太长不看版: 许多 LLM (如 gemma-2-9b 、 Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 等) 苦于缺乏对应小模型，而无法适用 辅助生成 方案。本文，我们将介绍由英特尔研究院和 Hugging Face 合作开发的 通用辅助生成 技术。有了这项技术，LLM 可与 任意 SLM 搭配组成辅助生成方案。从而，我们可以用辅助生成技术加速 任意 解码器模型或...

作为 Stable Diffusion 3 的改进版本，Stable Diffusion 3.5 如今已在 Hugging Face Hub 中可用，并可以直接使用 🧨 Diffusers 中的代码运行。

今天，Google DeepMind 和 Hugging Face 很共同宣布，在 Transformers v4.46.0 版本中，我们正式推出了 SynthID Text 技术。这项技术能够通过使用 logits 处理器 为生成任务添加水印，并利用 分类器 检测这些水印。

随着数据集的使用量急剧增加，Hugging Face 社区已经变成了众多数据集默认存放的仓库。每月，海量数据集被上传到社区，这些数据集亟需有效的查询、过滤和发现。

我们非常高兴地宣布与 Truffle Security 建立合作伙伴关系并在我们的平台集成 TruffleHog 强大的风险信息扫描功能。这些特性是 我们持续致力于提升安全性 的重要举措之一。

顶点着色是一种将颜色信息直接应用于网格顶点的简便方法。这种方式常用于生成式 3D 模型的构建，例如 InstantMesh。然而，大多数应用程序更偏好使用 UV 映射的纹理化网格。

在端侧部署 Transformer 模型需要仔细考虑性能和兼容性。Python 虽然功能强大，但对于部署来说有时并不算理想，特别是在由 C++ 主导的环境中。这篇博客将指导您如何使用 Optimum-Intel 和 OpenVINO™ GenAI 来优化和部署 Hugging Face Transformers 模型，确保在最小依赖性的情况下进行高效的 AI 推理。

Wiz 研究人员 与 Hugging Face 就我们平台的安全性进行合作并分享了他们的发现。 Wiz 是一家云安全公司，帮助客户以安全的方式构建和维护软件。 随着这项研究的发布，我们将借此机会重点介绍一些相关的 Hugging Face 安全改进。

⭐ 在这篇博客文章中，我们将探讨 动态推测解码 ——这是由英特尔实验室和 Hugging Face 开发的一种新方法，可以加速文本生成高达 2.7 倍，具体取决于任务。从 Transformers🤗 发布的版本 4.45.0 开始，这种方法是辅助生成的默认模式⭐

Llama 3.2 来了！今天，我们欢迎 Llama 系列的下一个版本加入 Hugging Face。这次，我们很高兴与 Meta 合作发布多模态和小型模型。在 Hub 上提供了十个开源模型 (5 个多模态模型和 5 个仅文本模型)。

开放视频数据集稀缺，因此减缓了开源视频 AI 的发展。为此，我们构建了 FineVideo，这是一个包含 43,000 个视频的数据集，总时长为 3,400 小时，并带有丰富的描述、叙事细节、场景分割和问答对。

有了 Gradio 5，开发者可以构建 生产级的机器学习 Web 应用，这些应用不仅性能优越、可扩展、设计精美、易于访问，而且还遵循了最佳的 Web 安全实践。更重要的是，只需几行 Python 代码即可实现。

随着大语言模型 (LLMs) 规模和复杂性的增长，寻找减少它们的计算和能耗的方法已成为一个关键挑战。一种流行的解决方案是量化，其中参数的精度从标准的 16 位浮点 (FP16) 或 32 位浮点 (FP32) 降低到 8 位或 4 位等低位格式。虽然这种方法显著减少了内存使用量并加快了计算速度，但往往以准确性为代价。过度降低精度可能...

强大的模型支持: 用户可以一键访问多个顶尖的开源大语言模型，包括 Qwen 2.5 72B、Command R+、Phi 3.5、Mistral 12B 等等；

我们为 LLM 确立了一个跨模型的 统一工具调用 API。有了它，你就可以在不同的模型上使用相同的代码，在 Mistral、Cohere、NousResearch 或 Llama 等模型间自由切换，而无需或很少需要根据模型更改工具调用相关的代码。此外，我们还在 transformers 中新增了一些实用接口以使工具调用更丝滑，我们还为此配备了 完整的文档...

