fastai 接入 Hugging Face Hub：一行代码即可上传和分享模型
fastai 用户现可通过一行 Python 代码将模型上传到 Hugging Face Hub。fastai 是基于 PyTorch 的开源深度学习库，支持文本、视觉和表格数据的先进模型训练。
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今日 8 条Hugging Face BlogAI 评分4646
Hugging Face BlogAI 评分3333 Hugging Face 推出教育计划，目标到 2023 年底教会 500 万人机器学习
Hugging Face 推出面向所有人、初学者和教师的教育计划，目标是到 2023 年底教会 500 万人机器学习。计划提供免费的 NLP、深度强化学习和交互式 demo 搭建课程，以及翻译成 8 种语言的教师工具包，涵盖 Hub 使用、Gradio 和 Transformers 教程。
OpenAI News精选AI 评分7575 OpenAI 发布基于 CLIP latents 的分层文生图研究论文
OpenAI 发布论文 Hierarchical text-conditional image generation with CLIP latents，介绍使用 CLIP latents 进行分层文本条件图像生成的方法。材料仅标题可用，正文未抓取到。
Hugging Face BlogAI 评分4646 Hugging Face 在 🤗 transformers 库中集成 Decision Transformer
Hugging Face 宣布将离线强化学习方法 Decision Transformer 集成进 🤗 transformers 库和 Hugging Face Hub。
OpenAI NewsAI 评分5858 OpenAI API 推出文本与代码 embeddings 端点
OpenAI 宣布在 OpenAI API 中推出新的 embeddings 端点，用于自然语言和代码任务。该端点可支持语义搜索、聚类、主题建模和分类等应用场景。
Hugging Face BlogAI 评分4343 Stable-Baselines3 正式接入 Hugging Face Hub
Hugging Face 宣布将深度强化学习库 Stable-Baselines3 集成到 Hugging Face Hub，用户可通过 `huggingface_hub` 和 `huggingface_sb3` 两个库，从 Hub 下载社区模型或用 `push_to_hub` 上传自己训练的模型，如 PPO 训练的 CartPole-v1 智能体。
Hugging Face BlogAI 评分2424 案例研究：用 Hugging Face Infinity 与现代 CPU 实现毫秒级推理延迟
Hugging Face 介绍其容器化推理方案 Infinity 在 3rd Gen Intel Xeon（Ice Lake）EC2 C6i 实例上的端到端性能表现。
OpenAI NewsAI 评分5454 OpenAI 开放 GPT-3 应用定制微调
OpenAI 宣布可为应用定制 GPT-3，通过一条命令即可完成微调。
Hugging Face BlogAI 评分3939 Hugging Face 推出首个 ML-Agents 强化学习环境 Snowball Fight ☃️
Hugging Face 发布首个自定义深度强化学习环境 Snowball Fight（1vs1），基于 Unity ML-Agents 打造，玩家可在 Hugging Face Spaces 上与 RL 智能体互掷雪球。
OpenAI NewsAI 评分1515 OpenAI 推出 Residency 项目培养 AI 人才
OpenAI 宣布推出 OpenAI Residency 驻留项目，作为其支持和培养 AI 人才的一部分。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 推出 Data Measurements Tool：交互式数据集测量工具
Hugging Face 推出开源的 Data Measurements Tool（DMT），提供交互界面和 Python 库，帮助数据集创建者和用户自动计算并比较 NLP 数据集的指标，支持在线使用。
OpenAI NewsAI 评分5353 OpenAI API 取消候补名单，全面开放使用
OpenAI 宣布其 API 取消候补名单，向更广泛的用户开放。OpenAI 表示这一更广泛的可获得性得益于安全方面的进展。
Hugging Face BlogAI 评分4848 Hugging Face 发布开源优化工具包 Optimum：让 Transformers 大规模落地更高效
Hugging Face 推出全新开源库 Optimum，旨在打造 Transformers 生产级性能优化的终极工具包，与 Intel 等硬件伙伴协作，屏蔽模型加速在硬件平台上的复杂性。
OpenAI News精选AI 评分7474 OpenAI 发布改进版 Codex 并通过 API 开启私测
OpenAI 宣布其自然语言转代码系统 Codex 的改进版本，即日起通过 API 以 private beta 形式发布。
