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Hugging Face lance Swift Diffusers, une implémentation native de Stable Diffusion optimisée pour macOS. La bibliothèque exploite Metal Performance Shaders pour accélérer l'inférence sur GPU Apple Silicon, offrant une génération d'images rapide directement sur Mac sans dépendre de serveurs externes.
Hugging Face publie un guide de red-teaming pour les grands modèles de langage, couvrant méthodologies, outils et bonnes pratiques pour identifier vulnérabilités et biais avant déploiement en production.
Fetch consolide ses outils IA et réduit de 30% le temps de développement en utilisant Hugging Face sur AWS. L'entreprise intègre plusieurs modèles et services dans une plateforme unifiée pour optimiser ses workflows.
Hugging Face et AWS s'associent pour démocratiser l'accès à l'IA. Le partenariat inclut l'intégration de modèles open-source sur AWS SageMaker et des outils de déploiement simplifiés pour réduire les barrières techniques et financières.
OpenAI clarifie comment le comportement de ChatGPT est façonné et annonce des plans pour améliorer cette personnalisation, permettre plus de customisation utilisateur et intégrer davantage de retours publics dans ses décisions.
Hugging Face présente BLIP-2, un modèle de génération d'image-to-text sans entraînement supplémentaire. Le modèle combine un encodeur visuel avec un LLM pour décrire des images en langage naturel sans fine-tuning.
Hugging Face annonce une migration vers ses Inference Endpoints, plateforme d'inférence gérée. L'article détaille les avantages : scalabilité automatique, coûts réduits, support multi-modèles et intégration Hub native.
Hugging Face présente PEFT, une bibliothèque pour l'ajustement fin efficace en paramètres. Elle réduit drastiquement les ressources nécessaires pour adapter les grands modèles via LoRA, QLoRA et autres techniques sans retravailler tous les poids.
Hugging Face présente SpeechT5, un modèle unifié pour la synthèse vocale, la reconnaissance et d'autres tâches audio. Le modèle utilise une architecture encoder-decoder et démontre des performances compétitives sur plusieurs benchmarks vocaux.
Hugging Face lance AI vs. AI, une plateforme de compétition multi-agents basée sur le deep reinforcement learning. Le système permet aux modèles de s'affronter dans des environnements compétitifs pour évaluer et améliorer leurs capacités d'apprentissage par renforcement.
Hugging Face et Intel optimisent les transformers PyTorch sur Sapphire Rapids. Deuxième partie d'une série technique sur l'accélération matérielle des modèles de langage via les processeurs Intel dernière génération.
Analyse approfondie des modèles vision-langage : architecture, capacités multimodales et applications actuelles. Exploration des défis d'intégration vision-texte et des tendances du domaine.
OpenAI lance ChatGPT Plus, un plan d'abonnement pilote pour son assistant conversationnel. Le service permet des conversations, réponses aux questions de suivi et correction d'hypothèses incorrectes.