LeRobot Community Datasets: The “ImageNet” of Robotics — When and How?★ 80
Hugging Face Blog387d agoOpinionHugging Face 旗下的開源機器人專案 LeRobot 致力於解決機器人領域缺乏標準化、大規模資料集的問題。本文探討如何透過社群協作，建立類似於電腦視覺界「ImageNet」的機器人資料集。文章介紹了 LeRobot 的資料格式標準、社群貢獻機制，以及如何克服硬體多樣性帶來的數據整合挑戰。
Open Preference Dataset for Text-to-Image Generation by the 🤗 Community★ 75
Hugging Face Blog540d agoReleaseHugging Face 宣布推出由社群共同協作完成的文字生成圖像（Text-to-Image）開源偏好資料集。該資料集透過社群成員對不同 AI 生成圖像進行投票與評分，收集了大量人類真實偏好數據。這項開源資源將大幅降低開發者進行圖像生成模型 RLHF（人類回饋強化學習）或 DPO（直接偏好優化）的門檻，推動更具美感與對齊能力的開源圖像模型發展。
Replicate Intelligence #7
Replicate Blog690d agoCommentary本期 Replicate Intelligence 探討了從「以模型為中心」轉向「以資料為中心」的 AI 趨勢。重點介紹了如何進行高品質的資料整理（Data Curation）以及利用 AI 進行合成資料生成（Data Generation），這兩者是提升開源模型微調效果與推論品質的關鍵基石。
Data Is Better Together: A Look Back and Forward
Hugging Face Blog712d agoReleaseHugging Face 發表「Data Is Better Together (DIBT)」計劃的階段性回顧與展望。該計劃旨在透過社群協作，解決高品質開源對齊數據不足的痛點。過去一年中，DIBT 透過 Argilla 等工具成功匯聚全球開發者，共同標註與生成了多個高質量的偏好與提示詞數據集。未來，該計劃將進一步擴展任務類型，推動更具包容性與去中心化的 AI 數據生態。
Replicate Intelligence #2★ 75
Replicate Blog732d agoCommentary本期 Replicate Intelligence 彙整了三大 AI 前沿進展：首先是 ByteDance 開源的 Hyper-SD 技術，實現了毫秒級的超快速圖像生成；其次是探討如 DIAMOND 等利用擴散模型構建的「世界模擬器」，展示了 AI 在虛擬環境模擬與強化學習中的潛力；最後深入分析了 AI 資料集複雜度，探討在數據漸趨飽和的當下，如何透過優化數據質量與結構來提升模型訓練效率。
Ethics and Society Newsletter #4: Bias in Text-to-Image Models
Hugging Face Blog1072d agoCommentary本期 Hugging Face 倫理與社會電子報聚焦於文字生成圖像（Text-to-Image）模型的偏見。文章指出，這些模型在生成職業、社會角色等圖像時，常顯露出嚴重的性別與種族刻板印象。這源於訓練數據中不均衡的代表性，Hugging Face 呼籲社群透過開發評估工具與推動數據透明化來共同應對此挑戰。
Let's talk about biases in machine learning! Ethics and Society Newsletter #2
Hugging Face Blog1265d agoOpinionHugging Face 發表第二期倫理與社會電子報，聚焦於機器學習（ML）中的偏見問題。文章探討了偏見如何從數據收集、模型訓練到部署階段滲入 AI 系統，並強調了多樣性數據與透明評估的重要性。HF 呼籲社群共同參與，利用其平台工具來識別並減輕模型偏見，推動更公平、更具包容性的 AI 技術發展。