推荐理由：原文给出 Codex 新版本的自然语言转代码能力及 API 私测入口，读者可据此判断早期接入方式。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 开源 Triton 1.0：让研究者无需 CUDA 经验即可编写高效 GPU 代码
OpenAI 发布开源的类 Python 编程语言 Triton 1.0，供编写神经网络 GPU 代码。没有 CUDA 经验的研究者也能写出高效 GPU 代码，多数情况下效率与专家产出相当。
推荐理由：原文说明无 CUDA 经验的研究者也能用它写出接近专家水平的 GPU 代码，可据此评估对研究工作流的影响。
Hugging Face BlogAI 评分5050 spaCy 正式登陆 Hugging Face Hub
spaCy 现已集成到 Hugging Face Hub，一条命令即可上传 pipeline，自动生成模型卡和元数据。Hub 的 spaCy org 提供 60 多个来自 3.1 版本的官方模型，推理 API 开箱即支持 NER，社区模型已超 60 个之外还可通过 pip install 直接安装。
Hugging Face BlogAI 评分3535 Hugging Face 与 Amazon SageMaker 合作推出推理 DLC，一行代码即可部署 Transformers 模型
Hugging Face 推出用于 Amazon SageMaker 的 Inference DLCs 和 Inference Toolkit，部署已训练模型只需一行代码，也可直接部署 Model Hub 上 10,000+ 公开模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Sentence Transformers v2 集成 Hugging Face Hub
Hugging Face 宣布 Sentence Transformers v2 集成到 Hub，提供超过 90 个预训练模型、覆盖 100 多种语言，几行代码即可加载使用。
推荐理由：官方介绍 Sentence Transformers v2 与 Hub 的集成方式，读者可了解加载、分享和调用嵌入模型的直接入口。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 Hugging Face 发布 Accelerate 库，五行代码让 PyTorch 训练脚本适配任意分布式设备
Hugging Face 发布开源库 Accelerate，用户只需在标准 PyTorch 训练脚本中添加约五行代码，即可在多 GPU、TPU、混合精度等任意分布式环境下运行，且保留对训练循环的完全控制。
推荐理由：原文给出在标准 PyTorch 脚本上加约五行代码即可迁移多 GPU、TPU 和混合精度的具体做法，可与手写 DistributedDataParallel 对比参考。
OpenAI NewsAI 评分3737 GPT-3 驱动下一代应用：超 300 款应用接入 OpenAI API
超过 300 款应用正通过 OpenAI 的 API 使用 GPT-3，为用户提供搜索、对话、文本补全等高级 AI 功能。
Hugging Face BlogAI 评分4444 Hugging Face 与 Amazon SageMaker 达成战略合作，推出专用深度学习容器
Hugging Face 宣布与 Amazon 达成战略合作，AWS 成为 Hugging Face 的首选云服务商，双方为 Amazon SageMaker 推出新的 Hugging Face Deep Learning Containers（DLCs），简化 Transformer 模型训练。
Hugging Face BlogAI 评分4646 Hugging Face 发布 pytorch_block_sparse：用块稀疏矩阵让语言模型更小更快
Hugging Face 发布 PyTorch 扩展 pytorch_block_sparse，提供 BlockSparseLinear 作为 torch.nn.Linear 的即插即用替代，实现块稀疏线性层的高效训练。
OpenAI News精选AI 评分7474 OpenAI 发布 API 开放新模型访问
OpenAI 宣布发布一个 API，用于访问其开发的新 AI 模型。
推荐理由：这是 OpenAI 通过 API 开放自家新模型访问的官方发布，读者可以据此了解其模型的可用入口方式。
OpenAI NewsAI 评分3939 OpenAI 发布 Microscope 可视化工具
OpenAI 推出 Microscope，对可解释性研究中常用的 8 个视觉“模型有机体”的每个重要层和神经元进行了可视化。该工具让分析神经网络内部形成的特征更加容易，OpenAI 希望能借此帮助研究社区理解这些复杂系统。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 发布 Safety Gym：衡量强化学习智能体安全约束的工具套件
OpenAI 发布 Safety Gym，这是一套环境和工具，用于衡量强化学习智能体在训练过程中遵守安全约束的进展。该套件面向强化学习安全研究，为相关进展提供统一的度量基准。
