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Hugging 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。