在三年半以前、项目发起之初时，Accelerate 的目标还只是制作一个简单框架，通过一个低层的抽象来简化多 GPU 或 TPU 训练，以此替代原生的 PyTorch 训练流程:

在快速发展的研究领域，保持对最新进展的关注至关重要。为了帮助开发者和研究人员跟踪 AI 领域的前沿动态，Hugging Face 推出了 Daily Papers 页面。自发布以来，Daily Papers 已展示了由 AK 和社区研究人员精心挑选的高质量研究。在过去一年里，已有超过 3700 篇论文被发布，页面订阅用户也增长至超过 1.2 万！

现在，在 Hugging Face 中，使用打包的指令调整示例 (无需填充) 进行训练已与 Flash Attention 2 兼容，这要归功于一个 最近的 PR 以及新的 DataCollatorWithFlattening。

Falcon Mamba 是由阿布扎比的 Technology Innovation Institute (TII) 开发并基于 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 的开放获取模型。该模型是开放获取的，所以任何人都可以在 Hugging Face 生态系统中 这里 使用它进行研究或应用。

在开发 Docmatix 时，我们发现经其微调的 Florence-2 在 DocVQA 任务上表现出色，但在基准测试中得分仍比较低。为了提高基准测试得分，我们必须在 DocVQA 数据集上进一步对模型进行微调，以学习该基准测试的语法风格。有意思的是，人类评估者认为经额外微调后，模型的表现似乎反而不如仅在 Docmatix 上微调那么好，因此...

我们花了一笔巨款收购了 .com 域名，恭喜我们，也恭喜过去的这位域名持有者 🫴 接住了这泼天的富贵 🤗

总结: 随着我们增加内存压缩次数的次数，Infini-attention 的性能会变得越来越差。据我们所知，ring attention、YaRN 和 rope scaling 这三种方法仍是将预训练模型拓展更长上下文的最佳方式。

本文，我们将发布 Docmatix - 一个超大的文档视觉问答 (DocVQA) 数据集，比之前的数据集大 100 倍。当使用 Docmatix 微调 Florence-2 时，消融实验显示 DocVQA 任务的性能提高了 20%。

过去的几个月，我们目睹了使用基于 transformer 模型作为扩散模型的主干网络来进行高分辨率文生图 (text-to-image，T2I) 的趋势。和一开始的许多扩散模型普遍使用 UNet 架构不同，这些模型使用 transformer 架构作为扩散过程的主模型。由于 transformer 的性质，这些主干网络表现出了良好的可扩展性，模型参数量可从 0.6...

ggml 是一个用 C 和 C++ 编写、专注于 Transformer 架构模型推理的机器学习库。该项目完全开源，处于活跃的开发阶段，开发社区也在不断壮大。ggml 和 PyTorch、TensorFlow 等机器学习库比较相似，但由于目前处于开发的早期阶段，一些底层设计仍在不断改进中。

你是否已厌倦管理多个 AI 模型所带来的复杂性和高成本？ 那么， 如果你可以部署一次就搞定 30 个模型推理服务会如何？ 在当今的 ML 世界中，哪些希望充分发挥其数据的价值的组织可能最终会进入一个“微调的世界”。在这个世界，各个组织会构建大量模型，其中每个模型都针对特定任务进行了高度特化。但是，如何处理为每个细...

XetHub 是一家位于西雅图的公司，由 Yucheng Low、Ajit Banerjee 和 Rajat Arya 创立，他们之前在 Apple 工作，构建和扩展了 Apple 的内部机器学习基础设施。XetHub 的使命是为 AI 开发提供软件工程的最佳实践。XetHub 开发了技术，能够使 Git 扩展到 TB 级别的存储库，并使团队能够探索、理解和共同处理大型不断变化的...

今年，Numina 和 Hugging Face 合作角逐 AI 数学奥林匹克 (AI Math Olympiad，AIMO) 的首届进步奖。此次比赛旨在对开放 LLM 进行微调，以使其能解决高中难度的国际数学奥林匹克训练题。我们很高兴向大家报告: 我们的模型 - NuminaMath 7B TIR - 在比赛中脱颖而出，成功解决了私有测试集 50 道题中的 29 道🥳！

本文将介绍 SmolLM。它集合了一系列最尖端的 135M、360M、1.7B 参数量的小模型，这些模型均在一个全新的高质量数据集上训练。本文将介绍数据整理、模型评测、使用方法等相关过程。

在发布 Gemma 2 一个月后，Google 扩展了其 Gemma 模型系列，新增了以下几款：Gemma 2 2B - 这是 Gemma 2 的 2.6B 参数版本，是设备端使用的理想选择。ShieldGemma - 一系列安全分类器，基于 Gemma 2 训练，用于开发者过滤其应用程序的输入和输出。Gemma Scope - 一个全面的、开放的稀疏自动编码器套件，适用于 Gemma 2 ...