OpenAI 打击 STORM-2035 伊朗影响行动
OpenAI 封禁了伊朗起源的行为者（代号 Storm-2035）使用的 ChatGPT 账户，这些账户用于生成针对美国选举及其他全球政治议题的欺骗性长篇文章和社交媒体评论。
OpenAI 打击卢旺达选举政治评论网络
OpenAI 禁止了在卢旺达使用的一个 ChatGPT 账户网络，该网络用于生成偏袒选举内容，并试图通过大规模评论刷屏操纵 X 趋势。
OpenAI Tort Report: Disrupting Abusive Reporting Activity
OpenAI 封禁了参与 "Tort Report" 的账号，这是一项 Category 1 影响力行动，利用 AI 生成针对 Facebook 和 YouTube 上越南独立媒体机构的笼统报告。
OpenAI 打击“腐败评论”影响行动
OpenAI 禁止了一批用于在 X 上生成英文评论、针对反腐基金会及阿列克谢·纳瓦尔尼关联人士的 API 活动。
将顶点着色网格转换为纹理网格
Hugging Face 推出了一种方法和 InstantTexture 库，用于将顶点着色的 3D 网格转换为 UV 映射的纹理网格，以提升应用兼容性。
OpenAI 监管 API 更新：omni-moderation-latest 模型发布
OpenAI 已发布 omni-moderation-latest，这是一款基于 GPT-4o 的多模态监管模型，提升了文本和图像的有害内容检测准确性，尤其在非英语语言方面表现更佳。
明尼苏达企业翻译办公室 ChatGPT 集成
明尼苏达州企业翻译办公室已集成 ChatGPT，以加速政府翻译服务，将周转时间从数周缩短至48小时以内，并每月节省超过10万美元。
OpenAI 与 GEDI 的意大利新闻内容战略合作伙伴关系
OpenAI 与 GEDI 合作，将《La Repubblica》和《La Stampa》等出版物的高质量意大利语新闻内容整合到 ChatGPT 和 SearchGPT 中。
Llama 3.2 发布说明：多模态视觉与设备端小型语言模型
Meta 已发布 Llama 3.2，推出 11B 与 90B 规模的多模态视觉能力，以及针对设备端部署优化的轻量级 1B 与 3B 纯文本模型。
Mercado Libre Verdi AI 开发平台发布
Mercado Libre 推出 Verdi，这是一款基于 GPT‑4o 的 AI 开发平台，使其开发者能够创建安全、自治的 LLM 应用，首个案例是处理 10% 争议的 AI 驱动客服调解。
Hugging Face 每日论文功能指南
Hugging Face 的每日论文页面提供了一个由社区策划的 AI 研究中心，具备作者认领、论文提交以及研究者与开发者之间直接互动的工具。
FineVideo 数据集发布
Hugging Face 已发布 FineVideo，这是一套高质量的开放视频数据集，包含 43,000 条视频（3,400 小时），提供丰富的结构化注释，用于视频理解和生成式 AI 训练。
使用 Optimum-Intel 和 OpenVINO GenAI 优化与部署 Hugging Face 模型
Hugging Face 与 Intel 提供了一套简化的工作流，使用 Optimum-Intel 和 OpenVINO GenAI 在 Intel 硬件上优化并部署 Transformers 模型，专注于边缘和客户端的 C++ 与 Python 环境。
Genmab “AI Everywhere” 推出：企业 ChatGPT 扩展及 100 多个定制 GPT 用于生物技术
Genmab 将 ChatGPT Enterprise 扩展至 2000 多名员工，并部署了 100 多个定制 GPT，使每位用户每周节省 3.5 小时，推动生物技术研究和文档工作。
Qwen2.5 发布说明：新基础模型、Coder 与 Math 模型
Qwen 发布了 Qwen2.5，这是一套完整的开源密集解码器模型，涵盖通用大语言模型、专用的 Coder 与 Math 变体，以及更新的 Qwen2-VL-72B。
Qwen2.5 LLM 系列发布
Qwen 宣布了 Qwen2.5 系列——开源的仅解码器 LLM，参数规模从 0.5B 到 72B，能力是 Qwen2 的两倍，并加入了更大的 18 万亿 token 数据集，在知识、编码、数学和对齐方面取得显著提升，且拥有 128K token 的上下文窗口。
