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2025年4月3日周四
2025年3月28日周五
2025年3月27日周四
2025年3月25日周二
2025年3月24日周一
  1. Hugging Face Blog54

    Gradio 发布新版 Dataframe 组件,新增多选、搜索与固定列等功能

    Gradio 官方发布 gr.Dataframe 组件的大版本更新,过去 6 周关闭了超过 70 个相关 issue。新功能包括多单元格选择、行号与 pinned_columns 固定列、复制与全屏按钮、回顶按钮、改进的键盘导航与 styler 参数、整行整列选择事件、static_columns 静态列,以及通过 show_search 设置的搜索和过滤功能。

2025年3月21日周五
  1. Hugging Face Blog24

    Hugging Face Inference Endpoints 推出全新分析面板

    Hugging Face 为 Inference Endpoints 推出全新分析面板,新增实时指标、可自定义时间范围与自动刷新,以及副本生命周期视图。数据实时更新,可即时查看请求延迟、响应时间和错误率;副本视图支持追踪从初始化到终止的每个状态变化。后端也已重构,高流量端点的指标加载更快。

2025年3月18日周二
2025年3月13日周四
2025年3月12日周三
  1. Hugging Face Blog72

    Hugging Face Open R1 发布 OlympicCoder 代码模型与 IOI 基准

    Hugging Face Open R1 项目发布 OlympicCoder-7B 和 OlympicCoder-32B 两个微调代码模型,在 IOI 问题上超过 Claude 3.7 Sonnet 等闭源前沿模型,OlympicCoder-32B 在 50 次提交限制下还超过 o1-mini 和 DeepSeek-R1。

    推荐理由:文中给出的五条训练经验可直接迁移到用推理轨迹微调代码模型的实践中。

2025年3月11日周二
  1. Hugging Face Blog66

    Hugging Face 与 Yaak 推出最大开源自动驾驶数据集 L2D

    Hugging Face LeRobot 团队与 Yaak 联合发布 Learning to Drive(L2D)开源自动驾驶数据集,R4 版本包含 90+ TB 多模态数据、5000+ 小时驾驶、来自德国 30 个城市的 6 路环视摄像头与完整车辆状态。

    推荐理由:对比表和分阶段发布计划让读者能直接评估该数据集相对现有开源数据集的规模与可用性差异。

2025年3月7日周五
2025年3月4日周二
2025年2月27日周四
2025年2月25日周二
2025年2月24日周一
2025年2月18日周二
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2025年2月12日周三
2025年2月11日周二
  1. Hugging Face Blog61

    Hugging Face Open R1 发布 OpenR1-Math-220k 数学推理数据集

    Hugging Face 的 Open R1 项目发布首个大规模数学推理数据集 OpenR1-Math-220k,用 512 张 H100 本地跑 DeepSeek R1 生成 800k 条推理轨迹,经 Math Verify 与 Llama3.3-70B-Instruct 判分过滤后保留 220k 道题的正确轨迹。

    推荐理由:原文公开了数据生成与过滤的完整流水线和训练对照结果,读者可据此复现或迁移到其他领域。

2025年2月10日周一
2025年2月7日周五
2025年2月6日周四
2025年2月4日周二
  1. Hugging Face Blog71

    Hugging Face 开源复现 OpenAI Deep Research,GAIA 验证集达 55.15%

    Hugging Face 在 24 小时冲刺中开源复现 OpenAI 的 Deep Research,基于 smolagents 构建的开源智能体在 GAIA 验证集上取得 55.15% 的成绩,超过此前开源框架 Magentic-One 约 46% 的水平。

    推荐理由:文中给出了代码动作相对 JSON 的具体优势和可复现的性能差距,读者可据此判断智能体框架选型的影响。

2025年2月3日周一
2025年2月2日周日
2025年1月28日周二
  1. Hugging Face Blog72

    Hugging Face 发起 Open-R1 项目,系统复现 DeepSeek-R1 的数据与训练流程

    Hugging Face 发布 Open-R1 项目,旨在系统性重建 DeepSeek-R1 的数据与训练管线、验证其技术报告中的主张,并推动开源推理模型的发展。

    推荐理由:原文拆解了 DeepSeek-R1 训练配方中尚未公开的部分,并给出 Open-R1 的三步复现路线,便于读者理解开源社区如何补齐这些环节。

2025年1月24日周五