Hugging Face 推出自定义助手：免费叫板 GPTs，底座模型任选
Hugging Face 宣布推出 Hugging Chat Assistants，允许用户点击两次即可免费创建专属 AI 助手。相比 OpenAI 每月 20 美元的 GPTs，该功能完全免费，并支持在 Llama 2、Mixtral 等开源模型间自由切换。不过目前它暂不支持联网搜索和 RAG 功能。
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Hugging Face 联手 Google Cloud：开源模型直通 Vertex AI 与 TPU
Hugging Face 宣布与 Google Cloud 达成战略合作。开发者可以直接在 Google Kubernetes Engine 和 Vertex AI 上训练与部署 Hugging Face 开源模型，并调用 TPU 等算力资源。双方合作打通了开源生态与云端基础设施，降低企业自建 AI 模型的门槛。
Hugging Face 揭秘 H4 团队：仅用两人打造 Zephyr 等开源模型
TechCrunch 报道 Hugging Face 旗下仅有两名成员的 H4 团队，正专注于大模型对齐研究。他们此前打造了热门的 Zephyr-7B-α 等开源模型，团队虽小但调用了千张 A100 GPU，并把训练代码与数据集整合成手册免费公开。
Meta联手Hugging Face与Scaleway：在巴黎孵化开源AI初创团队
Meta 联合 Hugging Face 和欧洲云厂商 Scaleway 推出 AI 初创企业加速计划。该项目落地巴黎 STATION F，将为 5 家入选的开源初创团队提供 FAIR 导师指导、开发工具及算力支持，推动开源大模型在欧洲落地。
Replit 开源 Code V1.5 3B：30 亿参数，代码补全超越 CodeLlama 7B
Replit 在 Hugging Face 开源了代码生成模型 Replit Code V1.5 3B。该模型基于 1 万亿 token 代码数据训练，覆盖 30 种主流编程语言。最值得关注的是，它在微调后表现超越了 CodeLlama 7B 等更大尺寸的模型，且无严格商业限制。
Cloudflare 推出边缘 AI 套件：按需调用就近 GPU，主打降本与低延迟
Cloudflare 推出 Workers AI、Vectorize 和 AI Gateway 三款工具。开发者可按需调用就近 GPU 运行 Llama 2 等模型，配合向量数据库与用量监控降低延迟和成本。推理数据保留在本地且不参与模型训练。
文生图模型 Würstchen 开源：42 倍空间压缩，训练成本直降 16 倍
Hugging Face 宣布文生图模型 Würstchen 正式集成至 Diffusers 库。它用创新的两阶段架构实现了 42 倍图像空间压缩，生成速度远快于 SDXL 且占用极少显存，训练成本相比 SD 1.4 直降 16 倍。这意味着没有顶级显卡的开发者也能低成本玩转高清生图。
Diffusers 支持 SDXL 版 T2I-Adapter：体积比 ControlNet 缩减 94%
Hugging Face Diffusers 团队联合 T2I-Adapter 作者推出适配 SDXL 的轻量控制模型。相比 ControlNet 动辄 2.5 GB，它仅 79M 参数、158 MB，且在去噪阶段只运行一次，让普通显卡也能低成本完成线稿与骨骼控制。
TII 发布开源模型 Falcon 180B：1800 亿参数，性能看齐 PaLM 2
TII 在 Hugging Face 发布开源模型 Falcon 180B，拥有 1800 亿参数。它基于 3.5 万亿 token 训练，在基准测试中超越 Llama 2 70B，性能比肩 PaLM 2-Large。不过商用限制严格，推理需 8 张 A100。
Hugging Face 完成 2.35 亿美元 D 轮融资：估值 45 亿，巨头全员入局
开源 AI 社区 Hugging Face 宣布完成 2.35 亿美元 D 轮融资，估值达 45 亿美元。本轮投资方集齐了 Google、Amazon、NVIDIA、Intel、AMD 等科技巨头，平台上的模型、数据集与应用总数也已正式突破 100 万大关。
