OpenAI 宣布 DALL·E 取消等待名单，新用户可直接使用
OpenAI 宣布 DALL·E 不再需要等待名单，新用户可以直接开始创作。官方表示，部署中积累的经验以及安全系统的改进使更广泛的开放成为可能。
推荐理由：OpenAI 官方说明 DALL·E 取消等待名单，并给出安全系统改进这一放开依据。
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今日 29 条OpenAI News精选AI 评分8080 Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face AutoTrain 新增图像分类功能，零代码训练模型
Hugging Face AutoTrain 新增图像分类任务，用户无需编写代码即可训练模型。上传数据后选择模型候选数量即可开始训练，5 个候选模型、500 张以内图片免费；示例中最佳模型达到 84% 准确率。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Accelerate 如何借助 PyTorch 运行超大模型
Hugging Face 介绍 Accelerate 如何借助 PyTorch 的 meta device、自动 device map 和分片 checkpoint，在显存和内存有限的设备上加载并推理超大模型。
推荐理由：原文拆解了 Accelerate 借助 PyTorch meta device 与分片加载在有限显存下跑大模型的完整流程，方法可直接迁移。
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1212 Hugging Face 推出 Ethics and Society 通讯，探讨 AI 伦理落地
Hugging Face 发布首期 Ethics and Society 通讯，计划按季节在春分、秋分、夏至、冬至发布，由公司内部跨部门开放小组“Ethics and Society regulars”撰写。该通讯聚焦如何将伦理价值落地到机器学习开发中，并介绍了模型与 Spaces 仓库“flag”举报功能、Private Hub、评估库、数据偏差分析代码及训练碳排放追踪工具等近期工作。
OpenAI News精选AI 评分8080 OpenAI 开源语音识别模型 Whisper
OpenAI 宣布训练并开源神经网络 Whisper，其在英文语音识别上接近人类水平的稳健性和准确度。
推荐理由：OpenAI 开源语音识别模型 Whisper，读者可了解其在英文语音识别上的稳健性与准确度定位。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 DeepSpeed 和 Accelerate 实现极快的 BLOOM 推理
Hugging Face 发布教程，展示如何用 DeepSpeed 和 Accelerate 加速 176B 参数的 BLOOM 模型推理。
推荐理由：文章给出 BLOOM 176B 在多种并行与量化方案下的实测吞吐和显存占用，可作为大模型推理部署的选型参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 diffusers 0.3 发布：新增图生图、Textual Inversion 与显存优化
Hugging Face 发布 diffusers 0.3，新增图生图 pipeline、Textual Inversion、实验性 inpainting 与 ONNX 导出等能力。
推荐理由：diffusers 0.3 集中放出图生图、Textual Inversion 与显存优化，可据此判断扩散模型工具链的成熟度。
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3636 如何用 Megatron-LM 训练语言模型
Hugging Face 发布教程，讲解如何在 NVIDIA GPU 上用 Megatron-LM 训练 GPT2 语言模型，并转换到 Transformers 使用。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 为 DALL·E 推出 outpainting 功能
OpenAI 为 DALL·E 推出 outpainting 功能，可生成任意尺寸的图像，用于延展创作并讲述更大的故事。
推荐理由：OpenAI 为 DALL·E 加入 outpainting，读者可了解图像生成从单张出图扩展到任意尺寸延展的能力变化。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 支持的 OpenRAIL：面向开放且负责任 AI 的许可框架
RAIL Initiative 推出 OpenRAIL 许可框架，并获 Hugging Face 支持，允许 AI 模型免版税开放获取、下游使用与再分发，同时嵌入针对特定关键场景的使用限制条款。该框架主张开源许可证不适配 ML 模型，需在开放与负责任使用之间划界，被视为迈向开放且负责任 ML 开发、使用与获取的许可工具。
OpenAI NewsAI 评分2626 OpenAI 的对齐研究思路
OpenAI 正在提升 AI 系统从人类反馈中学习、以及协助人类评估 AI 的能力。其目标是构建一个足够对齐的 AI 系统，进而帮助解决其余所有对齐问题。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何在 Hugging Face Spaces 上用 3Dmol.js 可视化蛋白质
Hugging Face Spaces 可通过 3Dmol.js 与 Gradio 的 HTML 组件在浏览器中可视化蛋白质结构，用户输入 4 位 PDB 代码或上传 PDB 文件即可查看。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 如何用 Diffusers 运行 Stable Diffusion
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 Diffusers 库运行 Stable Diffusion 文生图模型。文中给出安装 diffusers==0.10.2 与加载 StableDiffusionPipeline 的代码，并说明 guidance_scale、num_inference_steps 等参数对生成结果的影响。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 Stable Diffusion 在 Diffusers 中的完整用法与原理拆解，可据此理解潜空间扩散的组件分工。
Hugging Face BlogAI 评分3030 用 Hugging Face Transformers 和 Habana Gaudi 预训练 BERT
Hugging Face 发布教程，演示如何在 AWS DL1 实例上借助 Habana Gaudi 从零预训练 BERT-base，使用 Transformers、Optimum Habana 和 Datasets 库完成掩码语言建模任务。
Hugging Face BlogAI 评分2222 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。
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。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 推出新版内容审核工具 Moderation endpoint
OpenAI 发布新版内容审核工具 Moderation endpoint，改进自此前的内容过滤器，即日起面向 OpenAI API 开发者免费开放。
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。
OpenAI News精选AI 评分8888 OpenAI 将 DALL·E 开放测试版，未来数周邀请 100 万候补用户
OpenAI 宣布 DALL·E 进入测试版，将在未来数周从候补名单中邀请 100 万人使用。用户可用每月重置的免费积分生成图像，也可按 115 次生成 15 美元的价格购买额外积分。
推荐理由：OpenAI 公布 DALL·E 测试版开放节奏与积分定价，读者可据此了解早期图像生成产品的使用门槛。
OpenAI NewsAI 评分4040 OpenAI 为 DALL·E 2 降低偏见并提升安全性
OpenAI 为 DALL·E 2 部署了一项新技术，使其生成的人物图像能更准确地反映世界人口的多样性，以降低偏见并提升安全性。
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。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 公布 DALL·E 2 研究预览：超 3000 名艺术家接入创作流程
OpenAI 公布 DALL·E 2 研究预览进展，来自 118 个以上国家的 3000 多名艺术家已将 DALL·E 纳入自己的创作流程。OpenAI 表示，早期访问组的艺术家帮助发现了 DALL·E 的新用法，并在其决定 DALL·E 功能时提供了关键意见。
推荐理由：官方披露 DALL·E 2 研究预览的艺术家使用规模，可了解早期创作者如何把它接入创作流程。
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。
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