Hugging Face 推出自定義助手：免費叫板 GPTs，底座模型任選
Hugging Face 宣佈推出 Hugging Chat Assistants，允許使用者點選兩次即可免費建立專屬 AI 助手。相比 OpenAI 每月 20 美元的 GPTs，該功能完全免費，並支援在 Llama 2、Mixtral 等開源模型間自由切換。不過目前它暫不支援聯網搜尋和 RAG 功能。
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Hugging Face 聯手 Google Cloud：開源模型直通 Vertex AI 與 TPU
Hugging Face 宣佈與 Google Cloud 達成戰略合作。開發者可以直接在 Google Kubernetes Engine 和 Vertex AI 上訓練與部署 Hugging Face 開源模型，並呼叫 TPU 等算力資源。雙方合作打通了開源生態與雲端基礎設施，降低企業自建 AI 模型的門檻。
Hugging Face 揭秘 H4 團隊：僅用兩人打造 Zephyr 等開源模型
TechCrunch 報道 Hugging Face 旗下僅有兩名成員的 H4 團隊，正專注於大模型對齊研究。他們此前打造了熱門的 Zephyr-7B-α 等開源模型，團隊雖小但呼叫了千張 A100 GPU，並把訓練程式碼與資料集整合成手冊免費公開。
Meta聯手Hugging Face與Scaleway：在巴黎孵化開源AI初創團隊
Meta 聯合 Hugging Face 和歐洲雲廠商 Scaleway 推出 AI 初創企業加速計劃。該專案落地巴黎 STATION F，將為 5 家入選的開源初創團隊提供 FAIR 導師指導、開發工具及算力支援，推動開源大模型在歐洲落地。
Replit 開源 Code V1.5 3B：30 億引數，程式碼補全超越 CodeLlama 7B
Replit 在 Hugging Face 開源了程式碼生成模型 Replit Code V1.5 3B。該模型基於 1 萬億 token 程式碼資料訓練，覆蓋 30 種主流程式語言。最值得關注的是，它在微調後表現超越了 CodeLlama 7B 等更大尺寸的模型，且無嚴格商業限制。
Cloudflare 推出邊緣 AI 套件：按需呼叫就近 GPU，主打降本與低延遲
Cloudflare 推出 Workers AI、Vectorize 和 AI Gateway 三款工具。開發者可按需呼叫就近 GPU 執行 Llama 2 等模型，配合向量資料庫與用量監控降低延遲和成本。推理資料保留在本地且不參與模型訓練。
文生圖模型 Würstchen 開源：42 倍空間壓縮，訓練成本直降 16 倍
Hugging Face 宣佈文生圖模型 Würstchen 正式整合至 Diffusers 庫。它用創新的兩階段架構實現了 42 倍影像空間壓縮，生成速度遠快於 SDXL 且佔用極少視訊記憶體，訓練成本相比 SD 1.4 直降 16 倍。這意味著沒有頂級顯示卡的開發者也能低成本玩轉高畫質生圖。
Diffusers 支援 SDXL 版 T2I-Adapter：體積比 ControlNet 縮減 94%
Hugging Face Diffusers 團隊聯合 T2I-Adapter 作者推出適配 SDXL 的輕量控制模型。相比 ControlNet 動輒 2.5 GB，它僅 79M 引數、158 MB，且在去噪階段只執行一次，讓普通顯示卡也能低成本完成線稿與骨骼控制。
TII 釋出開源模型 Falcon 180B：1800 億引數，效能看齊 PaLM 2
TII 在 Hugging Face 釋出開源模型 Falcon 180B，擁有 1800 億引數。它基於 3.5 萬億 token 訓練，在基準測試中超越 Llama 2 70B，效能比肩 PaLM 2-Large。不過商用限制嚴格，推理需 8 張 A100。
Hugging Face 完成 2.35 億美元 D 輪融資：估值 45 億，巨頭全員入局
開源 AI 社群 Hugging Face 宣佈完成 2.35 億美元 D 輪融資，估值達 45 億美元。本輪投資方集齊了 Google、Amazon、NVIDIA、Intel、AMD 等科技巨頭，平臺上的模型、資料集與應用總數也已正式突破 100 萬大關。