Hugging Face 推出 SafeCoder：企业可本地私有化部署自己的代码 Copilot
Hugging Face 联合 VMware 发布企业级代码助手方案 SafeCoder。它主打安全与合规，模型训练和推理全程留在客户私有 VPC 内，代码不外流。企业可基于开源 StarCoder 并在私有代码库上微调，相当于拥有专属的本地版 GitHub Copilot。
NVIDIA 联手 Hugging Face：把 DGX Cloud 搬进开源社区
NVIDIA 与 Hugging Face 宣布合作，把 DGX Cloud 超算直接接入 Hugging Face 平台。平台将推出「训练集群即服务」，每个实例搭载 8 块 H100 或 A100，让开发者一键调用多节点算力定制企业大模型。该服务预计在未来数月内上线。
IBM联手NASA开源地理空间大模型：标注数据减半，性能反升15%
IBM 与 Hugging Face 宣布，将 IBM 与 NASA 联合研发的地理空间 AI 基础模型在 Hugging Face 开源。该模型基于 NASA 卫星数据训练，仅需一半标注数据就能比现有方案性能提升 15%，可用于追踪森林砍伐和洪水监测。
Hugging Face 推出 Agents.js：让大模型在 JS 环境调用多模态工具
Hugging Face 推出 JavaScript 库 Agents.js，让大语言模型能在浏览器或 Node 环境中调用多模态工具。它开箱即带文生图、图像描述等能力，并支持接入自定义模型与工具。不过目前它通过在环境中执行生成代码运作，官方提醒在不可信环境存在安全风险。
Hugging Face 推出 AI WebTV：用全套开源模型搭建全天候 AI 电视流
Hugging Face 发布实验性项目 AI WebTV。该方案用 ChatGPT 构思提示词，串接 Zeroscope V2 生成视频短片，再经 FILM 插帧与 MusicGen 配乐，最后通过 FFmpeg 自动推流。虽然画质和连贯性有限，但跑通了开源多模态端到端自动播出的流水线。
AMD 联手 Hugging Face：全面优化 CPU 与 GPU，transformers 接入 ROCm
AMD 正式加入 Hugging Face 硬件合作伙伴计划，双方合作优化 AMD 芯片上的大模型训练与推理。transformers 库将深度集成 ROCm SDK，让 LLaMA 等主流模型开箱即用。这为开发者在英伟达之外提供了更高性价比的硬件选择。
Falcon 模型接入 Hugging Face：40B 登顶开源榜，支持商用
Hugging Face 宣布全面集成阿布扎比 TII 开源的 Falcon 系列模型。Falcon-40B 采用 Apache 2.0 协议且允许商用，在开源排行榜上击败 LLaMA-65B 登顶。得益于 Multi-Query Attention，其推理显存大幅降低，7B 版本甚至可在消费级显卡及 Mac 上运行。
IBM 推出 Watsonx 平台：自带基础模型，帮企业私有化部署 AI
IBM 发布企业 AI 平台 Watsonx，供企业训练、微调和部署专属模型。平台涵盖工作室、数据存储与治理三大套件，提供代码与地理空间等基础模型，并接入 Hugging Face。IBM 试图借隐私与合规优势，在企业端抗衡微软和谷歌。
Hugging Face 联手 ServiceNow 发布 StarCoder：150 亿参数开源代码模型
Hugging Face 与 ServiceNow 联合发布代码生成模型 StarCoder。该模型参数量达 150 亿，覆盖 80 多种编程语言，使用经筛选的开源数据集训练。最值得关注的是，它允许包括企业在内的所有人免费商用，直接为收费的 GitHub Copilot 提供了透明、可微调的开源替代品。
Hugging Face 推出 HuggingChat：对标 ChatGPT 的开源聊天工具
Hugging Face 推出开源 ChatGPT 替代品 HuggingChat。它由 Open Assistant 最新模型与自身的推理 API 驱动。在闭源商业模型主导的当下，开源阵营终于有了开箱即用的对标工具。