Introduction to Graph Machine Learning
Hugging Face Blog1246d agoTutorialHugging Face 發布圖形機器學習（Graph ML）入門教學，介紹如何處理非歐幾里得空間的圖形數據。文章涵蓋節點分類、邊界預測與整圖分類三大核心任務，並解釋圖神經網路（GNN）如何透過「訊息傳遞」機制聚合鄰近節點資訊。這項技術在社群網路分析、藥物研發與推薦系統中扮演關鍵角色。
Illustrating Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)★ 85
Hugging Face Blog1271d agoTutorial本文為 Hugging Face 撰寫的經典科普指南，深入淺出地解析了「人類回饋強化學習 (RLHF)」的運作機制。RLHF 是讓大型語言模型（如 ChatGPT）符合人類意圖（對齊）的核心技術。文章將其拆解為三個主要階段：預訓練與監督微調（SFT）、訓練獎勵模型（Reward Model），以及透過 PPO 演算法進行強化學習微調，並探討了其挑戰與未來展望。
We are hiring interns!
Hugging Face Blog1281d agoBusiness知名開源 AI 平台 Hugging Face 發表官方公告，正式啟動 2023 年度的實習生招募計畫。該計畫旨在吸引對機器學習、自然語言處理及開源生態有興趣的學生與研究人員加入。實習生將有機會與頂尖的 AI 研究員及工程師合作，共同推動開源 AI 技術的發展。
Hugging Face Machine Learning Demos on arXiv★ 75
Hugging Face Blog1293d agoNew ToolHugging Face 宣布與學術論文平台 arXiv 展開合作，將 Hugging Face Spaces 的互動式機器學習 Demo 直接整合至 arXiv 論文頁面。讀者在閱讀論文時，可以直接點擊連結體驗模型效果，無需自行下載程式碼或配置環境。這項合作極大地提升了學術成果的可驗證性與傳播效率。
Train your first Decision Transformer★ 72
Hugging Face Blog1363d agoTutorial本教學為 Hugging Face 官方指南，介紹如何訓練第一個 Decision Transformer (DT)。DT 將強化學習（RL）重新框架為序列建模問題，利用 Transformer 架構預測動作。教學涵蓋離線強化學習（Offline RL）的概念、如何使用 Hugging Face 的 `transformers` 庫與 `DecisionTransformerModel`，並在 Gym 環境中進行實作與評估，是結合 NLP 技術與控制任務的經典入門。
Visualize proteins on Hugging Face Spaces
Hugging Face Blog1378d agoTutorialHugging Face 宣布支援在 Spaces 中整合 3Dmol.js 視覺化工具。這項功能讓生物資訊與 AI 領域的研究人員，能直接在 Gradio 或 Streamlit 應用中呈現 3D 分子模型。對於展示如 AlphaFold 或 ESMFold 等蛋白質預測模型結果非常實用，大幅降低了生醫 AI 展示工具的開發門檻。
Hugging Face's TensorFlow Philosophy
Hugging Face Blog1390d agoOpinionHugging Face 闡述了其對 TensorFlow (TF) 的核心哲學：將 TF 視為一等公民，確保與 PyTorch 模型的雙向互操作性。透過將 TF 模型設計為 `tf.keras.Model` 的子類別，開發者能直接使用 Keras 的 `fit()` 等 API，並支援 XLA 編譯與 `tf.data`，為 TF 社群提供無縫且直覺的開發體驗。
Proximal Policy Optimization (PPO)★ 70
Hugging Face Blog1397d agoTutorial本教學為 Hugging Face 深度強化學習課程的一部分，深入探討當前最主流的強化學習演算法「近端策略優化 (PPO)」。文章解析了 PPO 如何透過「剪裁代理目標函數」解決傳統策略梯度法步長過大導致崩潰的問題，並引導讀者使用 Stable-Baselines3 進行實戰演練，是理解 LLM 對齊技術（如 RLHF）的重要基石。
Advantage Actor Critic (A2C)
Hugging Face Blog1411d agoTutorial本教學為 Hugging Face 深度強化學習課程的一部分，詳細解析 Advantage Actor Critic (A2C) 演算法。A2C 結合了 Actor（負責決策）與 Critic（負責評估）的優勢，並透過優勢函數（Advantage Function）降低變異數，提升訓練穩定度。讀者將學習其核心數學原理，並了解如何實作與訓練 AI 代理人。
How to train your model dynamically using adversarial data
Hugging Face Blog1417d agoTutorialHugging Face 介紹了一種利用對抗性數據動態訓練模型的方法。透過 Gradio 建立互動介面（以 MNIST 為例），讓使用者主動找出能騙過模型的樣本。這些對抗性數據會被自動收集並儲存至 Hugging Face Datasets，進而觸發模型的動態重新訓練，有效提升模型的魯棒性。
