家 AI 研究资源（NAIRR）中期报告提交了回应，建议任命技术与伦理专家担任顾问、制定模型与数据文档标准、为非技术专家提供低代码或无代码工具。其还建议 NAIRR 监测开源与开放科学的高风险滥用，并通过多语言工具与资源支持多元研究者视角。
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 新增端到端加载与处理示例，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。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face：用 TensorFlow 和 XLA 加速文本生成，最高快 100 倍
Hugging Face 的 transformers 库在 TensorFlow 下现可通过 XLA 编译文本生成，速度最高提升 100 倍，甚至快于 PyTorch。该功能需 transformers >= 4.21.0，支持采样、贪心解码、Beam Search 及 temperature、max_new_tokens 等参数控制。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 TF Serving 在 Hugging Face 部署 TensorFlow 视觉模型
Hugging Face 与外部贡献者已在 Transformers 中加入多种 TensorFlow 视觉模型，包括 Vision Transformer、Masked Autoencoders、RegNet、ConvNeXt。
Hugging Face BlogAI 评分1717 Hugging Face 深度强化学习课程：Advantage Actor Critic (A2C)
Hugging Face 深度强化学习课程第 7 单元讲解 Advantage Actor Critic（A2C），一种结合策略与价值方法的混合架构，通过 Actor 控制行为、Critic 评估动作好坏来降低 Reinforce 的方差、稳定训练。课程使用 Stable-Baselines3 在 PyBullet 机器人环境中训练双足步行者和蜘蛛两个智能体行走。
Hugging Face BlogAI 评分2626 如何用对抗数据动态训练你的模型
Hugging Face 博客介绍动态对抗数据收集（DADC）：让用户用千奇百怪的手写数字骗过模型，再把骗成功的样本存下来继续训练，循环多轮以提升鲁棒性。教程以 MNIST 手写数字识别为例，用 🤗 Spaces 搭建交互 demo，模型训练 20 个 epoch 后在测试集上达到 89% 准确率，并通过 flag 机制收集对抗样本。
Hugging Face BlogAI 评分4848 BLOOM 训练背后的技术：176B 参数模型如何用 Megatron-DeepSpeed 完成训练
Hugging Face 披露了 176B 参数多语言模型 BLOOM 的训练技术细节，该模型基于 GPT3 架构，使用 Megatron-DeepSpeed 框架在 384 张 80GB A100 GPU 上训练，耗时约 3.5 个月。训练数据为 59 种语言、350B token，模型词表大小 250,680，采用 3D 并行（数据、张量、流水线并行）方案。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何用 Sentence Transformers 构建歌单生成器
作者用 Sentence Transformers 和 Gradio Blocks 搭建了一个歌单生成器，将歌词按段落切分后生成嵌入向量，再对文本提示词做语义搜索来匹配歌曲。
Hugging Face Blog精选AI 评分8282 Hugging Face 发布 176B 参数开源多语言模型 BLOOM
Hugging Face 发布 BLOOM，一个 176B 参数的多语言大语言模型，可生成 46 种自然语言和 13 种编程语言的文本，由 70 多个国家 1000 多名研究者协作完成，在法国 Jean Zay 超算上训练 117 天。
推荐理由：BLOOM 以 176B 参数覆盖 46 种自然语言，并公开训练中间检查点与优化器状态，为研究大模型内部行为提供了少见的开放样本。
Hugging Face BlogAI 评分2828 Hugging Face 指南：如何在 Twitter 上进行情感分析
Hugging Face 发布 Twitter 情感分析入门指南，面向开发者和非开发者分别给出方案。开发者可用 Tweepy 抓取推文、通过 Inference API 几行代码完成情感分类，并用 Matplotlib 和 WordCloud 可视化结果；非开发者则可借助无代码工具 Zapier 抓取推文、调用 Inference API 分析并将结果发送至 Google Sheets。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 深度强化学习课程：用 PyTorch 实现 Policy Gradient
