全新推出 PaliGemma、Gemma 2 和升级扩展 Responsible AI 工具包
作者 / 产品管理总监 Tris Warkentin；高级研究员翟晓华；产品经理 Ludovic Peran 在 Google，我们相信合作和开放研究能够推动创新。我们非常感谢社区对 Gemma 的支...
排序
将强化学习重新引入 RLHF
我们很高兴在 TRL 中介绍 RLOO (REINFORCE Leave One-Out) 训练器。作为一种替代 PPO 的方法，RLOO 是一种新的在线 RLHF 训练算法，旨在使其更易于访问和实施...
欢迎 Stable Diffusion 3 加入 🧨 Diffusers
作为 Stability AI 的 Stable Diffusion 家族最新的模型，Stable Diffusion 3 (SD3) 现已登陆 Hugging Face Hub，并且可用在 🧨 Di...
用 KV 缓存量化解锁长文本生成
很高兴和大家分享 Hugging Face 的一项新功能: KV 缓存量化 ，它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。 太长不看版: KV 缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下，减少 LLM...
用 Sentence Transformers v3 训练和微调嵌入模型
Sentence Transformers 是一个 Python 库，用于使用和训练各种应用的嵌入模型，例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase min...
使用 Hugging Face 推理终端搭建强大的“语音识别 + 说话人分割 + 投机解码”工作流
Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一，毫无疑问，也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型，Hugging Face 推理终端 能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whispe...
Hugging Face x LangChain: 全新 LangChain 合作伙伴包
我们很高兴官宣发布 langchain_huggingface ，这是一个由 Hugging Face 和 LangChain 共同维护的 LangChain 合作伙伴包。这个新的 Python 包旨...
授权调用: 介绍 Transformers 智能体 2.0
简要概述 我们推出了 Transformers 智能体 2.0！ ⇒ 🎁 在现有智能体类型的基础上，我们新增了两种能够 根据历史观察解决复杂任务的智能体。 ⇒ 💡 我们致力于让代码 清晰、模块化，并确...
利用英特尔 Gaudi 2 和至强 CPU 构建经济高效的企业级 RAG 应用
检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型...
Hugging Face ZeroGPU 计划正式发布—提供价值一千万美元的免费共享 GPU
在人工智能技术领域，GPU 资源一直是推动研究和应用的关键因素。然而，GPU 的成本和可用性对于许多研究人员和开发者来说却是一个显著的障碍。 在 Hugging Face，我们希望人工智能技术可以更加...