Hugging Face 奖学金计划公告

Hugging Face 推出了奖学金计划，这是一个旨在赋能卓越开源机器学习（ML）生态系统贡献者的网络。该计划旨在扩大关键贡献者的影响力，并激励他人参与机器学习的民主化。

项目目标与结构

Hugging Face 奖学金旨在支持机器学习的草根贡献。该计划不采用僵化的结构，而是根据每位奖学金获得者的个人需求提供定制化支持，帮助他们实现一直想要开展的项目。

对奖学金获得者的支持会根据其具体兴趣和项目进行定制。提供的福利示例包括：

奖学金的录取是持续进行的，基于现有奖学金获得者或 Hugging Face 团队成员的提名。选拔的主要标准是对开源机器学习民主化的显著贡献。

该计划认可多种形式的贡献，包括：

社区建设：María Grandury 创建了最大的西班牙语 NLP 社区，并组织了一场黑客马拉松，产出 23 个 Spaces、23 个数据集和 33 个模型。
模型开发：Manuel Romero 向 Hugging Face Hub 贡献了超过 300 个模型，其中包括多个西班牙语的 SOTA 模型。
技术贡献：Aritra Roy Gosthipathy 为 Transformers 库贡献了新的 TensorFlow 架构，并改进了 Keras 工具。
倡导与教育：Vaibhav Srivastav 主导了 ML4Audio 工作组，并组织了论文讨论会。
长期维护：Bram Vanroy 自 2019 年 9 月起为 Transformers 库提交了问题和拉取请求。
项目实施：Christopher Akiki 为 Big Science、冲刺和研讨会做出贡献，创建了诸如 TF-coder 等项目。
Space 开发：Ceyda Ç±narel 开发了成功的 Hugging Face Spaces，包括 ButterflyGAN Space。

对于尚未加入奖学金计划的人员，Hugging Face 提供了多条为开源机器学习生态系统做贡献的路径：

模型共享：将计算机视觉、强化学习或其他机器学习领域的模型上传至 Hub。
教程与文档：使用 fastai、Keras 或 Stable-Baselines 3 等库创建项目，或翻译 Hugging Face 课程和 Transformers 文档。
社区组织：组织本地冲刺活动，推广特定语言或细分领域的机器学习。
战略项目：为官方奖学金文档中列出的特定项目做出贡献。