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。
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今日 12 条Hugging Face BlogAI 评分2222
OpenAI News精选AI 评分8888 OpenAI 开放 DALL·E 测试版，将邀请 100 万候补用户
OpenAI 宣布 DALL·E 进入测试版，将在未来几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 测试版开放规模与积分定价，可据此了解早期图像生成产品的使用门槛。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 改进 DALL·E 2：减少偏见并提升安全性
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，以减少偏见并提升安全性。
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 的新用途，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 Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 Evaluation on the Hub，零代码评测任意模型与数据集
Hugging Face 推出 Evaluation on the Hub，由 AutoTrain 驱动，用户无需写代码即可在 Hub 上用任意数据集和指标评测模型。评测结果会以 PR 形式写入模型卡的元数据，并汇总到数据集排行榜，官方已用该工具评测了数百个模型。工具已嵌入现有生态，评测提交界面和排行榜都是 Hugging Face Spaces，用户可从数据集页面发起评测。
推荐理由：官方说明可在 Hub 上零代码评测任意模型与数据集，并给出结果写入模型卡与排行榜的完整流程。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Graphcore 与 Hugging Face 在 Optimum 中新增一批 IPU 就绪 Transformer 模型
Graphcore 与 Hugging Face 在开源优化库 Optimum 中新增一批适配 IPU 的 Transformer 模型，可访问模型总数达到 10 个，覆盖 NLP、语音和计算机视觉，均附带 IPU 配置文件及预训练、微调权重。新增模型包括 ViT、GPT-2、RoBERTa、DeBERTa、BART、LXMERT、T5、HuBERT 和 Wav2Vec2，此前仅有 BERT。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face Hub 推出 Pull Requests 和 Discussions
Hugging Face Hub 上线 pull requests 和 discussions 功能，所有模型、数据集和 Spaces 仓库的 community 标签页均可使用，社区成员可创建并参与讨论和 PR。PR 不使用 fork 和分支，而是将贡献直接推送到源仓库上的自定义 ref 分支，并可在网页端直接评论、合并或关闭。官方称这是 Hub 史上最大更新。
OpenAI NewsAI 评分3535 OpenAI Codex 通过 API 为 70 款应用提供支持
OpenAI Codex 现已通过 OpenAI API 为 70 款不同应用提供支持，覆盖多种使用场景。
OpenAI News精选AI 评分6767 OpenAI 更新 DALL·E 2 研究预览，每周新增最多 1000 名候补用户
OpenAI 更新 DALL·E 2 研究预览进展，早期用户迄今已生成超过 300 万张图像，并帮助改进了安全流程。OpenAI 表示将开始每周从候补名单中新增最多 1000 名用户。
推荐理由：官方披露 DALL·E 2 研究预览的早期使用规模与每周放量节奏，可了解其安全流程的迭代方式。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Gradio 3.0 发布，新增 Blocks 低层 API 与前端重构
Hugging Face 发布 Gradio 3.0，对 Gradio 库做了彻底重新设计。新版前端改用 Svelte 等现代技术，页面体积更小、加载更快，并改进了 Dataframe 等组件、新增 Gallery 组件和 TabbedInterface 类。
推荐理由：官方说明 Gradio 3.0 的前端重构与 Blocks 低层 API，读者可据此判断自定义 ML demo 布局与数据流的写法。
Hugging Face BlogAI 评分3838 fastai 正式接入 Hugging Face Hub，一行 Python 即可上传模型
fastai 现已接入 Hugging Face Hub，开发者用一行 Python 即可将 fastai Learner 上传至 Hub 分享。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 上线 CO2 排放追踪与筛选功能
Hugging Face Hub 推出 emissions_threshold 参数，可按训练碳排放量筛选模型，例如筛选排放不超过 100 克的模型返回 191 个结果。transformers 集成 codecarbon，训练时自动记录排放数据并生成 emissions.csv，方便写入模型卡。
OpenAI News精选AI 评分6060 OpenAI API 新增 text and code embeddings 端点
