Hugging Face 与 Albumentations AI 推出面向文档图像的 TextImage 数据增强
Hugging Face 与 Albumentations AI 合作推出 TextImage 数据增强流程，可同时修改文档图像及其文本标注，用于视觉语言模型（VLM）微调。该流程支持随机插入、删除、交换和停用词替换等文本增强，并配合图像黑化与修复，保持文本质量。初始版本中的同义词替换因耗时过高已被移除。
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今日 0 条Hugging Face BlogAI 评分2828
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布 Gemma 2 2B、ShieldGemma 与 Gemma Scope
Google 在 Gemma 2 发布一个月后扩充 Gemma 模型系列，新增 2.6B 参数的 Gemma 2 2B（含 base 与指令微调版）、安全分类器 ShieldGemma 以及稀疏自编码器套件 Gemma Scope。
推荐理由：Gemma 2 新增 2B 小模型、安全分类器和可解释性工具，读者可据此判断端侧部署与安全过滤的可用选项。
Mistral AIAI 评分4242 Mistral AI 发布数学推理模型 Mathstral 7B
Mistral AI 发布专注 STEM 的数学推理模型 Mathstral 7B，基于 Mistral 7B，在 MATH 上得分 56.6%、MMLU 上得分 63.47%，在同规模模型中达到 SOTA。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolLM 系列小模型，含 135M、360M、1.7B 三个尺寸
Hugging Face 发布 SmolLM 系列小语言模型，包含 135M、360M 和 1.7B 三个参数规模，并同步开源训练语料 SmolLM-Corpus。
推荐理由：原文公开了三个尺寸小模型的训练数据配比与评测对比，可据此判断端侧小模型的选型与数据策略。
Hugging Face BlogAI 评分4343 BigCodeBench：下一代 HumanEval 代码评测基准发布
Hugging Face 发布 BigCodeBench，包含 1,140 个函数级任务，要求 LLM 调用 139 个库中的多个函数作为工具，每个任务平均含 5.6 个测试用例、分支覆盖率 99%。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Hugging Face 在 TRL 中推出 RLOO Trainer
Hugging Face 在 TRL 中推出 RLOO（REINFORCE Leave One-Out）Trainer，作为 PPO 之外的在线 RLHF 训练算法。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 开源通用智能体 JAT：一个 Transformer 玩转 Atari、机器人控制与导航
Hugging Face 发布通用智能体项目 Jack of All Trades（JAT），基于 GPT-Neo 的 Transformer 架构，用单一网络在 Atari 57。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 推出 LiveCodeBench 排行榜：面向代码 LLM 的无污染整体评估
Hugging Face 上线 LiveCodeBench 排行榜，该基准由 UC Berkeley、MIT 和 Cornell 研究者开发，从 LeetCode、AtCoder、CodeForces 持续收集带发布日期的编程题，通过“随时间滚动”评估窗口检测并防止数据污染。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Pollen Robotics 开源 pollen-vision：面向机器人零样本视觉模型的统一接口
Pollen Robotics 开源 pollen-vision 库，为机器人提供零样本视觉模型的统一接口，首个版本聚焦 3D 物体检测，通过组合 OWL-ViT、Mobile Sam 和 RAM 等模型输出物体的 (x, y, z) 坐标，无需训练即可开箱使用。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face 推出 Quanto：面向 Optimum 的 PyTorch 量化后端
Hugging Face 发布 Quanto，一个面向 Optimum 的 PyTorch 量化后端，支持 int2、int4、int8 和 float8 权重以及 int8、float8 激活，可在 CUDA 和 MPS 等任意设备上运行。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 发布 WebSight 数据集，用 VLM 将网页截图转为 HTML 代码
Hugging Face 推出 WebSight 数据集，用于训练视觉语言模型将网页截图转换为 HTML 代码。该数据集从 v0.1 的 823,000 对截图/HTML 样本扩展至 v0.2 的 200 万例，改用真实截图和 Tailwind CSS。基于该数据集微调的模型 Sightseer 可将网页截图转为可用的 HTML 代码，并还原截图中的图像。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Haize Labs 联合 Hugging Face 推出红队抵抗基准测试排行榜
Haize Labs 在 Hugging Face 团队支持下发布 Red Teaming Resistance Benchmark，用人类越狱提示词测试前沿模型的安全鲁棒性，最终得分为判定为 Safe 的提示词百分比。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face PEFT 新增多种 LoRA 适配器合并方法
Hugging Face 在 PEFT 中新增面向 LoRA 适配器的合并方法，包括 cat、linear、svd、TIES、DARE 和 magnitude_prune 等，可通过 add_weighted_adapter() 调用。
推荐理由：PEFT 新增多种 LoRA 合并方法并给出选型顺序，读者可据此判断不同适配器组合该用哪种策略。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 上线 NPHardEval 排行榜：用复杂度类动态评测 LLM 推理能力
Hugging Face 推出 NPHardEval 排行榜，基于密歇根大学和罗格斯大学研究者开发的 NPHardEval 基准，通过计算复杂度类评估 LLM 推理能力。
Hugging Face BlogAI 评分2222 IBM Research 与 Hugging Face 在 Transformers 库中发布 PatchTSMixer
IBM Research 与 Hugging Face 团队合作，在 Transformers 库中发布了轻量级时序建模模型 PatchTSMixer。该模型基于 MLP-Mixer 架构，支持跨 patch、通道和隐藏特征的轻量混合，可预训练后用于预测、分类和回归等下游任务。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Hugging Face 与 Intel Labs 推出 SetFitABSA：基于 SetFit 的少样本方面级情感分析
Hugging Face 与 Intel Labs 推出 SetFitABSA，一个用于少样本训练领域特定方面级情感分析（ABSA）模型的框架，在少样本场景下表现优于 Llama2 和 T5 等生成式模型。
Hugging Face BlogAI 评分5050 用 TRL 的 DDPO 微调 Stable Diffusion 模型
Hugging Face 在 trl 库中集成 DDPOTrainer，可用 DDPO（Denoising Diffusion Policy Optimization）对 Stable Diffusion 做强化学习微调。
Hugging Face BlogAI 评分4848 非工程师指南：训练一个 LLaMA 2 聊天机器人
