网易有道的语音识别模型,上线4天就拿了Hugging Face ASR榜第一,做实时转写的可以看看他们论文里的流式方案。
Hugging Face
开源模型与数据集社区
在做什么
Hugging Face 2016 年创立,总部在纽约,运营全球最大的开源模型与数据集托管平台,维护 Transformers 等开源库。
最近动态
信息流里提到这家公司的条目Hugging Face 半年把机器人数据集做到近 10 万个,LeRobot 新版 v0.7.0 还加了世界动作模型,玩开源机器人的可以看看。
百度开源的 280B 基座模型,激活参数只有 14B,KV cache 压缩方案挺巧,自测分数比 DeepSeek-V4-Flash-Base 高一截,做二次训练的可以看看。
Black Forest Labs 又放了个小模型,5.6B 参数跑分追平 Qwen-Image-2.1,单张 9 厘美元,小公司商用也免费。
Hugging Face 把模型训练过程直接直播出来了,正在用 RL 微调 LiquidAI 的 LFM2.5、LFM3 和 Twil-9B,点进去能实时看 loss 曲线,做微调的可以去围观。
Hugging Face 花 80 万 GPU 小时做实验,把 MoE 训练的经验全写出来了,7 万词免费开放,还带能跑的代码,搞训练的直接收藏。
多轮改图最烦越改越跑偏,TailSteer 用轨迹尾部引导解决这个问题,Hugging Face 上有 Demo 可以直接上手试。
用 Mistral 模型的朋友注意:NVIDIA NIM 现在能直接下载部署,Blackwell 卡 FP8、NVFP4 配方都给好了,照文档就能跑。
Hugging Face 的老板直接说 AI 灭人风险约等于零,矛头指向闭门造车的大公司,还给出一组自家开发者增长数据。
Hugging Face 团队烧了几十万 GPU 小时整理出 3 万字 MoE 训练经验,还带 50 多个交互图,想搞懂 MoE 训练的直接看这篇就够了。
Hugging Face 的人写了个 MoE 训练教程,配了好多可视化图,想搞懂混合专家模型怎么训的可以直接存下来慢慢看。
Hugging Face 花了 80 万 GPU 小时把 MoE 训练的坑全踩了一遍写成手册,7 万字免费看,还有能跑的代码。