OpenAI 在 API 中推出 embeddings 新端点，用于自然语言和代码任务。该端点支持语义搜索、聚类、主题建模和分类等场景。
推荐理由：OpenAI 在 API 中新增 embeddings 端点，读者可了解它支持语义搜索、聚类、主题建模与分类等任务。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 推出增强搜索功能：huggingface_hub 新增 ModelFilter 与 ModelSearchArguments
Hugging Face 为 huggingface_hub 库新增 ModelFilter 和 ModelSearchArguments 类，让用户无需离开 Jupyter 或 Python 环境即可按任务、数据集、框架等条件搜索 Hub 上的模型和数据集。
Hugging Face BlogAI 评分2828 Hugging Face Hub 集成 Stable-Baselines3，支持上传与加载强化学习模型
Hugging Face 将 PyTorch 深度强化学习库 Stable-Baselines3 集成到 Hugging Face Hub，用户可通过 huggingface_sb3 上传和加载已保存的智能体模型。
Hugging Face BlogAI 评分2424 Hugging Face Infinity 在 Intel Ice Lake CPU 上的毫秒级延迟案例研究
Hugging Face 公布 Infinity 在第三代 Intel Xeon 可扩展处理器（Ice Lake）上的端到端推理基准：优化后的 DistilBERT 序列分类容器相比 Cascade Lake 实例延迟与吞吐最高提升 34%，相比原生 Transformers 最高提升 800%。
OpenAI NewsAI 评分5050 OpenAI 推出 GPT-3 微调功能：一条命令即可定制
OpenAI 为 GPT-3 推出微调功能，开发者用一条命令即可针对自己的应用定制模型。该功能面向应用场景的个性化需求，降低了定制 GPT-3 的操作门槛。
Hugging Face BlogAI 评分2626 Hugging Face 推出首个 ML-Agents 环境 Snowball Fight ☃️
Hugging Face 发布首个自定义深度强化学习环境 Snowball Fight 1vs1，玩家可在 Hugging Face Spaces 上在线与深度强化学习智能体对战扔雪球。该环境基于 Unity ML-Agents 构建并已开源托管于 Hugging Face Hub，后续还将推出 2vs2 版本，用 MA-POCA 算法训练智能体团队协作。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face 推出 Data Measurements Tool：用于查看数据集的交互式工具
Hugging Face 发布开源 Python 库与无代码界面 Data Measurements Tool，基于 Dataset 和 Spaces Hub 及 Streamlit 构建，可在线构建、测量和比较数据集。该工具能自动计算词汇量、标签分布、实例长度、重复项及 Zipf 定律拟合度等指标，帮助数据集创建者和用户进行负责任的数据开发。
OpenAI News精选AI 评分6767 OpenAI API 取消等待名单，全面开放
OpenAI 宣布其 API 不再需要等待名单即可使用，官方称更广泛的可用性得益于安全方面的进展。
推荐理由：OpenAI 官方宣布 API 取消等待名单，读者可据此了解其开放范围与安全进展的关系。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 Optimum：面向大规模 Transformer 的优化工具库
Hugging Face 发布开源库 Optimum，目标是简化 Transformer 模型在特定硬件上的训练与推理优化，首个合作方为 Intel。Optimum 与 Intel Neural Compressor 配合，可对 BERT 等模型做训练后量化、量化感知训练和动态量化，用于 Intel Xeon CPU 部署。
推荐理由：Hugging Face 官方发布 Optimum 开源库，读者可了解其与 Intel Neural Compressor 配合量化 Transformer 的路径。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 Triton 1.0：面向神经网络的 GPU 编程语言
OpenAI 发布 Triton 1.0，这是一门开源的类 Python 编程语言，让没有 CUDA 经验的研究者也能编写高效的 GPU 代码，多数情况下能达到专家水准。Triton 1.0 以开源形式发布。
推荐理由：OpenAI 官方发布 Triton 1.0，说明无 CUDA 经验的研究者也能写出接近专家水平的 GPU 代码。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face Hub 正式支持 spaCy 模型托管与推理
Hugging Face Hub 现已集成 spaCy，用户可通过一条命令上传任意 spaCy pipeline 包，并自动生成模型卡和元数据。spaCy 官方组织已上线 60 多个来自 3.1 版本的最新模型，Inference API 开箱支持 NER，浏览器内即可交互试用。模型可直接通过 pip install 安装，并支持 HTTP 请求调用。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 推出 Amazon SageMaker 推理 DLC，一行代码部署 Transformer 模型