Getting Started with Sentiment Analysis on Twitter
Hugging Face Blog1426d agoTutorial本指南為 Hugging Face 官方實戰教學，指導開發者如何利用 Transformers 庫對 Twitter (X) 貼文進行情緒分析。內容涵蓋使用 Pipeline API 進行快速推論、選用針對社群媒體優化的 twitter-roberta-base 模型，以及如何使用自訂資料集進行模型微調，是 NLP 初學者與社群輿情分析師的必讀經典。
Policy Gradient with PyTorch
Hugging Face Blog1433d agoTutorial本文為 Hugging Face 深度強化學習課程的第四單元，詳細介紹了策略梯度（Policy Gradient）與 REINFORCE 演算法的理論基礎。讀者將學習如何使用 PyTorch 建立策略網路、進行動作採樣、計算損失函數並更新權重。最後，教學還包含如何將訓練好的 Agent 部署並分享至 Hugging Face Hub。
Liftoff! How to get started with your first ML project 🚀
Hugging Face Blog1434d agoTutorial本文為 Hugging Face 針對機器學習初學者撰寫的入門指南。文章詳細介紹了從定義問題、準備數據集、選擇預訓練模型，到使用 Trainer API 進行微調，最後透過 Hugging Face Spaces 與 Gradio 部署展示的完整流程。這是一份幫助新手快速跨越 ML 門檻的實用路線圖，讓開發者能以最快速度實現從數據到 Demo 的完整閉環。
Getting Started With Embeddings★ 75
Hugging Face Blog1440d agoTutorial這是一篇由 Hugging Face 官方撰寫的經典入門指南，系統性地介紹了向量嵌入（Embeddings）的核心概念。文章解釋了如何將文字、圖像等非結構化數據轉化為高維向量，並透過餘弦相似度等指標計算語意相關性。此外，也展示了如何利用 sentence-transformers 庫快速實作語意搜尋與推薦系統。
Deep Q-Learning with Space Invaders
Hugging Face Blog1456d agoTutorial本文為 Hugging Face 深度強化學習（Deep RL）課程的第三單元，專注於「深度 Q 學習（Deep Q-Learning, DQN）」。文章詳細介紹了 DQN 的核心概念（如時間差分學習、經驗回放與目標網路），並手把手教學如何使用 Stable-Baselines3 程式庫訓練一個能玩經典街機遊戲《Space Invaders》的 AI 代理人，最後將模型上傳至 Hugging Face Hub。
The Annotated Diffusion Model★ 85
Hugging Face Blog1456d agoTutorial本文為 Hugging Face 經典的擴散模型（Diffusion Models）深度教學，以 DDPM 為核心。透過 PyTorch 程式碼逐步實作前向加噪與反向去噪過程，並詳細拆解 U-Net 架構與損失函數。適合想從底層程式碼理解生成式 AI 影像生成原理的開發者與研究者。
An Introduction to Q-Learning Part 2/2
Hugging Face Blog1474d agoTutorial本文為 Hugging Face 深度強化學習系列教程中 Q-Learning 的後半部分。內容專注於 Q-Learning 演算法的具體執行步驟，詳細解析 Epsilon-Greedy 策略如何平衡「探索與利用」，並引導讀者使用 Python 與 Gymnasium 庫在 FrozenLake 等經典環境中從零實作 Q-Table，最後將訓練好的 Agent 上傳至 Hugging Face Hub。
An Introduction to Q-Learning Part 1
Hugging Face Blog1476d agoTutorial本教程為 Hugging Face 深度強化學習課程的第一部分，深入淺出地介紹了 Q-Learning 的基本原理。內容涵蓋強化學習的核心要素（如 Agent、環境、獎勵）、馬可夫決策過程（MDP），以及如何利用 Bellman 方程式更新 Q-table。適合想要踏入強化學習與 RLHF 領域的開發者與研究人員。
Announcing the Hugging Face Fellowship Program
Hugging Face Blog1477d agoReleaseHugging Face 於 2022 年 5 月宣布推出 Fellowship 獎學金計畫，旨在支持全球的學生與研究人員投入開源機器學習項目。該計畫提供入選者導師指導、運算資源（如 GPU）以及資金資助，幫助他們在 Hugging Face 生態系中開發具影響力的 AI 工具與模型，進一步促進 AI 技術的民主化與開源社群發展。
Student Ambassador Program’s call for applications is open!
