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如果把人工智能比作人类技术史上的一场革命， 那么 Hugging Face 就是这场革命中的一位「使者」， 它用一场场真诚的拥抱，拉近了科研与应用、技术与人之间的距离。 今天，Hugging Face 已成为 AI 开源领域的明星，拥有超过 50 亿美元的估值，并成功将开源精神与商业化模式融合，成为全球最活跃的 AI 社区之一。 但这一切，起点却颇为意外，从一款聊天机器人开始。
北京时间 10 月 30 日，GitHub Universe 2024 如约而至，而今年正值大会十周年纪念日。本文将从 GitHub 发布的 AI 新进展入手，围绕开源模型、用户数量、盈利模式、发展历程等几个方面，全面梳理 GitHub 与 Hugging Face 两大开源平台的异同。
「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。
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！
诞生一年半，Llama家族早已稳坐开源界头把交椅。最新报告称，Llama全球下载量近3.5亿，是去年同期的10倍。而模型开源让每个人最深体会是，token价格一降再降。
近日，HuggingFace开源了低成本AI机器人LeRobot，并指导大家从头开始构建AI控制的机器人，包括组装、配置到训练控制机器人的神经网络。
用 Clapper 做视频，你只需要当导演就行了。
国产多模态大模型，也开始卷上下文长度。
等了半年，微软视觉基础模型Florence-2终于开源了。它能够根据提示，完成字幕、对象检测、分割等各种计算机视觉和语言的任务。网友们实测后，堪称「游戏规则改变者」。