阿布扎比技术创新研究院（TII）发布新一代开源AI模型Falcon3，凭借14万亿token的训练量和优化的架构设计，在消费级硬件上的性能表现创下新纪录。这一训练规模是其前代产品Falcon2的两倍有余。Falcon3系列共推出四种规格:1B、3B、7B和10B，每种规格均提供基础版和针对对话优化的Instruct版本。尽管专门提供英语、法语、西班牙语和葡萄牙语版本，但各型号都能处理大多数常用语言。在Hugging Face的第三方语言模型评测中，Falcon3击败了包括Meta的Llama-3.1-8B、Qwen2.5-7B、Mistral的NeMo-12B和谷歌的Gemma2-9B在

北京图森未来科技有限公司于2024年12月17日正式发布了其首款“图生视频”大模型——“Ruyi”，并将Ruyi-Mini-7B版本开源，以便用户从huggingface平台下载使用。图森未来成立于2015年，总部位于美国加利福尼亚州圣迭戈，专注于AI技术在多个行业的应用，包括动画游戏和交通运输行业。

近日，NVIDIA 推出了新一代开放视觉语言模型 ——NVILA。该旨在优化准确性和效率，凭借出色的性能，成为视觉 AI 领域的佼者。根据 NVIDIA 的介绍，NVILA 在训练成本上降低了4.5倍微调所需内存减少了3.4倍，并且在预填充和解码的延迟上几乎降低了2倍。这些数据是与另一种大型视觉模型 LLaVa OneVision 进行比较得出的。在视频基准测试中，NVILA 的表现超过了 GPT4o Mini，并且在与 GPT4o、Sonnet3.5和 Gemini1.5Pro 的比较中也表现出色。此外，NVILA 还在与 Llama3.2的对比中取得了微弱胜利。尽管如此，NVIDIA 表

最近，社交媒体平台 Bluesky 面临了一次重大的数据抓取事件。一位机器学习图书管理员丹尼尔・范斯特林（Daniel van Strien）从 Bluesky 的 API 接口上抓取了超过一百万条公开的用户帖子，并将这些数据上传至 AI 公司 Hugging Face。该数据集包含了用户的去中心化标识符（DID）以及一系列可以搜索特定用户内容的功能。范斯特林表示，这个数据集的主要目的是用于语言模型和自然语言处理的开发，此外还包括社交媒体趋势分析、内容审核及发布模式的研究。这项数据抓取行动引发了广泛关注，因为

Teuken-7B，一款拥有 70 亿个参数的语言模型，现已在 Hugging Face 上推出，支持所有 24 种欧盟官方语言。该模型由欧盟 OpenGPT-X 研究项目开发，并可作为开源项目供用户使用。与大多数以英语为核心的 AI 语言模型不同，Teuken-7B 是从零开始构建的，约一半的训练数据来源于非英语的欧洲语言。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney开发团队表示，Teuken-7B 在所有训练过的语言中都表现出色，尤其是在处理非英语语言时，其可靠性令人印象深刻。为衡量语言模型在欧洲语言中的表现，项

近年来，机器学习模型在视觉和语言任务方面的应用需求日益增长，但大多数模型都需要庞大的计算资源，无法在个人设备上高效运行。尤其是像笔记本电脑、消费级 GPU 和移动设备等小型设备，在处理视觉语言任务时面临巨大的挑战。以 Qwen2-VL 为例，虽然其性能卓越，但对硬件的要求较高，限制了其在实时应用中的可用性。因此，开发出轻量化模型以便于在较低资源下运行，成为了一项重要需求。Hugging Face 近期发布了 SmolVLM，这是一款专门为设备端推理设计的2B 参数视觉语言模型。SmolV

近日，aiOla 宣布推出一款开源的 AI 音频转录模型Whisper-NER ，该模型在转录过程中能够实时遮蔽敏感信息。aiOla 的新 Whisper-NER 构建在 OpenAI 的行业标准开源模型 Whisper 之上，本身是完全开源的，现在可以在 Hugging Face 和 Github 上获得，供企业、组织和个人使用、使用、适应、修改和部署。该音频转录模型具备灵活的配置选项，用户可以根据需求选择是否对敏感信息进行遮蔽。当用户选择遮蔽功能时，模型会自动识别并隐藏如个人姓名、地址、电话号码等敏感信息，有效防止在转录文本中泄露

