AI 产品 · OpenAI News
OpenAI 发布 ChatGPT Enterprise ↗
OpenAI 发布 ChatGPT Enterprise，提供企业级安全与隐私保障，以及当时最强大的 ChatGPT 版本。
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AIHOT · 精选摘要，保留原始来源 · 2026年11月5日 09:00
AI 模型 · Hugging Face Blog
Meta 发布 Code Llama：基于 Llama 2 的开源代码大语言模型家族 ↗
Meta 发布 Code Llama，一个基于 Llama 2 的开源代码大语言模型家族，包含 7B、13B 和 34B 三种参数规模，以及 base、Python-specialized 和 instruction-tuned 三类变体。
AI 产品 · Hugging Face Blog
Hugging Face 将 AutoGPTQ 集成至 Transformers 库 ↗
Hugging Face 在 Transformers 库中正式集成 AutoGPTQ，支持使用 GPTQ 算法对大语言模型进行 8/4/3/2-bit 量化。
AI 产品 · OpenAI News
OpenAI 开放 GPT-3.5 Turbo 微调功能 ↗
开发者现在可以使用自有数据对 GPT-3.5 Turbo 进行微调，以适配自身用例。
AI 产品 · Hugging Face Blog
Hugging Face 发布 SafeCoder：面向企业的自托管代码助手商业解决方案 ↗
Hugging Face 宣布推出 SafeCoder，一款面向企业的自托管代码助手商业解决方案，基于开源 StarCoder 模型家族，支持在客户自有基础设施（包括 NVIDIA、AMD、Intel、AWS、Habana 等多种硬件）上部署，训练与推理全程代码不出 VPC；它提供容器化、硬件加速的推理服务，并支持 VSCode、IntelliJ 等 IDE 插件。
AI 模型 · Hugging Face Blog
Hugging Face 发布 IDEFICS：开源多模态视觉语言模型 ↗
Hugging Face 发布 IDEFICS，一个基于公开数据和模型（LLaMA v1 和 OpenCLIP）构建的开源视觉语言模型，提供 9B 和 80B 两种参数规模及对应指令微调版本。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Hugging Face 博客教程：用 BentoML 部署 DeepFloyd IF 文生图模型 ↗
Hugging Face 官方博客发布教程，演示如何使用开源框架 BentoML 将 DeepFloyd IF（一个开源、像素空间、三阶段级联的文本到图像模型）部署为生产服务。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Hugging Face 教程：用 🤗 Transformers 优化 Bark 文本转语音模型 ↗
Hugging Face 官方博客发布教程，演示如何使用 🤗 Transformers、Optimum 和 Accelerate 库对 Bark 文本转语音模型进行三项优化。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Hugging Face 发布 Swift Transformers：支持在 Apple 设备本地运行大语言模型 ↗
Hugging Face 发布 Swift Transformers 工具链，包括 swift-transformers（Swift 实现的 transformers 类 API）、swift-chat（演示应用）、exporters 和 transformers-to-coreml（Core ML 转换工具），并提供 Llama 2 7B、Falcon 7B 等已转换模型。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Hugging Face 博客详解 DPO 方法并发布 TRL 库支持 ↗
Hugging Face 博客介绍 Direct Preference Optimization（DPO）方法，该方法将 RLHF 中的强化学习目标转化为可直接优化的二元交叉熵损失。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Hugging Face 推出 Inference Endpoints 部署 MusicGen 的教程 ↗
Hugging Face 博客介绍如何使用 Inference Endpoints 部署 MusicGen 模型，包括复制 facebook/musicgen-large 仓库、编写 handler.py 自定义推理函数和 requirements.txt、创建端点，并提供 curl 和 Python 调用示例及音频生成代码。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Hugging Face 与 Zama 合作探索全同态加密大语言模型 ↗