Hugging Face 发布面向 Amazon SageMaker 的 Inference DLC 与 SageMaker Hugging Face Inference Toolkit，只需在 HuggingFaceModel 后加一行 .deploy() 即可部署模型，也可直接从 Model Hub 选取 10,000+ 公开模型部署。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face Hub 集成 Sentence Transformers，新增句子相似度与特征提取组件
Hugging Face Hub 与 Sentence Transformers 达成集成，随 Sentence Transformers v2 发布，Hub 上已有超 90 个预训练模型、覆盖 100 多种语言。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Gradio 2.0 发布：一行代码加载并混用 Hugging Face 模型
Gradio 2.0 发布，可用一行代码为几乎任意 Hugging Face 模型生成 GUI，默认调用 Hugging Face 托管的 Inference API，也可本地运行 transformers 计算。该版本支持并行加载多个模型做对比、串联多个模型构建复杂应用，例如用 3 行代码搭建翻译并摘要芬兰语新闻的应用。安装方式为 pip install gradio。
推荐理由：Gradio 2.0 把 Hugging Face 模型加载与界面搭建压缩到一行代码，读者可据此判断模型演示与组合应用的门槛变化。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 Accelerate 库，让原始 PyTorch 训练脚本适配任意设备
Hugging Face 发布开源库 Accelerate，让原始 PyTorch 训练脚本无需重写即可在任意设备上运行。只需在标准训练脚本中加入约五行代码，即可支持单机或多机多 GPU、TPU 以及混合精度训练，并自动处理设备放置。
推荐理由：官方给出五处代码改动即可跑分布式与混合精度的对比，便于判断迁移成本。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 推出 Microscope：八个视觉模型的可视化工具
OpenAI 推出 Microscope，可视化八个视觉"模式生物"模型的每一重要层与神经元，便于分析神经网络内部形成的特征。该工具面向可解释性研究，旨在帮助研究社区理解这些复杂系统。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 Gym Retro 完整版，游戏数量扩至 1000 款以上
OpenAI 发布强化学习游戏研究平台 Gym Retro 的完整版，公开可用的游戏数量从约 70 款 Atari 游戏和 30 款 Sega 游戏扩展到覆盖多种模拟器的 1000 款以上。OpenAI 同时发布了用于向该平台添加新游戏的工具。
推荐理由：OpenAI 把强化学习游戏平台 Gym Retro 的游戏规模从约百款扩到 1000 款以上，并公开了添加新游戏的工具。
OpenAI NewsAI 评分2222 OpenAI Baselines 新增 ACKTR 与 A2C 实现
OpenAI 在 Baselines 中发布 ACKTR 和 A2C 两个强化学习算法实现。A2C 是 A3C 的同步确定性变体，性能与之相当；ACKTR 比 TRPO 和 A2C 更节省样本，每次更新仅比 A2C 略多计算量。
OpenAI NewsAI 评分3838 OpenAI 开源 RL-Teacher：通过人类反馈训练 AI
OpenAI 开源了 RL-Teacher，一种通过偶发人类反馈而非手工设计奖励函数来训练 AI 的接口实现。该技术旨在推进安全 AI 系统，也适用于奖励难以明确指定的强化学习问题。
OpenAI NewsAI 评分2222 OpenAI 开源基于 MuJoCo 引擎的高性能 Python 机器人仿真库
OpenAI 开源了一个基于 MuJoCo 引擎的高性能 Python 机器人仿真库，该库源自其过去一年的机器人研究。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布开源机器人仿真软件 Roboschool，集成 OpenAI Gym
OpenAI 发布 Roboschool，这是一款用于机器人仿真的开源软件，并与 OpenAI Gym 集成。
推荐理由：OpenAI 开源机器人仿真软件并接入 Gym，可了解早期具身智能训练环境的开放方式。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 Universe 软件平台
OpenAI 发布 Universe，一个用于衡量和训练 AI 通用智能的软件平台。该平台覆盖全球范围内的游戏、网站及其他应用。
推荐理由：OpenAI 官方发布 Universe 平台，读者可了解其用游戏和网站训练通用智能的定位。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布强化学习工具包 OpenAI Gym 公测版
OpenAI 发布 OpenAI Gym 公测版，这是一个用于开发和比较强化学习（RL）算法的工具包。它包含一套持续扩充的环境，涵盖模拟机器人和 Atari 游戏，并提供一个用于比较和复现结果的站点。
推荐理由：OpenAI 官方发布强化学习工具包公测，读者可了解其环境套件与结果对比站点的构成。