Hugging Face 推出 SafeCoder：企業可本地私有化部署自己的程式碼 Copilot
Hugging Face 聯合 VMware 釋出企業級程式碼助手方案 SafeCoder。它主打安全與合規，模型訓練和推理全程留在客戶私有 VPC 內，程式碼不外流。企業可基於開源 StarCoder 並在私有程式碼庫上微調，相當於擁有專屬的本地版 GitHub Copilot。
NVIDIA 聯手 Hugging Face：把 DGX Cloud 搬進開源社群
NVIDIA 與 Hugging Face 宣佈合作，把 DGX Cloud 超算直接接入 Hugging Face 平臺。平臺將推出「訓練叢集即服務」，每個例項搭載 8 塊 H100 或 A100，讓開發者一鍵呼叫多節點算力定製企業大模型。該服務預計在未來數月內上線。
IBM聯手NASA開源地理空間大模型：標註資料減半，效能反升15%
IBM 與 Hugging Face 宣佈，將 IBM 與 NASA 聯合研發的地理空間 AI 基礎模型在 Hugging Face 開源。該模型基於 NASA 衛星資料訓練，僅需一半標註資料就能比現有方案效能提升 15%，可用於追蹤森林砍伐和洪水監測。
Hugging Face 推出 Agents.js：讓大模型在 JS 環境呼叫多模態工具
Hugging Face 推出 JavaScript 庫 Agents.js，讓大語言模型能在瀏覽器或 Node 環境中呼叫多模態工具。它開箱即帶文生圖、影像描述等能力，並支援接入自定義模型與工具。不過目前它通過在環境中執行生成程式碼運作，官方提醒在不可信環境存在安全風險。
Hugging Face 推出 AI WebTV：用全套開源模型搭建全天候 AI 電視流
Hugging Face 釋出實驗性專案 AI WebTV。該方案用 ChatGPT 構思提示詞，串接 Zeroscope V2 生成影片短片，再經 FILM 插幀與 MusicGen 配樂，最後通過 FFmpeg 自動推流。雖然畫質和連貫性有限，但跑通了開源多模態端到端自動播出的流水線。
AMD 聯手 Hugging Face：全面最佳化 CPU 與 GPU，transformers 接入 ROCm
AMD 正式加入 Hugging Face 硬體合作伙伴計劃，雙方合作最佳化 AMD 晶片上的大模型訓練與推理。transformers 庫將深度整合 ROCm SDK，讓 LLaMA 等主流模型開箱即用。這為開發者在輝達之外提供了更高性價比的硬體選擇。
Falcon 模型接入 Hugging Face：40B 登頂開源榜，支援商用
Hugging Face 宣佈全面整合阿布扎比 TII 開源的 Falcon 系列模型。Falcon-40B 採用 Apache 2.0 協議且允許商用，在開源排行榜上擊敗 LLaMA-65B 登頂。得益於 Multi-Query Attention，其推理視訊記憶體大幅降低，7B 版本甚至可在消費級顯示卡及 Mac 上執行。
IBM 推出 Watsonx 平臺：自帶基礎模型，幫企業私有化部署 AI
IBM 釋出企業 AI 平臺 Watsonx，供企業訓練、微調和部署專屬模型。平臺涵蓋工作室、資料儲存與治理三大套件，提供程式碼與地理空間等基礎模型，並接入 Hugging Face。IBM 試圖借隱私與合規優勢，在企業端抗衡微軟和谷歌。
Hugging Face 聯手 ServiceNow 釋出 StarCoder：150 億引數開原始碼模型
Hugging Face 與 ServiceNow 聯合釋出程式碼生成模型 StarCoder。該模型引數量達 150 億，覆蓋 80 多種程式語言，使用經篩選的開源資料集訓練。最值得關注的是，它允許包括企業在內的所有人免費商用，直接為收費的 GitHub Copilot 提供了透明、可微調的開源替代品。
Hugging Face 推出 HuggingChat：對標 ChatGPT 的開源聊天工具
Hugging Face 推出開源 ChatGPT 替代品 HuggingChat。它由 Open Assistant 最新模型與自身的推理 API 驅動。在閉源商業模型主導的當下，開源陣營終於有了開箱即用的對標工具。