Hugging Face 发布教程，展示非工程师如何零代码训练 LLaMA 2 聊天机器人。流程分三步：用 Spaces 部署 AutoTrain 和 ChatUI 模板，在 AutoTrain 中选用 Meta Llama 2 7b 基础模型、A10G Large GPU 和 Alpaca 指令数据集完成微调，再通过 ChatUI 部署成可分享的聊天应用。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 将 AutoGPTQ 集成进 Transformers，支持 8/4/3/2-bit 量化
Hugging Face 将 AutoGPTQ 库集成进 Transformers，用户可用 GPTQ 算法以 8、4、3 甚至 2-bit 精度量化和运行大语言模型，4-bit 量化精度损失可忽略，小批量下推理速度与 fp16 基线相当。
推荐理由：原文给出了 GPTQ 在 Transformers 中的集成方式与显存、延迟对比数据，读者可据此判断量化部署的可行边界。
Hugging Face BlogAI 评分3838 用 Shap-E 与 Dream Textures 生成 PS1 风格 3D 资产的完整教程
这篇教程演示了如何用 OpenAI 开源扩散模型 Shap-E 从文本生成 3D 模型，再经 Blender 的 Decimate 修改器减面、用 Dream Textures 插件生成无缝贴图，最终导出 FBX 并导入 Unity。流程面向 PS1 低多边形风格，以规避当前 text-to-3D 模型精度不足的问题，需具备 Blender 与 UV 映射基础。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Hugging Face 用 bitsandbytes 与 QLoRA 支持 4-bit 量化模型
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 集成进 transformers，读者可据此判断消费级硬件微调大模型的门槛变化。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 用 InstructPix2Pix 指令微调 Stable Diffusion
Hugging Face 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 的指令模板思路。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 StarCoder 打造编码助手 StarChat
Hugging Face 团队基于 BigCode 的 16B 参数 StarCoder 模型，用 OpenAssistant 对话数据集微调出编码助手 StarChat，并公开了代码、数据集与模型。
推荐理由：原文完整给出了用对话数据微调 StarCoder 的流程与代码，读者可据此复现一个开源编码助手。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 BigCode 发布 StarCoder：面向代码的 15B 开源大模型
BigCode 发布 StarCoder 与 StarCoderBase 两个代码大语言模型，基于 GitHub 上 80 多种编程语言的宽松许可数据训练，参数量约 15B、训练 1 万亿 token，上下文长度超过 8,000 token。
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水平与许可条件。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 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。
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 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3838 从 GPT2 到 Stable Diffusion：Hugging Face 模型进入 Elixir 生态
Elixir 社区推出 Bumblebee 库，用纯 Elixir 实现了 Hugging Face Transformers，让 GPT2 到 Stable Diffusion 等模型可在 Elixir 中运行。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 用 Diffusers 支持 VQ-Diffusion 离散扩散模型
中国科学技术大学与微软提出的 VQ-Diffusion 是一种在量化隐空间上做加噪与去噪的条件隐扩散模型，其隐空间由离散向量集合构成。Hugging Face 现已支持通过 Diffusers 用几行代码运行该模型，加载 microsoft/vq-diffusion-ithq，并可选 FP16 权重。
Hugging Face BlogAI 评分3838 rinna 发布 Japanese Stable Diffusion：基于 Stable Diffusion 微调的日文文生图模型
rinna 通过对 Stable Diffusion 进行微调，开发出日文文生图模型 Japanese Stable Diffusion，可理解日语特有词汇、拟声词与专有名词并生成日式风格图像。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Hugging Face 发布 SetFit：无需提示词的高效少样本微调框架
Hugging Face 联合 Intel Labs 和 UKP Lab 发布 SetFit，一个用于 Sentence Transformers 少样本微调的框架，无需提示词或 verbaliser。
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成本与精度取舍。
Hugging Face BlogAI 评分2828 从零训练你的第一个 Decision Transformer
Hugging Face 发布教程，教你用 transformers 库的 Trainer 和自定义 Data Collator，在 Google Colab 上从零训练一个离线 Decision Transformer，让 HalfCheetah 学会奔跑。
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 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3838 Hugging Face Hub 上线 CO2 排放追踪与筛选功能
Hugging Face Hub 推出 emissions_threshold 参数，可按训练碳排放量筛选模型，例如搜索排放不超过 100 克的模型可返回 191 个结果。Transformers 集成 codecarbon，训练时自动记录排放数据并生成 emissions.csv，方便写入模型卡。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 在 transformers 库中集成 Decision Transformer
Hugging Face 将离线强化学习方法 Decision Transformer 集成进 transformers 库和 Hugging Face Hub，并发布 9 个 Gym 环境连续控制任务的预训练 checkpoint，覆盖 Hopper、Walker2D 和 Halfcheetah，Atari 环境 checkpoint 即将推出。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 推出增强搜索功能：huggingface_hub 新增 ModelFilter 与 ModelSearchArguments
huggingface_hub 库新增 ModelSearchArguments 和 ModelFilter 类，让用户无需离开 IDE 即可通过 Python API 搜索 Hub 上的模型和数据集。
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 将 PyTorch 深度强化学习库 Stable-Baselines3 集成到 Hugging Face Hub，用户可通过 huggingface_sb3 库上传和加载已保存的智能体模型。