Hugging Face 深度强化学习课程第 5 单元讲解 Policy-Based 方法中的 Policy Gradient，并从头用 PyTorch 实现首个策略梯度算法 Reinforce。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何用 Sentence Transformers 开启你的第一个机器学习项目
Hugging Face 发文介绍如何以 Sentence Transformers（ST）为例从零上手一个新 ML 库并完成首个自驱项目。ST 可将句子、段落和图像转为嵌入向量，并用 util.cos_sim 计算余弦相似度，支持语义搜索、聚类和模型蒸馏等。该库在 GitHub 已获近 8,000 stars，超过 3,000 个项目和包依赖它。
Hugging Face BlogAI 评分4848 如何用 Accelerate 结合 DeepSpeed 加速大模型训练
Hugging Face 展示了用 Accelerate 库调用 DeepSpeed ZeRO 加速大模型训练的方法，无需改动代码即可启用 ZeRO Stage-2。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 Evaluation on the Hub，可在 Hub 上零代码评测任意模型
Hugging Face 推出 Evaluation on the Hub，由 AutoTrain 驱动，用户无需写代码即可在 Hub 上用任意数据集评测任意模型。评测结果会以 PR 形式写入模型卡元数据，并可在数据集排行榜上比较不同模型的表现。官方已用该工具在多个关键数据集上评测了数百个模型，并给出文本分类、命名实体识别和文本摘要等可直接试用的数据集示例。
推荐理由：Hugging Face 把模型评测做成 Hub 上的零代码流程，读者可据此了解评测结果如何进入模型卡与排行榜。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 入门教程：如何使用 Embeddings 构建语义搜索
Hugging Face 发布 Embeddings 入门教程，演示如何用开源库 Sentence Transformers 和 Inference API 构建 FAQ 语义搜索。
Hugging Face BlogAI 评分3030 如何用 Hugging Face Optimum 将 Transformers 模型转换为 ONNX
Hugging Face 介绍了将 Transformers 模型转为 ONNX 的三种方式：底层 torch.onnx、中层 transformers.onnx 和 Optimum 高层 API。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Intel 加入 Hugging Face 硬件合作伙伴计划，联合推出 Optimum Intel 加速库
Intel 正式加入 Hugging Face 硬件合作伙伴计划，双方将基于开源库 Optimum 合作构建面向 Transformer 的硬件加速方案，覆盖训练、微调与推理。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 深度强化学习课程：用 Deep Q-Learning 玩 Space Invaders
Hugging Face 深度强化学习课程第三单元讲解 Deep Q-Learning：不再维护 Q-table，而是用神经网络根据状态逼近每个动作的 Q 值，并训练智能体玩 Space Invaders 等 Atari 环境。输入为 4 帧堆叠、缩放至 84x84 的灰度画面，经三层卷积和全连接层输出各动作 Q 值，训练借助基于 Stable-Baselines 的 RL-Zoo 完成。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 图解扩散模型：用 PyTorch 逐步实现 DDPM
Hugging Face 博客发布《The Annotated Diffusion Model》，基于 Ho 等人 2020 年的 DDPM 论文，用 PyTorch 逐步实现去噪扩散概率模型，代码参考 Phil Wang 的实现。
推荐理由：从 DDPM 论文出发逐步用 PyTorch 复现扩散模型，并梳理后续关键改进方向，适合想理解扩散模型原理的读者。
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 扩展了开源库 Optimum 中的模型阵容，新增覆盖 NLP、语音和计算机视觉的 10 个 IPU 优化 Transformer 模型，均附带 IPU 配置文件和预训练、微调权重。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Hugging Face Hub 推出 Pull Requests 和 Discussions
