Hugging Face 每周速递:Spaces 上边可以跑 Jupyter Notebook;百度 UIE-X 模型展示发布...

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每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」。

下面是本期的 Hugging News 内容:

HF 模型数量已达 10w 🤗

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现在可以在 HF Spaces 里面跑 Jupyter Notebook 啦

打开 https://huggingface.co/spaces/camenduru/jupyter 创建一个私有拷贝(点右上角三个点,然后选 Duplicate this Space),并添加 GPU (在 Settings 页面),Build 完成后(可能需要几分钟时间)就可以使用啦~ 

注意:因为安全问题 Jupyter Notebook 不支持 iframe 所以只能通过域名访问:

  • 访问页面:https://用户名-空间名称.hf.space/login

  • 比如我的用户名是 xianbao

  • 空间名称(我没改)jupyter

  • 那么访问地址(验证 token 是 mytoken)就是 https://xianbao-jupyter.hf.space/login

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PaddlePaddle 发布 UIE-X 模型

PaddleNLP 全新发布 UIE-X 🧾,除已有纯文本抽取的全部功能外,新增文档抽取能力。

UIE-X 延续 UIE 的思路,基于跨模态布局增强预训练模型文心 ERNIE-Layout 重训模型,融合文本、图像、布局等信息进行联合建模,能够深度理解多模态文档。基于 Prompt 思想,实现开放域信息抽取,支持零样本抽取,小样本能力领先。

欢迎来 HuggingFace Spaces 体验:https://huggingface.co/spaces/PaddlePaddle/UIE-X

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The Pokeball Machine 精灵球文生图模型

在线体验(通过右边的 Inference API 来输入 Prompt,模型载入超时的话可以刷新后再次尝试):

https://huggingface.co/simonschoe/pokeball-machine

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中国社区本地化志愿者小组

我们的「抱抱脸中文翻译小组」目前正在共同完成对 Hugging Face 文档本地化的工作,包括 NLP, Diffusion, Reinforcement Learning 等课程的翻译,以及博客文章的翻译。填表加入我们专门为翻译志愿者们建立的小组共同学习进步成长:

https://bit.ly/3W1RaT7


以上就是本期 Hugging News,请大家多喝热水、多注意休息,提前预祝大家元旦快乐!

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构建开放的未来——我们与 Google Cloud 的全新合作伙伴关系

我们非常期待通过与 Google Cloud 的深入合作,让这一愿景加速实现——无论你使用的是 Vertex AI Model Garden、Google Kubernetes Engine、Cloud Run,还是 Hugging Face Inference Endpoints。通过这个 CDN Gateway,Hugging Face 的模型和数据集将直接缓存在 Google Cloud 上,大幅减少下载时间,并提升 Google Cloud 用户在模型供应链方面的稳定性和可靠性。

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使用 NVIDIA Isaac 构建医疗机器人:从仿真到部署

该流程通过约 70 个仿真演示和 10–20 个真实演示相结合,在模拟多样场景的同时,也保留真实数据的可靠性。NVIDIA Isaac for Healthcare 是一个专为 AI 医疗机器人开发者打造的框架,提供从数据采集到训练、评估再到部署的全流程工具链,适用于仿真环境与真实硬件。仿真一直是医学影像中弥补数据缺口的重要手段,但在医疗机器人领域,它过去往往速度太慢、系统割裂,或难以迁移到现实应用中。值得一提的是,超过 93% 的策略训练数据来自仿真环境,充分说明仿真技术在缩小机器人数据鸿沟方面的优势。

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Codex 正在推动开源 AI 模型的训练与发布

你可以训练 0.5B 到 7B 参数规模的模型,将它们转换为 GGUF 格式便于本地运行,还可以通过多阶段流程结合不同方法。Trackio 会通过自动运行评估任务,帮助你监控训练和评估的得分,并选择表现最好的模型检查点 (checkpoint)。这里的重点不是“Codex 自己开源模型”,而是让 Codex 作为编码代理,参与并自动化开源模型的训练、评估与发布全流程。我们已经展示了 Codex 如何处理模型微调的完整生命周期,验证数据、选择硬件、生成训练脚本、提交任务、监控进度,以及转换输出。

Hugging Face 880

经同意的语音克隆

每次生成时,系统会随机选择一个日常话题 (如天气、美食或音乐) ,使句子内容丰富多样,也更自然好读,有助于录音清晰、自然,并具备良好的语音质量,同时包含明确的同意声明。换句话说,模型不会擅自“说出”你的声音,除非你亲口同意。也就是说,“同意”成为系统运行的前提条件,让原本抽象的伦理原则变成了具体可操作的系统规则,并形成可追溯、可审核的交互记录:AI 模型只会在明确同意之后才运行。现在很多语音克隆模型只需要一句话就能模仿说话人的声音,因此这句用于表达“同意”的句子,也可以同时作为语音克隆的输入数据。

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流式数据集:效率提升 100 倍!

