「这才是开放研究该有的样子。」 经常刷 arXiv 的同学，你有没有发现页面上多了个新功能？这个新功能（图中的「Hugging Face」按钮）隐藏在「Code, Data, Media」选项卡下，选中之后就可以直达相关的 Hugging Face 论文、模型和数据集。
在数字人领域，形象的生成需要依赖于基础的表征学习。FaceChain 团队除了在数字人生成领域持续贡献之外，在基础的人脸表征学习领域也一直在进行深入研究。
国产首个AI模型登顶Hugging Face月榜冠军！发布短短一年，BGE模型总下载量破数亿，位居国产TOP 1。如今，它在开源社区广受欢迎，被誉为RAG生态中的「瑞士军刀」。
近日，Hugging Face更新了月度榜单，智源研究院的BGE模型登顶榜首，这是中国国产AI模型首次成为Hugging Face月榜冠军。BGE在短短一年时间内，总下载量已超数亿次，是目前下载量最多的国产AI系列模型。
在AI的世界里，模型的评估往往被看作是最后的「检查点」，但事实上，它应该是确保AI模型适合其目标的基础。
相比第一代， 延迟降低40%，成本还降低30%。
现在，在 Hugging Face 中，使用打包的指令调整示例 (无需填充) 进行训练已与 Flash Attention 2 兼容，这要归功于一个 最近的 PR 以及新的 DataCollatorWithFlattening。 它可以在保持收敛质量的同时，将训练吞吐量提高多达 2 倍。继续阅读以了解详细信息！
一个高质量的人脸识别训练集要求身份 (ID) 有高的分离度（Inter-class separability）和类内的变化度（Intra-class variation）。
这是机器人界的 Llama？
太突然！也没有任何理由的！
