لقد أصدرنا نموذج TTS المستند إلى LFM2-350M كمصدر 🚀 مفتوح ، وقد أصدرنا أيضا العديد من نماذج FT المختلفة. منصة GPU: @hyperbolic_labs البيانات: إميليا + إميليا يوداس (AR) نموذج LLM: LFM2-350M @LiquidAI_ القرص والمساحة: @huggingface أنا سعيد جدا لأنني أصدرت هذا النموذج كمصدر مفتوح. شكرا جزيلا @VyvoSmartChain #opensource #speech #tts #huggingface #lfm #gpu

🚨 أخبار كبيرة! قررنا أن مكتبة ما بعد التدريب في @huggingface ، TRL ، ستدعم أصلا تدريب نماذج 🖼️ لغة الرؤية يعتمد هذا على دعم VLM الأخير في SFTTrainer - ولن نتوقف حتى تكون TRL هي مكتبة 🥇 تدريب VLM # 1 المزيد هنا 👉 شكرا جزيلا ل @mervenoyann و @SergioPaniego و @ariG23498 🔥

270 مليون (وليس مليار) معلمة! ⚡️⚡️⚡️

نقدم لكم DINOv3: نموذج رؤية حاسوبي حديث مدرب على التعلم الخاضع للإشراف الذاتي (SSL) الذي ينتج ميزات صور قوية وعالية الدقة. لأول مرة ، يتفوق العمود الفقري للرؤية المجمدة على الحلول المتخصصة في العديد من مهام التنبؤ الكثيفة طويلة الأمد. تعرف على المزيد حول DINOv3 هنا:

نقدم لكم جيما 3 270M! 🚀 إنه يضع معيارا جديدا لمتابعة التعليمات في النماذج المدمجة ، مع كونه فعالا للغاية للمهام المتخصصة.

مجموعة بيانات أطباق طعام مثيرة للاهتمام للغاية ، إذا كنت تقوم بإنشاء تطبيق / نموذج صحي: 100 ألف عينات طعام منسقة بعناية تشمل الوجبات المطبوخة في المنزل وأطباق المطاعم والمكونات الخام والمنتجات المعبأة. كيف تم بناؤه لا يقل قيمة • استحوذ 50 ألف مستخدم حقيقي على Binance على لوحاتهم الخاصة وتم تعليقها مسبقا من قبل المعلقين البشريين المحترفين. • تم بعد ذلك فحص الملصقات التي تم إنشاؤها آليا وتحسينها من قبل مستخدمي Biance لضمان الجودة. • شريحة من مجموعة البيانات المتاحة على Hugging Face بموجب ترخيص OpenRail. يبدو وكأنه نهج جديد لجمع البيانات الجماعية. الرابط أدناه:

🚀يسعدنا أن نفتح Hunyuan-GameCraft مفتوح المصدر ، وهو إطار عمل تفاعلي عالي الديناميكية لإنشاء فيديو ألعاب مبني على HunyuanVideo. يقوم بإنشاء مقاطع فيديو قابلة للتشغيل وواقعية جسديا من صورة مشهد واحد وإشارات عمل المستخدم ، مما يمكن المبدعين والمطورين من "توجيه" الألعاب من منظور الشخص الأول أو الشخص الثالث. المزايا الرئيسية: 🔹ديناميكيات عالية: توحد مدخلات لوحة المفاتيح القياسية في مساحة حركة مستمرة مشتركة ، مما يتيح تحكما عالي الدقة في السرعة والزاوية. هذا يسمح باستكشاف المسارات المعقدة ، والتغلب على الحركة الصلبة والمحدودة للنماذج التقليدية. يمكنه أيضا إنشاء محتوى بيئي ديناميكي مثل السحب المتحركة والمطر والثلج وتدفق المياه. 🔹الاتساق طويل المدى: يستخدم شرط التاريخ الهجين للحفاظ على معلومات المشهد الأصلية بعد الحركة الكبيرة. 🔹تخفيض كبير في التكاليف: لا حاجة لنمذجة / عرض باهظة الثمن. يضغط التقطير PCM على خطوات الاستدلال ، مما يعزز السرعة ويخفض التكاليف. يسمح ذلك لنموذج 13B الكمي بالعمل على وحدات معالجة الرسومات على مستوى المستهلك مثل RTX 4090. صفحة المشروع: رمز: التقرير الفني: معانقة الوجه:

ينسق OpenAI gpt-oss 120B مقطع فيديو كاملا باستخدام مساحات Hugging Face! 🤯 كل ذلك ، في موجه واحد: قم بإنشاء صورة لابرادور واستخدمها لإنشاء فيديو بسيط لها 🛠️ الأدوات المستخدمة: 1. Flux.1 كريا ديف بواسطة @bfl_ml 2. LTX سريع من @Lightricks هذا كل شيء ، gpt-oss 120B هو أحد أفضل النماذج مفتوحة المصدر التي استخدمتها لاستدعاء الأدوات حتى الآن! مجد @OpenAI 🤗

نقدم لكم qqWen: مشروعنا مفتوح المصدر بالكامل (كود + أوزان + بيانات + تقرير فني مفصل) للضبط الدقيق الكامل (التدريب المسبق + SFT + RL) سلسلة من النماذج (1.5b و 3b و 7b و 14b و 32b) للغة برمجة مالية متخصصة تسمى Q كل التفاصيل أدناه!

اسمحوا لي أن أشرح لماذا يعد تخزين Hugging Face Datasets أسرع من S3 + لماذا يغير إصدار اليوم كل شيء 🧵