Hugging Face

Ollama 是一个基于 llama.cpp 的应用，可以直接在本地运行开源的大语言模型，之前只能在官网上下载模型或者从Hugging Face上导入，有点麻烦，现在Ollama 与Hugging F...

随着AI与机器人技术的融合不断深入，构建个人机器人项目正变得前所未有的容易。近日，知名AI平台 Hugging Face 正式发布了其最新研发的机器人AI模型——SmolVLA，这一模型不仅小巧高效...

在 OpenAI 发布其多步骤研究工具 Deep Research 后不到一天，Hugging Face 迅速推出了名为 Open Deep Research 的开源项目。这一举动不仅展示了 Hugg...

Hugging Face 最新发布了一款轻量级多模态模型SmolVLM2，专为视频内容分析而设计。该模型以高效性和适应性为核心目标，旨在将视频理解能力扩展到从手机到服务器的各种设备上。SmolVLM2...

近年来，随着机器学习技术的飞速发展，视觉-语言模型（VLM）的需求不断增加。这些模型能够处理图像和文本的组合任务，如图像描述、问答和故事生成等。然而，大多数现有的VLM需要大量的计算资源和内存，这限制...

Hugging Face团队最近发布了两款名为SmolVLM-256M和SmolVLM-500M的新模型，它们被宣称为能够分析图像、短视频以及文本的最小AI模型。这两款模型特别设计用于在资源受限的设备...

自 2019 年首次发布以来，Hugging Face 的 Transformers 库已经成为机器学习生态系统的核心组件之一。它不仅是自然语言处理（NLP）领域的标杆工具，还逐渐扩展到音频、计算机视...

在人机交互日益复杂的今天，一个长期被忽视的问题是： 我们能让AI像人类一样“使用”计算机吗？ 不是生成文本或识别图像，而是真正理解屏幕上的按钮、输入框、菜单，并通过点击、滑动、输入等动作完成任务——这...

随着边缘计算和本地部署需求的增长，小型语言模型（Small Language Model, SLM） 正在成为新一代 AI 应用的关键组成部分。近日，Hugging Face 推出了其最新力作 —— ...

在机器学习工程实践中，我们常常面临一个尴尬的存储困境：Hugging Face Hub 的模型和数据集仓库非常适合发布最终成果，却难以应对生产级训练中产生的海量中间文件。 训练过程中，检查点（Chec...

Hugging Face 激动地宣布，GGML 及其核心项目 llama.cpp 的创造者 Georgi Gerganov 及其团队正式加入 Hugging Face。这一战略举措旨在为本地 AI（L...