近日，SambaNova 和 Hugging Face 联合推出了一新工具，使开发者能够仅需点击一下按钮即可部署类似 ChatGPT 的聊天机器人，极大地缩短了部署时间，从原本的数小时减少到几分钟。对于开发者而言，这一过程相当简单，只需访问 SambaNova Cloud 的 API 网站获取访问令牌，接着在 Python 中输入三行代码即可完成部署。具体操作步骤:首先，开发者需要导入所需的库。代码为: ```pythonimport gradio as gr import sambanova_gradio gr.load （"Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-8k"， src=sambanova_gradio.registry， accept_token=True）.launch () ``

Hugging Face今天发布了SmolLM2，一组新的紧凑型语言模型，实现了令人印象深刻的性能，同时所需的计算资源比大型模型少得多。新模型采用Apache2.0许可发布，有三种大小——135M、360M和1.7B参数——适合部署在智能手机和其他处理能力和内存有限的边缘设备上。SmolLM2-1B模型在几个关键基准测试中优于Meta的Llama1B模型，尤其是在科学推理和常识任务中表现出色。该模型在大多数认知基准上的表现都优于大型竞争模型，使用了包括FineWeb-Edu和专门的数学和编码数据集在内的多样化数据集组合。SmolL

微软近期推出的屏幕内容解析工具OmniParser，本周跃居人工科技开源平台HuggingFace最受欢迎模型榜首。据HuggingFace联合创始人兼首席执行官Clem Delangue表示，这是该领域首个获此殊荣的解析工具。OmniParser主要用于将屏幕截图转化为结构化数据，帮助其他系统更好地理解和处理图形用户界面。该工具采用多模型协同工作方式:YOLOv8负责检测可交互元素位置，BLIP-2分析元素用途，同时配备光学字符识别模块提取文本信息，最终实现对界面的全面解析。这一开源工具具有广泛的兼容性，可支持多种主

Meta 近日宣布，其 MobileLLM 模型现已向研究人员开放，用户可在 Hugging Face 平台上免费下载并使用这些模型，这些模型已与 Transformers 库全面集成。这一举措旨在推动移动设备上的大型语言模型（LLM）的研究和开发，为开发者和学术界提供更广泛的工具与资源。MobileLLM 是 Meta 在移动 AI 领域的重要进展。它的推出标志着 Meta 在降低大型语言模型使用门槛方面的重要一步。这些模型能够在移动设备上运行，使得开发者能够在更广泛的应用场景中利用 AI 技术。研究人员现在可以直接在自己的项目

最近在东京举办的 Gemma 开发者日上，谷歌正式推出了新的日语版本 Gemma AI 模型。这款模型的表现可以与 GPT-3.5媲美，但它的参数量只有仅仅20亿，非常小巧，适合在移动设备上运行。这次发布的 Gemma 模型，在日语处理上表现出色，同时也保持了其在英语上的能力。对于小型模型来说，这一点特别重要，因为在进行新语言的微调时，它们可能会面临 “灾难性遗忘” 的问题，即新学到的知识会覆盖之前学到的信息。但是 Gemma 成功克服了这个难题，展现了强大的语言处理能力。更值得一提的是

字节跳动近期针对“实习生破坏大模型训练”的传闻进行了官方回应。该公司确认，确实有一名实习生恶意干扰了商业化技术团队的研究项目模型训练任务，但这一行为并未影响到公司的正式商业项目和线上业务，也没有涉及到字节跳动的其他大型模型业务。此外，字节跳动还指出，网络上流传的“涉及8000多卡、损失上千万美元”的说法是严重夸大的。据公开报道，该实习生在字节跳动商业化技术团队实习期间，因对团队资源分配不满，利用了Hugging Face平台的漏洞，使用攻击代码破坏了团

Google AI近日发布了Gemma-APS，这是一套专门用于文本到命题分割的模型集合，旨在解决当前机器学习模型在处理复杂人类语言时面临的诸多挑战。Gemma-APS源自经过微调的Gemini Pro模型，通过多领域合成数据训练而成。这种创新方法使模型能够适应各种句子结构和领域，大大提高了其versatility。该模型集合现以Gemma-7B-APS-IT和Gemma-2B-APS-IT两种版本在Hugging Face平台上提供，以满足不同的计算效率和准确性需求。这些模型的核心优势在于能将复杂文本高效分割成包含底层信息的有意义命题单元，为后续