OpenAI NewsAI 评分1515 OpenAI Scholars 2019：最终项目展示
OpenAI Scholars 第二期课程结业，八位学员全部完成最终项目，并在 OpenAI 举办的 Scholars Demo Day 上进行了展示。
OpenAI NewsAI 评分4545 OpenAI 发布 Neural MMO：面向强化学习智能体的大规模多智能体游戏环境
OpenAI 发布 Neural MMO，一个面向强化学习智能体的大规模多智能体游戏环境。该平台支持大量数量可变的智能体在持久、开放式的任务中运行。研究表明，纳入更多智能体和物种能带来更好的探索、分化生态位形成以及更高的整体能力。
OpenAI NewsAI 评分5151 OpenAI 训练类人机械手实现灵巧的物理物体操作
OpenAI 训练了一个类人机器人手，能以前所未有的灵巧度操纵物理物体。
OpenAI NewsAI 评分2323 OpenAI Scholars 2018：认识我们的学者
OpenAI 首届 Scholars 项目已经启动，一批经验丰富的软件开发者正在该项目中成长为机器学习从业者。读者现在可以跟随了解这批学者的学习进展。
OpenAI NewsAI 评分1818 OpenAI 首届 Retro Contest 比赛结果公布
OpenAI 首届 Retro Contest 已结束，该比赛旨在探索能从以往经验中进行泛化的算法开发。这是该赛事的第一次举办。
OpenAI NewsAI 评分5353 OpenAI 发布完整版 Gym Retro，游戏数量扩至逾千款
OpenAI 发布完整版 Gym Retro，一个面向游戏强化学习研究的平台。公开游戏数量由此前约 70 款 Atari 游戏和 30 款 Sega 游戏扩展到覆盖多种模拟器的超过 1000 款游戏，并同步开源了用于向平台添加新游戏的工具。
OpenAI NewsAI 评分2525 OpenAI 推出迁移学习竞赛 Retro Contest
OpenAI 推出迁移学习竞赛 Retro Contest，衡量强化学习算法从以往经验中进行泛化的能力。
OpenAI NewsAI 评分5757 OpenAI 发布 8 个机器人研究仿真环境及 Hindsight Experience Replay 实现
OpenAI 发布 8 个仿真机器人环境和 Hindsight Experience Replay 的 Baselines 实现，均来自过去一年的研究工作。这些环境已用于训练可在实体机器人上运行的模型，同时附上一组机器人研究需求说明。
OpenAI NewsAI 评分4848 OpenAI 发布块稀疏 GPU 内核
OpenAI 发布了针对块稀疏权重网络这一少有人探索的神经网络架构的高度优化 GPU 内核。根据所选稀疏度，这些内核可比 cuBLAS 或 cuSPARSE 快数个数量级。OpenAI 已用它们在文本情感分析和文本、图像生成建模上取得 SOTA 结果。
OpenAI NewsAI 评分4040 OpenAI Baselines 新增 ACKTR 与 A2C 两个强化学习算法实现
OpenAI 发布了 OpenAI Baselines 的两个新实现：ACKTR 和 A2C。A2C 是 A3C 的同步、确定性变体，性能与 A3C 相当；ACKTR 比 TRPO 和 A2C 更节省样本，且每次更新所需计算量只略高于 A2C。
OpenAI NewsAI 评分4646 OpenAI 开源 RL-Teacher：通过人类反馈训练 AI
OpenAI 开源了 RL-Teacher，这是一个通过偶尔的人类反馈而非手工设计奖励函数来训练 AI 的接口实现。该底层技术是迈向安全 AI 系统的一步，也适用于奖励难以指定的强化学习问题。
OpenAI News精选AI 评分6464 OpenAI 发布强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO）
OpenAI 发布一类新的强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO），性能与当时最先进方法相当或更好，同时实现和调参更简单。凭借易用性和良好表现，PPO 已成为 OpenAI 的默认强化学习算法。
推荐理由：原文点出了 PPO 性能与实现简洁度的平衡，读者可以了解它为何成为 OpenAI 的默认强化学习算法。
OpenAI NewsAI 评分5454 OpenAI 开源基于 MuJoCo 的高性能 Python 机器人仿真库
OpenAI 开源一个用于机器人仿真的高性能 Python 库，基于 MuJoCo 引擎构建。该库来自 OpenAI 过去一年在机器人研究中的积累。
OpenAI NewsAI 评分4646 OpenAI 开源 Baselines 强化学习算法：首批发布 DQN 及其三个变体
OpenAI 开源了 Baselines 项目，旨在复现性能与已发表结果持平的强化学习算法。首批发布包含 DQN 及其三个变体，其余算法将在随后几个月内陆续放出。
OpenAI News精选AI 评分6464 OpenAI 展示完全在仿真中训练、看一次即可学会新任务的机器人系统
OpenAI 发布一套完全在仿真中训练、部署到实体机器人上的机器人系统。该系统只需观看任务演示一次即可学会新任务。