Qwen2.5-Coder 发布说明
Qwen 发布了 Qwen2.5-Coder 系列开源编码模型，该系列模型在 5.5 万亿 token 的训练下，在代码生成、推理和数学方面超越了更大的模型。
Qwen2.5-Math 发布说明
Qwen 已发布 Qwen2.5-Math，这是一系列支持双语推理和工具集成推理（TIR）的开源数学 LLM，能够在复杂数学基准上超越领先的闭源模型。
微调 LLM 至 1.58 位：使用 BitNet 的极端量化
Hugging Face 证明，现有的 LLM（如 Llama 3 8B）可以通过动态热身量化策略微调至 1.58 位三值精度，从而显著降低内存和能耗，同时保持强劲的性能。
Arco Educação 与 OpenAI 合作提升巴西教学
Arco Educação 正在与 OpenAI 合作，实施基于 GPT-4 的工具，特别是教师助理，以减轻行政负担并为巴西多样化学习需求的学生创建个性化教学计划。
Hugging Face 数据集 SQL 控制台
Hugging Face 推出了基于浏览器的 SQL 控制台，使用 DuckDB WASM 提供支持，使用户能够直接在 Hub 上查询、过滤和转换数据集，无需后端依赖。
OpenAI 安全与保障实践更新
OpenAI 已成立独立的董事会监督委员会，以管理模型开发和部署中的关键安全与保障措施。
HuggingChat 社区工具发布
Hugging Face 在 HuggingChat 上推出了社区工具，使用户能够将任何公开的 Hugging Face Space 集成作为工具，供大型语言模型直接在聊天界面中使用。
Accelerate 1.0.0 发布候选版公告
Accelerate 1.0.0 发布候选版加入了 FP8、DeepSpeed 多模型、torch.compile 以及全新的数据加载器/流水线特性，同时为大规模训练和推理稳定了 API。
OpenAI o1-preview 发布说明 / 新功能
OpenAI 已发布 o1-preview 和 o1-mini，这是一系列新型推理模型，旨在通过延长思考时间解决科学、编码和数学中的复杂问题。
OpenAI 学习使用 LLM 进行推理
OpenAI 通过对复杂密码解码任务的详细演示，展示了其最新模型的推理能力，阐明了解决该任务所需的逐步逻辑推演过程。
OpenAI o1-mini 发布说明
OpenAI 已发布 o1-mini，这是一款面向 STEM 任务的高性价比推理模型，提供比 o1-preview 更低的延迟和成本，同时在数学和编码方面保持高性能。
OpenAI o1 贡献
OpenAI 已发布了一份关于内部和外部贡献者的完整名单，这些贡献者开发了 OpenAI o1 模型，详细说明了组织角色和安全领导层在其创建过程中的参与。
使用 OpenAI o1 编码
OpenAI o1 通过高级推理能力，使用户能够构建更复杂且一致的代码，从而提升软件开发水平。
OpenAI o1 与量子物理
OpenAI o1 是一系列新型 AI 模型，旨在通过在响应前花更多时间思考，实现科学、编码和数学中的复杂推理。
OpenAI o1 与经济学
OpenAI o1 是一系列新型 AI 模型，旨在通过在响应前花更多时间思考，以在科学、编程、数学和经济学的复杂任务中进行推理。
使用 OpenAI o1 解码遗传学
OpenAI o1 是一系列新型 AI 模型，旨在用于科学、编码和数学中的复杂推理，为像 Catherine Brownstein 这样的遗传学家提供管理基因组数据庞大复杂性的工具。
Ada 客户服务自动化与 GPT-4
Ada 使用 GPT-4 重建了其 AI 原生客户服务平台，将解决率从 30% 翻倍提升至最高 60%（顶级客户甚至超过 80%）。
Hugging Face 与 TruffleHog 合作进行秘密扫描
Hugging Face 已与 Truffle Security 合作，将 TruffleHog 的秘密扫描功能集成到其自动化管道中，并为用户提供一个原生扫描器，以主动扫描其自身的账户数据。
Qwen2-VL 发布：开源 2B/7B 视觉语言模型和 72B API，具备最先进的图像、视频和多语言能力
Qwen 发布了 Qwen2-VL，这是一系列新的视觉语言模型（2B、7B 开源，72B API），在图像、文档、多语言和长视频理解方面实现了最先进的性能，同时支持视觉代理功能。
