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全部动态

今日 10 条
8月2日周三
8月1日周二
  1. Hugging Face Blog38

    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。

7月27日周四
7月26日周三
7月24日周一
7月21日周五
7月20日周四
  1. OpenAI News60

    OpenAI 为 ChatGPT 推出自定义指令功能

    OpenAI 为 ChatGPT 推出自定义指令功能,用户可设置自己的偏好,ChatGPT 会在之后的所有对话中记住这些偏好。

    推荐理由:OpenAI 官方说明 ChatGPT 新增自定义指令,读者可据此了解对话偏好设置如何跨会话生效。

7月18日周二
  1. Hugging Face Blog88

    Meta 发布 Llama 2,Hugging Face 全面集成

    Meta 发布开源大语言模型家族 Llama 2,包含 7B、13B、70B 三种规模的预训练与微调版本,采用宽松社区许可并允许商用。相比 Llama 1,预训练 token 增加 40%,上下文长度提升至 4k,70B 模型使用 grouped-query attention。

    推荐理由:Meta 发布 Llama 2 并开放商用,Hugging Face 同步给出推理、部署与微调入口,可据此判断开源模型的可落地程度。

7月17日周一
7月14日周五
7月7日周五
7月5日周三
7月4日周二
7月3日周一
7月1日周六
6月29日周四
6月28日周三
6月26日周一
6月23日周五
  1. Hugging Face Blog62

    Open LLM Leaderboard 的 MMLU 分数为何与 LLaMA 论文不一致

    Hugging Face 解释了 Open LLM Leaderboard 上 LLaMA 的 MMLU 分数明显低于 LLaMA 论文的原因:榜单使用 EleutherAI LM Evaluation Harness,而论文采用 UC Berkeley 的原始 MMLU 实现,两者在提示词、答案提取方式上不同。

    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口径对模型对比的影响。

6月20日周二
  1. Hugging Face Blog22

    Hugging Face 就美国 NTIA 的 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 提交了关于 AI 问责政策的回应意见,强调文档规范与透明度在推动 AI 问责中的作用。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、多学科研究社区、倡导组织、政策制定者和记者等最广泛参与者。

6月19日周一
  1. Hugging Face Blog50

    如何为低资源 ASR 微调 MMS Adapter 模型

    Hugging Face 发布教程,介绍如何为 Meta AI 的 MMS 模型微调 Adapter 层以适配低资源语言的 ASR 任务。MMS 预训练 checkpoint 覆盖 1400 多种语言、参数量 300M 到 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率。对低资源语言,Adapter 训练比全模型微调更省内存、更鲁棒且性能更好。

6月16日周五
6月15日周四
  1. Hugging Face Blog22

    Hugging Face 发布新版内容政策与指南

    Hugging Face 更新了平台内容政策,以应对机器学习内容审核带来的新挑战,并强调“同意”为核心价值。新政策关注用户对所见内容及自身身份与表达被呈现方式的同意权,同时禁止针对用户和 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,用户可通过 feedback@huggingface.co 反馈意见。

6月13日周二
6月12日周一
  1. Hugging Face Blog22

    Hugging Face Hub 如何服务美术馆、图书馆、档案馆与博物馆(GLAM)

    Hugging Face Hub 目前托管超 190,000 个机器学习模型、33,000 个数据集和超 100,000 个应用与 demo,覆盖文本、图像、音频及多模态任务。这篇博客面向美术馆、图书馆、档案馆与博物馆(GLAM)从业者,介绍如何在 Hub 上按任务和语言筛选模型、用 model widget 测试效果,并以 CSV 格式上传 GLAM 数据集。

6月7日周三
6月6日周二
  1. Hugging Face Blog22

    Hugging Face Hub 上线 fastText 官方镜像:157 种语言词向量与语言识别模型

    Hugging Face 开始托管 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 几行命令下载使用。该集成还支持文本分类与特征提取 widget,模型页面提供语言识别和词向量最近邻查询的在线试用。

6月5日周一
  1. Hugging Face Blog78

    Falcon 模型家族落地 Hugging Face 生态

    阿布扎比技术创新研究院发布 Apache 2.0 许可的 Falcon 语言模型家族,包含 Falcon-40B 和 Falcon-7B 两个基础模型及对应 Instruct 版本。

    推荐理由:介绍 Falcon 系列的开源许可、训练数据与多查询注意力设计,并给出在 Hugging Face 生态中推理和微调的具体路径。

6月2日周五