最近，AI 初创公司 Hugging Face 正式推出了 Gradio5，这是他们广受欢迎的开源工具的一次重大更新，旨在使 AI 开发变得更加简单。自从2021年收购 Gradio 以来，这个工具已经成为 Hugging Face 产品线中的重要组成部分。Gradio 每月拥有超过200万用户和超过470，000个基于该平台构建的应用程序，已成为 AI 开发生态系统中的关键参与者。项目入口:https://www.gradio.app/Gradio5的目标是将机器学习与 Web 开发之间的鸿沟缩小。Hugging Face 的创始人 Abubakar Abid 表示，许多机器学习开发者对 Python 非常熟悉，但在 Web

最近，Hugging Face 推出了一款全新的 Python 包，名为 “OpenAI-Gradio”，旨在帮助开发者快速创建 AI 驱动的网页应用。这个工具的发布标志着 AI 集成的一个重大转变，简化了使用 OpenAI 大型语言（LLM）的过程，让各种技能水平的开发者都能轻松上手。使用 OpenAI-Gradio，开发者可以在几分钟内启动他们的 AI 应用，只需几行代码。这款工具与 Gradio 深度整合，Gradio 是一个流行的机器学习应用接口工具。开发者只需安装这个包，设置他们的 OpenAI API 密钥，就能启动一个功能齐全的网页应用。这样，即

近日，人工智能平台 Hugging Face 宣布，其公开可用的 AI 模型数量已超过一百万个。这一里程碑不仅标志着 Hugging Face 在 AI 领域的快速发展，也反映出专业化 AI 解决方案越来越受到重视。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyHugging Face 的联合创始人克莱门特・德朗格（Clément Delangue）表示，Hugging Face 的100万个公共模型包括 Llama、Gemma、Phi、Flux、Mistral 和 Stable Diffusion 等知名示例，以及“999，984个其他模型。这一多样性意味着为特定应用、领域、语言和硬件优化的模型，往往能够超

近日，OpenAI 推出了一个重磅的多语言数据集，旨在评估人工智能在14种语言中的表现，包括阿拉伯语、德语、斯瓦希里语、孟加拉语和约鲁巴语。这项名为 “多语言大规模多任务语言理解”（MMMLU）数据集，已在开放数据平台 Hugging Face 上发布，标志着 OpenAI 在全球 AI 领域的又一重要进展。数据集入口:https://huggingface.co/datasets/openai/MMMLU之前的 “大规模多任务语言理解”（MMLU）数据集仅针对英语进行评估，覆盖了数学、法律、计算机科学等57个学科。而新发布的 MMMLU 数据集则把目光放在了多

Hugging Face 近期发布 LightEval，一款轻量化 AI 评估工具，旨在辅助企业和研究机构更精准地评估大型语言模型。此工具强调评估在 AI 技术应用中的重要性，帮助确保模型输出的准确性、无偏见性，以及与业务目标的一致性。针对传统评估方法的局限性，LightEval 提供了定制化的评估方案，与 Hugging Face 的其他工具如 Datatrove 和 Nanotron 集成，支持多种设备评估，包括 CPU、GPU 和 TPU，以适应不同硬件环境。作为开源项目，LightEval 允许企业自行运行评估，确保模型在投入生产前符合其道德和业务标准。其易用性与多功能性，使得即使是技术水平不高的用户也能进行复杂模型的评估，包括在多种流行基准上进行评估，甚至定义自定义任务。用户还可根据特定需求，调整模型评估的配置，如权重、管道并行性等。

Getty Images发布了一项重大举措，向AI开发者提供包含3750张高质量照片的训练数据集，覆盖15个类别，旨在支持AI应用场景的开发。这些照片已上线Hugging Face平台，用户同意服务条款并提供联系方式后即可免费访问。此举旨在吸引企业和开发者，同时推广其付费授权服务。Getty Images声称拥有超过5.72亿张照片，其中2亿多张可用于商业用途，每张照片附有详尽元数据，包括关键词和结构化信息，旨在降低侵权风险。这一战略反映了图库服务向AI时代的积极转型，为图像识别和生成技术的发展提供了重要资源。该行动对行业影响深远，预示着AI与传统图库服务的融合创新。