比如,在 Hugging Face 上传大型数据集时,Xet 的去重机制大幅减少了数据传输量,上传更快;流式加载一直是快速了解数据集的好方法,但在训练模型时,大多数人仍然选择将数据预先下载到本地,或使用 S3 等云存储——我们在训练。包,支持 Spark 直接读写 HF 数据集,内置对 Parquet CDC 和 Xet 的支持,大幅加快大数据处理。在机器学习中,特别是在处理 TB 级别的数据时,数据加载一直是个大难题。库还不支持,或者你希望获得更高的控制权,我们也提供了强大的自定义流式能力。

Hugging Face 975

huggingface_hub 1.0 正式版现已发布:开源机器学习基础五周年回顾

在 Hugging Face Hub 的早期阶段,研究人员和开发者常常面临一个困扰: 训练一个先进的模型不仅耗时、耗资源,而且在训练完成后,模型往往“被困”在个人电脑里,只能通过不稳定的 Google Drive 链接进行分享。不再依赖单一的推理后端,而是与多家无服务器推理平台合作,包括 Together AI、SambaNova、Replicate、Cerebras、Groq 等,用户通过一个统一的 API 即可调用多个后端,路由透明,按请求计费,真正实现了“按需调用,轻松推理”。

Hugging Face 1613

Hugging Face 论文页面功能指南

认领成功后,系统会将你标记为论文的提交者,即可向 Daily Papers 提交论文。在每篇论文的页面右侧,你都能找到相关资源链接,例如模型、数据集、Spaces 以及其他有用的集合。作者只需在相关资源(如模型或数据集)的 README.md 中添加该论文的 arXiv 链接,即可将资源与论文自动关联。论文提交不限于你自己的工作,你也可以分享任何你认为对社区有价值的研究论文。如果你的论文尚未在 Hugging Face 论文页面建立索引,只需点击 index 按钮,即可一步添加。如果你是首次分享论文。

Hugging Face 639

LeRobot v0.4.0 正式发布:全面提升开源机器人的学习能力

LeRobot v0.4.0 为开源机器人领域带来重要升级:引入可扩展的 Datasets v3.0、强大的新 VLA (视觉-语言-动作) 模型如 PI0.5 与 GR00T N1.5,以及全新的插件系统,简化硬件集成。从重构的数据集到灵活的编辑工具、新的仿真环境,以及面向硬件的全新插件系统,LeRobot 正在持续演进,以满足前沿具身智能 (Embodied AI) 不断发展的需求。模型需要在正确设备上的规范化、按批次的张量,而你的机器人硬件则需要特定格式的动作命令。更多细节可阅读我们此前的。

Hugging Face 1789

Gaia2 与 ARE:赋能社区的智能体评测

现有的评测环境通常与特定任务紧密耦合,缺乏真实世界的灵活性,也无法反映开放世界中混乱的现实:模拟页面不会加载失败,事件不会自发发生,也不存在异步混乱。在理想情况下,AI 智能体应当是可靠的助手。当接收到任务时,它们能够轻松处理指令中的歧义,构建逐步执行的计划,正确识别所需资源,按计划执行而不被干扰,并在突发事件中灵活适应,同时保持准确性,避免幻觉。当接收到任务时,它们能够轻松处理指令中的歧义,构建逐步执行的计划,正确识别所需资源,按计划执行而不被干扰,并在突发事件中灵活适应,同时保持准确性,避免幻觉。

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ZeroGPU Spaces 加速实践:PyTorch 提前编译全解析

它高效、灵活,非常适合演示,不过需要注意的是,ZeroGPU 并不能在所有场景下完全发挥 GPU 与 CUDA 栈的全部潜能,比如生成图像或视频可能需要相当多的时间。根据模型的不同,这个过程可能需要几十秒到几分钟,对于 Spaces 中的实际 GPU 任务来说,这显然太慢了。通过提前编译,我们可以在一开始导出已编译的模型,将其保存,然后在任意进程中即时加载。否则,如果存在不兼容问题,就会报错。例如,在 Wan 系列视频生成模型中,如果你希望编译后的模型能够生成不同分辨率的内容,就会遇到这种情况。

Hugging Face 959

开源开发者须知:欧盟《人工智能法案》对通用人工智能模型的最新要求

根据 其第 3 条第 63 款 的定义,GPAI 模型是指:“人工智能模型,包括那些通过大规模自监督方式训练、具备显著通用性,并能够胜任多种不同任务的模型,无论其在市场上的投放方式如何,该类模型都能够被集成到各种下游系统或应用中。虽然《网络弹性法案》的措辞可能对《人工智能法案》的解释不具备约束力,但其中的这一表述以及其他相关措辞确实指向一种理解,即在FOSS 许可下提供的软件,并不总是、也并非本质上就应当被视为《网络弹性法案》意义下的“商业活动”,特别是在生产者未对其进行“商业化”的情况下。

Hugging Face 2111

欢迎 GPT OSS —— 来自 OpenAI 的全新开放模型家族!

