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」。
产品更新
享用由 A100 GPU 强力支持的超快速机器学习推理
Hugging Face Spaces 现已支持使用 A100 GPU，用户享受超快速机器学习推理，自助开通的价格为每小时 4.13 美元，企业客户更可以享受更低的价格。此外，未来几个月，Spaces 还将提供更多用于机器学习的超酷硬件，如果您有特定的需求，可以给我们留言。
macOS 上的 Diffusers 应用现已发布 (而且还开源了)
基于隐私保障设计，所有的图片都不联网而是在本地生成；可下载模型，这些模型都基于 CPU、GPU 和 Apple 的神经计算引擎 (ANE) 进行优化。
- 应用商店地址: Diffusers on the Mac App Store
- 开源地址: GitHub - huggingface/swift-coreml-diffusers: Swift app demonstrating Core ML Stable Diffusion
开源库更新
Transformers 大更新
Transformer 4.25 引入了 ImageProcessor，让用户能够利用更为强大的图像处理能力。同时，部分 API 也更加统一，参数配置项也改为使用 dict，更直观也更方便。
- 示例地址: transformers/examples/pytorch/image-classification at main · huggingface/transformers · GitHub
提名道德意识良好的 Space 应用
机器学习技术在今天的社会中发挥着越来越重要的作用，可以应用于各种领域，包括医疗、金融、社交媒体、自动驾驶等。然而，这些技术的应用也可能带来许多潜在的伦理和道德问题，比如数据隐私、算法歧视、社会影响等。因此，有必要关注和鼓励那些采用了伦理意识的机器学习项目，以确保这些项目符合社会的伦理标准和价值观。
为了展示和鼓励更好的机器学习实践，我们正在请社区的成员们提交提名那些在这方面做的很好的 Space
应用，我们正在找寻如下相关的项目：
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征求同意: 有意识地征求相关方的同意，并尽可能提供透明度和选择权。 -
可持续的: 考虑其对环境和社会的影响，并采取措施减少其负面影响。 -
社会责任感: 考虑对社会的影响，并采取措施以最大程度地提高其社会价值。 -
具有包容性: 确保多元、平等与包容，采取措施确保其对不同背景和群体的用户和利益相关者具有包容性。 -
严谨性: 采用严谨的方法和流程，以确保项目的质量和有效性。 -
探索精神: 不断追求新的想法和解决方案，并持续优化和改进项目。
你可以在这里提名:
Featured Spaces Submissions - a Hugging Face Space by society-ethics
AI 与 AI 对抗赛
Hugging Face 正在举办首场 AI 对阵 AI 的虚拟足球赛，你可以将自己的模型提交到 Hugging Face Hub 中，然后与其他队伍的作品展开一张 2v2 的足球较量赛。
首场挑战赛由 MLAgents 团队基于 Unity 引擎提供，我们会基于大家的反馈举办更多精彩的比赛。
快来加入我们的课程，并与来自世界各地的同学们踢一场精彩的 AI 球赛吧！
- 演示地址: SoccerTwos - a Hugging Face Space by unity
- Deep RL 课程地址: Introduction - Hugging Face Course
Accelerate 0.16.0 发布
在这个版本中，我们提供了一款交互式配置 Accelerate 的在线小工具，帮助你快速上手。同时，当你在训练中需要跳过前几个批次的数据时，DataLoaders 现在提供了函数来直接实现。此外，我们还提供了 release_memory 函数辅助释放 PyTorch 占用的内存，以及更灵活的 load_state 与 save_state API。
- 交互式体验 Accelerate 文档链接: Learning how to incorporate 🤗 Accelerate features quickly!
- 详细更新内容: Release v0.16.0: Improved and Interactive Documentation, DataLoader Improvements · huggingface/accelerate · GitHub
Hugging Face Hub 更易用了
现在，我们在模型查找页面增加了一个库 (library) 筛选的标签，这样你就能更快找到跟自己感兴趣的库相关的各种模型了！
- 模型页面地址: https://hf.co/models
Tune-A-Video: 一镜成片的文字转语音模型
我们在 Hugging Face Spaces 汇总了不少优秀的 Tune-A-Video 模型，帮你轻松实现「一句话，让模型给我拍个片」。
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Hugging Face Spaces 网址: Tune-A-Video Training UI - a Hugging Face Space by Tune-A-Video-library
- 演示项目地址: Tune-A-Video-library/a-man-is-surfing · Hugging Face
- Tune-A-Video 库地址: Tune-A-Video-library (Tune a video concepts library)
学习资源 & 内容更新
扩散模型的最后一课已经发布！
Hugging Face 扩散模型课程的第四单元: 深入研究扩散模型已经发布，这是本课程的最后一个单元，在这个单元中，我们将探讨最新研究中出现的扩散模型的许多改进和扩展。它将比以往的单元代码更少，旨在为您提供进一步研究的起点。
在此前的推文里，我们发布了本课程的第一单元的 第一部分 和 第二部分。我们很高兴的通知大家，我们的抱抱脸本地化小组已经完成了这个课程的全部内容！我们也即将在随后的推文中陆续发布，欢迎关注我们。
Hugging Face 
计算机视觉
只是因为在人群中多看了你一眼，我们在计算机视觉上的投入只是从 21 年的这个 PR 开始 (huggingface/transformers#10950)。
但自去年开始，我们开始投入大量的精力投入到计算机视觉上。现如今，Hugging Face Hub 上已经有 8 个核心的计算机视觉任务、3000 多个模型和 100 多个数据集了！
我们写了篇博客介绍这些内容，不过你可以等等，我们的本地化小组的译者 AIboy1993 已经完成了这篇博客的中文版，下周就发推送 (争取不鸽)！
- 只是因为在人群中多看了你一眼 (PR 链接): https://github.com/huggingface/transformers/pull/10950
- 博客文章: The State of Computer Vision at Hugging Face :
The State of Computer Vision at Hugging Face 🤗
除此之外，还有一篇关于计算机视觉和语言预训练的研究进展的博客文章 A Dive into Vision-Language Models，也已由我们本地化小组的 Matrix 同学完成了本地化，下周也将推送给大家。
- 博客文章: A Dive into Vision-Language Models:
A Dive into Vision-Language Models
看图对话的模型 BLIP-2 开源！
据说这可能是一个可以教 ChatGPT 看懂图片的大语言模型，BLIP-2 由 Salesforce Research 团队发布，你可以给他一张图片，然后针对图片里的内容跟 AI 进行对话。
快来官方的 Space 应用上试玩，找找灵感吧 (或许下一个爆火的就是它呢): BLIP2 - a Hugging Face Space by Salesforce
文字生成音频的 AudioLM 模型
现在，你可以在 Hugging Face Spaces 上体验 AudioLM 模型用文字描述生成相应音效的能力了。你只需要提供足够详细的描述，然后提交给模型进行处理即可。快去体验专属于你的独家音效吧！
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Hugging Face Spaces: Audioldm Text To Audio Generation - a Hugging Face Space by haoheliu
- 项目仓库: GitHub - haoheliu/AudioLDM: AudioLDM: Generate speech, sound effects, music and beyond, with text.
可视化三种模型输出的结果
我们为大家提供了一款比较 Stable Diffusion v1.4、v2 和 Dall-E 2 执行文字生成图片结果的工具。你可以选择一个职业，及相应的形容词，然后对比它们三者生成的图片。