Hugging Face 与 Zama 在博客中展示如何利用全同态加密（FHE）使 LLM 推理过程保护用户数据隐私与模型知识产权，具体实现基于 transformers 库改造 GPT2。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Huggy Lingo：用机器学习自动补全 Hugging Face Hub 数据集语言元数据 ↗
Hugging Face 推出 Huggy Lingo 方法，利用 Meta 的 facebook/fasttext-language-identification 模型预测无语言标签数据集的语言。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Hugging Face 博客发布 PS1 风格 3D 资产生成教程 ↗
Hugging Face 博客发布《Practical 3D Asset Generation: A Step-by-Step Guide》，详解如何用 Shap-E（OpenAI 开源扩散模型）生成文本到 3D 模型。
AI 模型 · Hugging Face Blog
Segmind 开源 SD-Small 和 SD-Tiny 蒸馏模型 ↗
Segmind 开源基于知识蒸馏（KD）压缩的 Stable Diffusion 变体 SD-Small 和 SD-Tiny，分别比基线模型减少 35% 和 55% 参数量。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Hugging Face 与 Apple 发布 Stable Diffusion XL 的 Core ML 版本及混合比特调色板量化方案 ↗
Hugging Face 与 Apple 合作发布 Stable Diffusion XL 的 Core ML 实现。
AI 产品 · Hugging Face Blog
Hugging Face 发布 Agents.js：JavaScript 环境下的 LLM 工具调用库 ↗
Hugging Face 发布 Agents.js 库，支持在浏览器或 Node.js 中为 LLM 接入工具，内置多模态工具，可扩展自定义 LLM 和工具；提供 HfAgent API。
AI 产品 · OpenAI News
ChatGPT 上线自定义指令功能 ↗
OpenAI 为 ChatGPT 推出自定义指令功能，用户可设置偏好，使 ChatGPT 在所有后续对话中持续遵循这些指令。
实践技巧 · Hugging Face Blog
🤗 Diffusers 库发布一周年：新增视频/3D/LoRA/SDXL 等多项功能 ↗
Hugging Face 宣布 🤗 Diffusers 开源库迎来发布一周年，新增支持 DeepFloyd IF 和 Stable Diffusion XL（SDXL）等更高质量图像生成模型。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Hugging Face 全面支持 Meta Llama 2 开源大语言模型发布 ↗
Meta 发布 Llama 2 模型家族（7B/13B/70B 参数），含预训练与 RLHF 微调的 Llama 2-Chat 版本，采用可商用许可；Hugging Face 官方同步上线全部 12 个开源模型。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Hugging Face 开源文本生成与大语言模型生态综述 ↗
Hugging Face 博客系统介绍了开源文本生成模型（包括因果语言模型如 Llama 2、Falcon、MPT-30B 和文本到文本模型如 FLAN-T5）。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Hugging Face 发布 AI WebTV 实验性视频流项目 ↗
Hugging Face 推出 AI WebTV 实验性项目，通过 Zeroscope V2（zeroscope_v2_576 和 zeroscope_v2_XL）生成视频。
实践技巧 · Hugging Face Blog
Hugging Face 发布在 Intel CPU 上微调 Stable Diffusion 的完整教程 ↗
Hugging Face 博客发布教程，演示如何在搭载 Intel Sapphire Rapids CPU 的集群上微调 Stable Diffusion 模型，使用 textual inversion 技术仅需 5 张示例图像；教程包含服务器配置、oneCCL 和 IPEX 安装、diffusers 代码修改、分布式训练命令及 OpenVINO 加速推理全流程。
实践技巧 · Hugging Face Blog
用 Transformers.js 在浏览器中构建实时 ML 绘画游戏 Doodle Dash ↗
作者基于 Google Quick, Draw! 数据集微调 apple/mobilevit-small 模型，将其转换为 ONNX 格式后通过 Transformers.js 在浏览器中实时运行，实现每秒超 60 次预测的绘图识别游戏 Doodle Dash；教程涵盖训练、部署与游戏设计三部分，并提供 Colab 笔记本、Hugging Face 模型页和 GitHub 源码链接。