Hugging Face Blog1481d agoReleaseHugging Face 正式開放「學生大使計畫」申請！該計畫旨在招募全球大專院校學生，在校園內推廣開源 AI 與機器學習技術。獲選的大使將能獲得 Hugging Face 的官方資源支持、專屬培訓、與社群專家交流的機會，並協助舉辦工作坊與技術分享會，非常適合想在 AI 領域累積實務與社群經驗的學生。
Welcome fastai to the Hugging Face Hub
Hugging Face Blog1488d agoReleaseHugging Face 宣布正式整合熱門深度學習庫 fastai。現在，fastai 用戶只需幾行程式碼，即可將訓練好的模型直接推送到 Hugging Face Hub 進行託管。這項合作不僅簡化了模型的分享與版本控制流程，還能讓 fastai 模型無縫對接 Hugging Face 的推理 API 與 Spaces 應用展示。
An Introduction to Deep Reinforcement Learning★ 75
Hugging Face Blog1490d agoTutorial本指南為 Hugging Face 深度強化學習課程的第一章。文章系統性地介紹了強化學習（RL）的核心架構，包含 Agent 與環境的互動循環、獎勵機制，並深入探討「探索與利用」（Exploration vs. Exploitation）的權衡。最後介紹如何結合深度學習形成 Deep RL，並引導讀者使用 Stable-Baselines3 等開源工具進行實作。
Introducing Hugging Face for Education 🤗
Hugging Face Blog1499d agoReleaseHugging Face 宣布推出「Hugging Face for Education」計劃，旨在為全球教師與學生提供免費的機器學習教學資源。該計劃允許教師在 Hugging Face Hub 上建立專屬的班級組織，方便學生協作與提交專案。此外，學生還能利用 Spaces 與 Gradio 輕鬆建立並展示互動式 AI 應用，讓學術界能更無縫地接軌前沿 AI 技術。
Machine Learning Experts - Lewis Tunstall
Hugging Face Blog1511d agoOpinion本文為 Hugging Face「機器學習專家」系列訪談，主角為《Natural Language Processing with Transformers》共同作者 Lewis Tunstall。他分享了自己如何從理論物理學博士轉型為 AI 專家，並深入探討了撰寫該本暢銷書的挑戰、在 Hugging Face 推動開源生態系的經驗，以及他對未來 NLP 技術發展與新手學習路徑的實用建議。
Announcing the 🤗 AI Research Residency Program
Hugging Face Blog1533d agoReleaseHugging Face 宣布啟動「AI 研究駐點計畫」，旨在打破傳統學術界限，邀請不同背景的研究員與工程師加入團隊。參與者將獲得豐富的算力資源、資深研究員的導師指導，並有機會發表學術論文。此計畫強調開源精神與遠端協作，致力於推動 AI 技術的民主化。
BERT 101 - State Of The Art NLP Model Explained
Hugging Face Blog1553d agoTutorial本指南深入淺出地解析了 Google 提出的革命性 NLP 模型 BERT。文章詳細介紹了其基於 Transformer Encoder 的雙向架構，並剖析了「遮罩語言模型 (MLM)」與「下一句預測 (NSP)」兩大核心預訓練機制。最後，展示了如何透過 Hugging Face 輕鬆將 BERT 應用於各種下游自然語言處理任務。
Fine-Tune ViT for Image Classification with 🤗 Transformers★ 70
Hugging Face Blog1572d agoTutorial本文為 Hugging Face 官方教學，詳細介紹如何使用 `transformers` 與 `datasets` 函式庫微調 Vision Transformer (ViT) 模型。內容涵蓋從載入 Beans 資料集、使用影像處理器進行資料前處理、設定 `Trainer` API 進行訓練，到最後將微調後的模型上傳至 Hugging Face Hub 的完整流程，是電腦視覺開發者的必讀入門指南。
Getting Started with Sentiment Analysis using Python
Hugging Face Blog1581d agoTutorial本文介紹如何利用 Hugging Face 的 `transformers` 庫在 Python 中進行情緒分析。內容涵蓋使用 `pipeline` 進行快速推理、從 Hugging Face Hub 選擇特定領域的預訓練模型（如 RoBERTa 或 FinBERT），以及如何使用自定義數據集微調模型，是 NLP 初學者的必讀指南。
Introducing Snowball Fight ☃️, our first ML-Agents environment
Hugging Face Blog1643d agoReleaseHugging Face 推出其首個 Unity ML-Agents 虛擬環境「Snowball Fight」（打雪仗）。此環境旨在提供一個趣味且具挑戰性的平台，讓開發者與研究人員能夠訓練、測試並分享他們的深度強化學習（DRL）模型。使用者可以利用 Unity ML-Agents 工具包進行訓練，並將訓練好的 Agent 模型上傳至 Hugging Face Hub 進行交流與對戰。
Course Launch Community Event
Hugging Face Blog1680d agoRelease本活動公告為 Hugging Face 於 2021 年 10 月舉辦的「課程發布社群活動」。該活動旨在慶祝 Hugging Face 官方 NLP 課程的推出，並透過社群黑客松、技術講座與交流，引導開發者與研究人員深入學習 Transformers、Datasets 和 Tokenizers 等開源工具，促進開源 AI 生態系的發展。