在 GPT OSS 中,system 消息遵循严格格式,并包含当前日期、模型身份以及推理强度等级等信息,而 “developer” 消息则更为自由,这 (令人困惑地) 使它类似于其他模型的 “system” 消息。Hugging Face 与 Azure 合作,将最受欢迎的开源开放模型 (涵盖文本、视觉、语音与多模态任务) 直接引入 Azure AI Model Catalog,便于客户在托管在线端点中安全部署,借助 Azure 的企业级基础设施、自动扩缩与监控能力。轻松在多张 GPU 上部署。

Hugging Face 2546

Hugging Face 开源机器人 Reachy Mini 开启预定

无论是 AI 开发者、极客或黑客、科研人员、教育工作者、机器人爱好者,还是与孩子一同学习编程的家长,Reachy Mini 都能帮助你在桌面环境中高效完成 AI 应用的开发、最新算法的测试、项目的实际部署以及创新成果的共享。:通过上传、下载和分享机器人行为,实现行为复用与组合创新,随着 Reachy Mini 社区的发展,可能性将呈指数级扩展。:与 Hugging Face 社区超千万用户一起,上传、分享与下载机器人行为,共同扩展智能机器人的边界。:集成摄像头、麦克风与扬声器,支持基于 AI 的视听交互。

Hugging Face 1800

开源人工智能:数字主权的基石

像 OLMO2(一个相对较小的模型,其训练方法和数据完全透明,性能与 OpenAI 的 o1-mini 相当)或 OlympicCoder(一个更小的模型,在复杂编码任务上性能超过最新的 Claude 模型)这样的开源项目,充分体现了协同创新在构建先进人工智能模型中的潜力。这种能力的积累,不仅有助于形成符合本地价值观与监管要求的人工智能系统,更是面向未来的关键竞争力,在人工智能深度塑造经济、治理与社会结构的时代背景下,具有不可替代的长期战略意义。:确保在一国领土内生成的数据受该国法律和治理结构的约束。

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nanoVLM: 简洁、轻量的纯 PyTorch 视觉-语言模型训练代码库

该模块将视觉主干网络产生的图像嵌入作为输入,并将它们转换为与语言模型嵌入层的文本嵌入兼容的嵌入。减少了图像标记的数量,这有助于降低计算成本并加快训练速度,特别是对于对输入长度敏感的基于 transformer 的语言解码器。下图演示了这个概念。在这篇博客中,我们介绍了什么是 VLM,探讨了支撑 nanoVLM 的架构选择,并详细解释了训练和推理工作流程。,可以帮助你构建和训练一个能够理解图像和文本,并基于此生成文本的模型。如果你尝试了它,并在它的基础上尝试构建,或者你只是有问题,我们都很乐意听到你的反馈。

Hugging Face 1471

HF Papers 直播| AI Insight Talk 强化学习专场

研究方向为多模态通用感知模型、多模态大模型后训练算法,在人工智能国际顶级会议及期刊发表论文十余篇,谷歌学术累计引用超过1900次,作为核心作者(共一二作)参与研发的多模态大模型InternVL-Chat系列模型在HuggingFace社区累计下载量突破1000万次,开源代码在Github获得stars超过8000个。已在 NeurIPS,ICLR,ACL 等国际顶级会议上发表多篇论文,谷歌学术引用量 600+,担任 NeurIPS 等顶级会议审稿人。为了更好的社区互动过,我们在本次直播加入了圆桌讨论环节。

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SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案

从左到右: (1) 异步的拾取 - 放置立方体计数,(2) 同步的拾取 - 放置立方体计数,(3) 在扰动下的拾取 - 放置立方体计数,(4) 在真实世界 SO101 上的乐高积木拾取 - 放置任务泛化。与学术基准不同,社区数据集自然地捕捉到了杂乱、现实的互动: 多变的光照、不完美的演示、非常规物体和异质的控制方案。在过去的几年里,Transformers 技术推动了人工智能的显著进展,从能够进行类人推理的语言模型到理解图像和文本的多模态系统。然而,在实际的机器人领域,进展则相对较慢。

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参加 Hugging Face 组织的 Gradio & MCP 智能体主题黑客松

一场以智能体 (Agent) 和模型上下文协议 (Model Context Protocol,简称 MCP) 为核心的全球在线黑客松即将来袭!Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议,旨在标准化应用如何向大语言模型 (LLM) 提供上下文信息。:在 6 月 8 日 23:59 (UTC) 之前提交至对应的 Hugging Face Spaces。构建一个完整的 AI 智能体展示应用 (可使用 MCP,也可以不使用) ,让我们看到它真正能做些什么!

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大模型评估排障指南 | 关于可复现性

它们在标准测试集 MATH-Hard 上预测的答案完全正确,但在 few-shot 简单模板测试中评估得分反而较低,很可能就是过拟合了 GSM8K 数据集 (另一个数学测试集) 的 prompt 和答案格式。,如果不看代码,你可能觉得就是上文提到的那样,直接对比预测结果和参考答案,不过: 如果查看代码会发现,在做对比之前预测结果还多做了一步归一化 (去除标点符号、统一数字格式等),这明显会改变对比得分。(没错不用惊讶,不一致时也会影响结果差异,因为不同模型对不同样本的表现是不一样的)。

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