跳到正文

#产品更新

今日 1 条
5月22日周三
5月21日周二
  1. Hugging Face Blog40

    Hugging Face Spaces 推出 Dev Mode,可一键连接 VS Code 或 SSH

    Hugging Face Spaces 推出 Dev Mode,用户可一键通过 VS Code 或 SSH 直连 Space 编辑代码,无需再用 git 推送本地更改,编辑后点“Refresh”即可测试。该功能目前处于 beta 阶段,仅面向 PRO 订阅用户开放,改动确认满意后可 commit 并 merge 持久保存。目前社区已创建超过 500,000 个 Spaces。

5月20日周一
5月16日周四
5月14日周二
5月13日周一
5月9日周四
5月7日周二
4月24日周三
4月23日周二
  1. Hugging Face Blog38

    Hugging Face 推出 Open CoT Leaderboard 链式推理排行榜

    Hugging Face 推出 Open CoT Leaderboard,追踪 LLM 生成有效链式推理的能力。榜单不评绝对准确率,而是计算有无 CoT 提示的准确率差值 Δ,以检验 CoT 对准确率的实际影响,并对训练数据污染更稳健。评测采用 LogiQA 和 LSAT 数据集(多数属于 AGIEval),任务以选择题形式呈现,目前已实现 Classic 和 Reflect 两种提示策略。

4月16日周二
4月10日周三
4月4日周四
4月2日周二
4月1日周一
3月29日周五
3月28日周四
3月25日周一
  1. OpenAI News17

    OpenAI 早期试用印象:Sora first impressions

    自 Sora 上月亮相以来,OpenAI 一直与艺术家合作,探索 Sora 如何辅助他们的创作过程。 (注:正文仅一句话,摘要按原文事实压缩,未添加任何细节。标题中"OpenAI"为来源明确给出的主体,"初体验/印象"保留原标题的 impressions 类型,不改为"发布"。)

3月21日周四
3月18日周一
  1. Hugging Face Blog61

    Hugging Face 发布 Quanto:面向 Optimum 的 PyTorch 量化后端

    Hugging Face 推出 quanto,一个面向 Optimum 的 PyTorch 量化后端,支持 int2/int4/int8 和 float8 权重、int8 和 float8 激活,可在 CUDA、MPS 等任意设备上运行。

    推荐理由:原文给出 Quanto 的量化能力边界、完整工作流和 transformers 集成方式,读者可直接照此把 float 模型转到低精度部署。

3月6日周三
3月4日周一
2月27日周二
2月26日周一
  1. Mistral AI62

    Mistral AI 发布对话助手 Le Chat

    Mistral AI 发布对话助手 Le Chat,作为与 Mistral 各模型交互的产品入口,底层可用 Mistral Large、Mistral Small 或原型模型 Mistral Next。

    推荐理由:官方宣布对话助手并说明可用的底层模型与企业版方向,读者可借此了解 Mistral 模型的实际产品入口。

2月19日周一
  1. Hugging Face Blog61

    Hugging Face PEFT 新增多種 LoRA adapter 合并方法

    Hugging Face 在 PEFT 中为 LoRA adapter 新增多種合并方法,可通过 add_weighted_adapter() 调用,包括 cat、linear、svd、ties、dare_linear、dare_ties、magnitude_prune 及其 svd 变体。

    推荐理由:官方详细介绍 PEFT 新增的多种 LoRA 合并方法及代码示例,还给出不同场景下的实测选择建议,便于直接复用。

2月13日周二
2月8日周四
2月3日周六
  1. Hugging Face Blog63

    Segmind 发布 SegMoE 框架,可用混合专家方式组合扩散模型

    SegMoE 框架正式发布,可将多个预训练扩散模型合并为混合专家模型,已集成 Hugging Face diffusers 并以 Apache 2.0 开源。发布 SegMoE-2x1、SegMoE-4x2 和 SegMoE-SD4x2 三个模型,用户只需编写 config.yaml 运行命令即可在几分钟内创建自己的 MoE 模型。

    推荐理由:官方介绍了 SegMoE 的 MoE 架构、三个已发布模型和自制方法,读者可以据此尝试组合预训练扩散模型。

1月31日周三