HuggingFace

我们启动 Open R1 项目 已经两周了，这个项目是为了把 DeepSeek R1 缺失的部分补齐，特别是训练流程和合成数据。 这篇文章里，我们很高兴跟大家分享一个大成果: OpenR1-Math-

DeepSeek R1 发布已经两周了，而我们启动 open-r1 项目——试图补齐它缺失的训练流程和合成数据——也才过了一周。这篇文章简单聊聊: Open-R1 在模仿 DeepSeek-R1 流程

几天前，我在一个活动上分享了一个略显争议的观点，后来我决定把它写下来：我担心人工智能无法带来所谓的“压缩的 21 世纪”。 这个“压缩的 21 世纪”概念来自 Dario 的文章《Machine of

过去两年，开源 AI 社区一直在热烈讨论新 AI 模型的开发。每天都有越来越多的模型在 Hugging Face 上发布，并被用于实际应用中。然而，开发者在使用这些模型时面临的一个挑战是模型格式的多样

一句话总结: SmolVLM 现已具备更强的视觉理解能力📺 SmolVLM2 标志着视频理解技术的根本性转变——从依赖海量计算资源的巨型模型，转向可在任何设备运行的轻量级模型。我们的目标很简单: 让视

简介 在本教程中，我将逐步指导如何将一个复杂的 ComfyUI 工作流转换为一个简单的 Gradio 应用程序，并讲解如何将其部署在 Hugging Face Spaces 的 ZeroGPU 无服务

介绍 S2S (语音到语音) 是 Hugging Face 社区内存在的一个令人兴奋的新项目，它结合了多种先进的模型，创造出几乎天衣无缝的体验: 你输入语音，系统会用合成的声音进行回复。 该项目利用

自推测解码是一种新颖的文本生成方法，它结合了推测解码 (Speculative Decoding) 的优势和大语言模型 (LLM) 的提前退出 (Early Exit) 机制。该方法出自论文 Laye

Hugging Face 在 Git LFS 仓库 中存储了超过 30 PB 的模型、数据集和 Spaces。由于 Git 在文件级别进行存储和版本控制，任何文件的修改都需要重新上传整个文件。这在 H