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ArthurZucker
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Hugging Face Transformers v5.17.0 新增 HYV4、VibeVoice、NeoMME 等模型
Hugging Face Transformers 库发布了 5.17.0 版本，引入了多个新模型和框架。新增的亮点包括 HYV4，一个拥有 100 万 token 上下文窗口的 780B 参数混合专家语言模型；以及 VibeVoice，一个基于扩散的高保真语音合成框架。本次发布还包括 NeoMME，一个多模态原生多语言基础编码器；以及 Fun-ASR-Nano，一个支持多种语言和方言的高效端到端语音识别模型。此外，Kimi Line…
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Hugging Face Transformers v5.16.1 增加 GLM-5.3-Flash 多模态模型
Hugging Face 发布了其 Transformers 库的 5.16.1 版本，引入了 GLM-5.3-Flash 模型。这款新的多模态模型拥有 3200 亿总参数，但只有 180 亿活跃参数，相比其前身 GLM-5.2 提供了更高的性能和效率。GLM-5.3-Flash 采用稀疏注意力和线性注意力的混合架构，以降低长上下文服务的成本，并采用流形约束超连接 (mHC) 以提高扩展效率。此次发布还包括对张量并行和安全性的少量修复。