Hugging Face 在 transformers 中引入对比搜索解码方法
Hugging Face 将对比搜索（Contrastive Search）解码方法集成进 transformers，PyTorch 和 TensorFlow 均可用，需安装 transformers==4.24.0。
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今日 1 条Hugging Face BlogAI 评分5555
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 的 DALL·E API 进入公开测试
OpenAI 宣布 DALL·E API 即日起开放公开测试，开发者可以开始用它构建应用。原文未披露具体定价、调用限制或可用模型版本。
推荐理由：OpenAI 官方开放 DALL·E API 公测，开发者可据此判断图像生成能力接入自家应用的门槛变化。
Hugging Face BlogAI 评分3939 Hugging Face 将 Intel OpenVINO 集成进 Optimum Intel，加速 Transformer 模型推理
Hugging Face 宣布将 Intel OpenVINO 加入 Optimum Intel，用户可在多种 Intel 处理器上用 OpenVINO Runtime 对 Transformers 模型执行推理，模型可托管于 Hugging Face hub 或本地。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 为模型和数据集引入 DOI
Hugging Face 宣布用户可直接在 Hub 的仓库设置中为模型或数据集生成 DOI，其他人在模型或数据集页面点击“Cite this model/dataset”即可引用。该功能与 DataCite 合作实现，DOI 绑定对象的 URL、版本、创建日期等元数据，新版本发布时 DOI 可更新，旧版本 DOI 随之失效。带 DOI 的数据集和模型将永久保留，仅能通过向官方支持提交请求后删除。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Hugging Face 推出 Evaluation on the Hub：支持大语言模型零样本评估
Hugging Face 在 Evaluation on the Hub 上线零样本分类评估功能，由 AutoTrain 驱动，无需写代码即可评估 Hub 上的任意因果语言模型，目前支持最大 66B 参数模型。
OpenAI News精选AI 评分7878 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对安全系统的改进，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，并交代安全系统改进是放开可用性的前提。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face AutoTrain 新增图像分类任务，支持零代码训练模型
Hugging Face AutoTrain 新增图像分类任务，用户无需编写代码即可上传数据训练模型。AutoTrain 会自动尝试多个模型架构并筛选最优结果，示例中最佳模型达到 84% 准确率，使用 5 个候选模型且图片少于 500 张时可免费训练。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SetFit：无需提示词的高效少样本微调框架
Hugging Face 与 Intel Labs、UKP Lab 合作推出 SetFit，一个面向 Sentence Transformers 的高效少样本微调框架。
推荐理由：Hugging Face 与 Intel Labs 等合作方发布少样本微调框架 SetFit，读者可了解其免提示词的两阶段训练思路与成本对比。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 diffusers 0.3，新增图生图、文本反转与 Mac 支持
Hugging Face 发布 diffusers 0.3，为扩散模型工具箱新增图生图、文本反转、实验性 inpainting 等 pipeline。优化后 Stable Diffusion 显存占用降至 3.2GB，代价是约 10% 的速度损失，并可通过 mps 在 M1/M2 设备上推理。该版本还提供实验性 ONNX 导出与 pipeline、首版文档，社区已分享超过 200 个文本反转概念。
推荐理由：官方一次性列出 diffusers 0.3 的图生图、文本反转、小显存优化与 Mac 支持，便于判断扩散模型工具链的可用边界。
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，并生成模型卡进行文档记录与协作。Skops 后端目前使用 joblib 加载模型，可自动填充库名、任务标识（如 tabular-classification）及推理 widget 所需元数据，并支持通过 add_metrics、add_plot 添加评估指标与图表。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 推出新版内容审核工具 Moderation 端点
OpenAI 发布新版内容审核工具 Moderation 端点，改进此前的内容过滤器，即日起免费向 OpenAI API 开发者开放。
Hugging Face BlogAI 评分4040 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，支持以安全合规的方式加速从研究到生产的各环节。PH 基于拥有 60K+ 模型、6K 数据集和 6K 演示应用的 Hugging Face Hub，通过 Git 仓库、组织账户和权限管理实现团队内部模型、数据集与 Spaces 的共享协作。
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。
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%。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 将 Perceiver IO 加入 Transformers，支持任意模态
Hugging Face 将 Google DeepMind 的 Perceiver IO 加入 Transformers 库，这是首个可处理文本、图像、音频、视频、点云等多种模态及其组合的 Transformer 类模型。
推荐理由：Hugging Face 官方详解 Perceiver IO 的接入方式，读者可据此了解这套架构如何处理文本、图像、音频等多模态输入。
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。