LeRobotDataset 视频编码格式降低机器人数据集大小并加快训练速度
Hugging Face 发布了 LeRobotDataset 视频编码格式，将机器人视觉数据压缩至原始大小约 14%，同时保持加载速度和训练性能不变。
亚利桑那州立大学整合 ChatGPT Edu 实现个性化教育
亚利桑那州立大学已在超过 200 项目中部署 ChatGPT Edu，以实现个性化学习、推动研究并提升其 181,000 名学生的运营效率。
Hugging Face 博客文章突显五个被低估的 Hub 工具及一个免费语义搜索用例
Hugging Face 宣布了五个被低估的 Hub 工具——ZeroGPU、多进程 Docker、Gradio API、Webhooks 和 Nomic Atlas，并展示了如何将它们组合成一个免费、自动更新的 Reddit 数据语义搜索应用。
Hugging Face 训练效率：使用 Flash Attention 2 的打包
Hugging Face 引入了面向边界的打包用于指令微调示例，在配合 Flash Attention 2 使用时，可实现最高 2 倍的训练吞吐量提升和 20% 的峰值内存降低。
OpenAI 与 Condé Nast 内容整合合作
OpenAI 与 Condé Nast 合作，将 Vogue、The New Yorker 等品牌的内容整合到 ChatGPT 和 SearchGPT 原型中，以提升信息发现和来源归属。
Upwork OpenAI 集成与 AI 优先策略
Upwork 已转向以 OpenAI 为中心的生态系统，将 GPT-4o 和 GPT-3.5 融入其市场功能、内部欺诈检测以及通过 ChatGPT Enterprise 提升企业生产力。
OpenAI 推出 GPT‑4o 微调功能，提供免费令牌配额并宣布平台下线
OpenAI 推出 GPT‑4o 微调功能，使开发者能够使用极少的数据定制模型，并提供免费训练令牌至 9 月 23 日，同时宣布平台将在 2026 年 5 月 8 日后对新用户关闭。
在 Google Cloud Vertex AI 上部署 Meta Llama 3.1 405B
Hugging Face 提供了一份指南，介绍如何使用文本生成推理（TGI）和 A3 机器系列在 Google Cloud Vertex AI 上以编程方式部署 Meta Llama 3.1 405B 的 FP8 量化版本。
OpenAI 打击伊朗影响行动 Storm-2035
OpenAI 已封禁一批被伊朗影响行动 Storm-2035 用于在 2024 年美国大选及其他全球事件中生成政治内容的 ChatGPT 账户。
Indeed 基于上下文的职位匹配与 OpenAI
Indeed 集成了 OpenAI 的 GPT 模型，为职位推荐提供个性化解释，导致已启动的职位申请增加了 20%，下游成功率提升了 13%。
OpenAI 与大都会艺术博物馆合作：唤醒沉睡的美人
OpenAI 与大都会艺术博物馆的服装学院合作，创建了一个基于精选历史数据集的 AI 聊天体验，使参观者能够与历史人物 Natalie Potter 互动。
Hugging Face Infini-Attention 复现分析
Hugging Face 对 Infini-Attention 的复现尝试发现，尽管可以改进门控收敛，但随着记忆压缩的增加，方法的性能会下降，且仍不如 Ring Attention、YaRN 或 RoPE scaling 可靠。
OpenAI SWE-bench Verified 发布：经人工验证的基准提升软件工程评估
OpenAI 发布了 SWE‑bench Verified，这是 SWE‑bench 软件工程基准的经人工验证的 500 条样本子集，去除了模糊的问题和不公平的测试，使得对 AI 模型编码能力的评估更加可靠；GPT‑4o 在这些样本中解决率为 33.2%，是原基准得分的两倍多。
ggml 简介
ggml 是一个轻量级的 C/C++ 机器学习库，针对 Transformer 推理和跨多种硬件后端的设备端 LLM 执行进行了优化。
Hugging Face 统一工具使用 API
Hugging Face 已推出统一的工具使用 API，使开发者能够使用相同的代码在 Mistral、Cohere、NousResearch 和 Llama 模型之间实现工具调用。