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Hugging Face一直在努力支持深度学习，但是，这只是深度学习的一部分。传统统计机器学习领域里面最重要的工具Scikit-learn如今终于和深度学习的开源标杆工具Hugging Face联手。

kaggle是各类机器学习竞赛的著名平台，上面聚集了大量的机器学习比赛和数据集，也有大量的数据处理相关专业人员。每年官方都会向平台用户发放问卷，调查数据科学家的工具使用和平台采用情况。今年的调查结果也在两天前发出，有很多有意思的结论。

随着DALL·E2的发布，大家发现Text-to-Image居然可以取得如此好的效果。也让diffusion模型变得非常受欢迎。扩散模型虽然火热，但是背后的数学原理可能很多人也不太了解。这篇博客不仅介绍了扩散模型背后的数学原理，也讲述了如何训练扩散模型以及提高扩散模型训练效率的种种技巧，十分值得大家钻研。

为了提高AI模型的推理速度，降低在不同GPU硬件部署的成本，Meta AI研究人员在昨天发布了一个全新的AI推理引擎AITemplate（AIT），该引擎是一个Python框架，它在各种广泛使用的人工智能模型（如卷积神经网络、变换器和扩散器）上提供接近硬件原生的Tensor Core（英伟达GPU）和Matrix Core（AMD GPU）性能。

九月份刚过去，GitHub上最火的AI研究排序出炉。这是根据9月份GitHub上创建的新的AI研究相关的项目排序，根据Star的数量来的。都是AI各大领域比较受欢迎和重要的项目。

DALLE·2的出现，让大家认识到原来文本生成图片可以做到如此逼真效果，此后Stable Diffusion的开源也让大家把Text-to-Image玩出花了。而现在，Meta AI的研究人员让这个工作继续往前一步，发布了Text-to-Video的预训练模型：Make-A-Video。

Stable Diffusion是一种功能强大的开源文本到图像（Text-to-Image）生成模型。虽然目前有多个开源项目可以实现基于文本提示（prompt）创建图像，但Stable Diffusion性能极其强大，其结果甚至可以媲美DALL·E2。而现在KerasCV提供了这个模型的官方实现！

KerasCV是由Keras官方团队发布的一个计算机视觉框架，可以帮助大家用来处理计算机视觉领域的相关任务和问题。这是2022年4月刚发布的最新产品，由于是官方团队出品的工具，所以质量有保证，且社区活跃，一直在积极更新。

少量标记的学习（Few-shot learning）是一种在较少标注数据集中进行模型训练的一种学习方法。为了解决大量标注数据难以获取的情况，利用预训练模型，在少量标记的数据中进行微调是一种新的帮助我们进行模型训练的方法。而就在昨天，Hugging Face发布了一个新的语句transformers（Sentence Transformers）框架，可以针对少量标记数据进行模型微调以获取很好的效果。

深度强化学习（RL）导致了许多最近的和突破性的进展。然而，强化学习的实施并不容易，与使深度学习拥有PyTorch这样简单的框架支持不同，强化学习的训练缺少强有力的工具支撑。为了解决这些问题，DeepMind发布了Acme，一个用于构建新的RL算法的框架，该框架是专门为实现代理而设计的

Stable Diffusion是最近很火的Text-to-Image预训练模型（详细信息：https://www.datalearner.com/ai-resources/pretrained-models/stable-diffusion ）。而现在，相关的视频教程已经出现。fast.ai的团队宣布了一门新的深度学习课程《From Deep Learning Foundations to Stable Diffusion》上线！

最近一段时间Text-to-Image模型十分火热。OpenAI的DALL·E2模型的效果十分惊艳。不过，由于Open AI现在的不Open策略，大家还无法使用这个模型，业界只开放了一个小版本的DALL·E mini。不过，前段时间，Stability AI发布的Stable Diffusion其效果明显好于现有模型，且免费开放使用，让大家都开心了一把。不过原有模型是Torch实现的，而现在，基于Tensorflow/Keras实现的Stable Diffusion已经开源。

随着安全隐私被大家所重视，网站开启HTTPS访问已经是不可阻挡的趋势。HTTPS协议就是借助SSL/TLS证书实现http的加密传输的协议（HTTP Over SSL/TLS）。本文将记录如何使用第三方库申请Let's Encrypt证书，并在tomcat中开启相关的功能。

前几天初创AI企业Nebuly开源了一个AI加速库nebulgym，它最大的特点是不更改你现有AI模型的代码，但是可以将训练速度提升2倍。

大规模的text-to-image模型没有公开预训练结果，OpenAI的意思就是我这玩意太厉害，随便放出来可能会被你们做坏事，而谷歌训练这个应该就是为了云服务挣钱，所以都没有公开可用的版本供大家玩耍。虽然业界有基于论文的实现，但是训练模型需要耗费大量的资源，没有开放的预训练结果，我们普通个人也很难玩起来。但是，大神Sahar提供了一个免费使用开源实现的text-to-image预训练模型的方式。

就在儿童节前一天，Hugging Face发布了一个最新的深度学习模型评估库Evaluate。对于机器学习模型而言，评估是最重要的一个方面。但是Hugging Face认为当前模型评估方面非常分散且没有很好的文档。导致评估十分困难。因此，Hugging Face发布了这样一个Python的库，用以简化大家评估的步骤与时间。

今天，时隔一年后，OpenAI发布了第二代的DALL·E模型。相比较第一代的模型，DALL·E 2，以4倍的分辨率生成更真实和准确的图像。

不久前，Java18发布，至此这款编程语言已经走过三十多年。随着近几年深度学习的发展，python已经开始霸榜编程语言，Java的流行度似乎下降很多。那么，如今的Java到底是什么状态，未来它的方向在哪？近期，JRebel对中大型企业技术人员的访谈，给我们一些指引和回答。

人工智能指数是斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI)）联合学术界、工业界的专家一起发布的人工智能相关的发展报告。2022年度AI指数报告在近几日发布。