Hugging Face 在 Hub 上线 Pull Requests 和 Discussions，覆盖 models、datasets 和 Spaces 三类仓库，任何社区成员都可在 Community 标签页发起和参与。
Hugging Face BlogAI 评分2727 TAPEX：无需真实数据的高效表格预训练
微软提出 TAPEX，通过让 BART 学习执行合成 SQL 查询来实现表格预训练，无需真实数据。在 WikiSQL、TabFact、SQA 和 WikiTableQuestions 四个基准上均取得 SOTA，其中 WikiSQL 准确率达 89.6%，WikiTableQuestions 达 57.5%。
Hugging Face BlogAI 评分1717 Hugging Face 深度强化学习课程：Q-Learning 入门（下）
Hugging Face 深度强化学习课程第二单元第二部分讲解 Q-Learning 算法，并从头实现首个 RL 智能体，在 Frozen Lake v1 和自动驾驶出租车两个环境中训练。
Hugging Face BlogAI 评分2020 Hugging Face 多模态学习团队发布伦理章程，将伦理原则置于研究生命周期核心
Hugging Face 多模态学习团队发布了一份伦理章程，将伦理原则正式纳入其机器学习研究生命周期的起点。章程列出了要防止的用例，包括生成虚假信息、生成个人身份信息、在医疗、法律、金融和移民等高风险领域的不谨慎使用，以及各类歧视性内容。团队同时提出透明、开放可复现、公平、自我批判和尊重署名五项价值观，并承认这些价值观之间有时会相互冲突，需逐案权衡。
Hugging Face BlogAI 评分1212 Sempre Health 如何借助 Hugging Face 专家加速计划加速其 ML 路线图
Sempre Health 借助 Hugging Face 专家加速计划部署了新的 NLP 流水线，用于自动分类并回复患者短信，上线数周后近 20% 的入站消息被自动处理。此前其基于规则的系统只能覆盖约 80% 的短信，Hugging Face 团队在标注、模型选型和方法上提供了指导，缩短了研发时间。
Hugging Face BlogAI 评分1212 Hugging Face 深度强化学习课程：Q-Learning 入门（第一部分）
Hugging Face 深度强化学习课程更新第二单元第一部分，讲解基于价值的方法，并区分蒙特卡洛与时序差分学习。内容涵盖状态价值函数、动作价值函数与贝尔曼方程，为下一部分实现首个 Q-Learning 智能体做铺垫。
Hugging Face BlogAI 评分1515 Hugging Face 机器学习专家 Sasha Luccioni 谈 AI 碳足迹与数据治理
Hugging Face 研究科学家 Sasha Luccioni 在播客访谈中介绍了她在 Big Science 项目中主持碳足迹工作组的工作，研究范围涵盖 GPU 训练时长、制造成本乃至单封邮件的 CO2 排放。她还参与数据工作组，推动数据筛选与多语言化，避免模型训练数据几乎全为英文。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 推出 Fellowship 计划，支持开源机器学习贡献者
Hugging Face 宣布启动 Fellowship 计划，由团队成员或现任 Fellow 提名，面向推动开源机器学习民主化的贡献者。首批 Fellow 包括创建西语 NLP 社区的 María Grandury、向 Hub 贡献超 300 个模型的 Manuel Romero 等。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Gradio 3.0 发布：前端重写并推出 Blocks 低层 API
Hugging Face 发布 Gradio 3.0，对 Gradio 库进行彻底重设计，前端改用 Svelte 等现代技术，页面体积更小、加载更快，并新增 Gallery 组件和 TabbedInterface 类。
推荐理由：Gradio 3.0 重写前端并推出 Blocks 低层 API，读者可了解它如何让 Python 直接搭建复杂自定义 ML 演示。
Hugging Face BlogAI 评分88 Hugging Face 首届学生大使计划开放申请
Hugging Face 开放首届 Student Ambassador Program 申请，截止日期为 2022 年 6 月 13 日，计划于 6 月 30 日启动、12 月 31 日结束。
Hugging Face BlogAI 评分1212 Hugging Face 对话 Salesforce、ZoomInfo 等 SaaS 公司机器学习总监
Hugging Face 博客发布“机器学习总监洞察”系列第二部分，聚焦 SaaS 领域，采访了 Salesforce 的 Omar Rahman 和 Amplitude 的曹（Danica）肖等机器学习负责人。Omar 提到，采用新的 Transformer 语音技术后团队错误率下降 30%，并强调应关注业务问题而非追逐最新算法。