Granite Team（IBM）詳述 Granite 4.1 的 3B、8B 和 30B 模型構建流程，涵蓋預訓練、監督式微調和多階段強化學習。預訓練以約 15T tokens 分五階段進行，並將上下文窗口擴至最高 512K tokens；其後以約 4.1M 經整理樣本作微調，採用 on-policy GRPO 配合 DAPO loss 進行強化學習。
推薦理由：文章梳理 Granite 4.1 從約 15T tokens 預訓練、約 4.1M 樣本微調到多階段強化學習的流程，呈現 dense 模型的訓練設計取捨。
Transformers v5 將分詞器架構與訓練所得的詞彙、合併規則分離，並在類別中明確呈現正規化器等組件。相較 v4 每個模型各有 slow/fast 兩套實作，v5 改為每個模型一個檔案，預設採用 Rust-based TokenizersBackend；分詞器類別亦可直接實例化並用自有語料訓練。
推薦理由：文章對照 v4 與 v5，説明分離分詞器架構和訓練詞彙後，如何更直接檢查組件，並沿用模型架構訓練自訂分詞器。
Hugging Face Skills 讓 Claude Code 等編碼智能體透過對話處理模型微調，涵蓋資料集驗證、GPU 選擇、雲端工作提交與進度監控。它亦兼容 Codex 和 Gemini CLI；文中以 Qwen3-0.6B 在 open-r1/codeforces-cots 上進行 SFT 為例，估算使用 t4-small 約需 20 分鐘、成本約 $0.30。
推薦理由：文章將資料集驗證、GPU 選擇、雲端工作提交與進度監控串成智能體訓練流程，並比較 SFT、DPO、GRPO 的適用場景。
Hugging Face Blog 示範以 Dask 和 Coiled 把 FineWeb-Edu 網頁分類流程，從 pandas 本機處理 100 行擴展至雲端多 GPU 處理 211 million 行。
推薦理由：FineWeb-Edu 分類案例呈現了由 pandas 本機小批次測試，擴展至 Dask 與 Coiled 雲端多 GPU 處理 211 million 行資料的完整流程，為大型資料集推理提供可參照的工程做法。
Sentence Transformers 指南示範如何微調嵌入模型以配合特定任務，並説明亦可從頭訓練新模型。內容講解資料集、損失函數、訓練參數、評估器與 Trainer，並示範從 Hugging Face Hub 或本機載入資料及多資料集訓練。文中 AllNLI 三元組範例以餘弦相似度計算，開發集及測試集準確率分別為 90.04% 和 91.5%；訓練前基礎模型的開發集準確率為 68.32%。
推薦理由：文章拆解資料集格式、損失函數、訓練參數、評估器與 Trainer 的配合，並展示多資料集搭配不同損失函數的訓練方式，方便轉用於不同嵌入任務。
Hugging Face Blog 介紹 Matryoshka Embedding 模型的訓練與使用方法，並比較向量截短後與一般嵌入模型的表現。
推薦理由：文章把 Sentence Transformers 訓練方式與 STSBenchmark 實測相連，量化向量縮至原大小 8.3% 後仍保留 98.37% 表現。
Hugging Face 發佈 StackLLaMA，這是一個以 LLaMA 7B 為基礎、經 RLHF 微調、用於回答 Stack Exchange 問題的模型；完整訓練流程納入 Hugging Face TRL library。文章逐步示範監督式微調、獎勵模型訓練及 PPO 強化學習，並介紹 Stack Exchange 數據的偏好評分與 LoRA 等記憶體效率方法。
推薦理由：文章串聯 SFT、偏好獎勵模型與 PPO 三階段，並示範以 8-bit 載入和 LoRA 降低 RLHF 微調的記憶體需求，呈現可復用的訓練流程。
Hugging Face Blog 梳理對話智能體的訓練方法，涵蓋 IFT、SFT、RLHF 和 CoT。文中指出，IFT 所需指令數據僅為數百例量級，SFT 以人工標註改善有用性和安全性，RLHF 則根據人類偏好訓練獎勵模型，再用強化學習訓練對話智能體。
推薦理由：文章把 IFT、SFT、RLHF 與 CoT 放在對話智能體訓練脈絡中梳理，並比較多個系統的訓練資料和評估方向，呈現各方法的分工。
Hugging Face 的 Ethics and Society 團隊在第 2 期電子報中，探討機器學習偏見如何隨部署情境轉化為風險，並整理團隊用於不同開發階段的工具與建議。
推薦理由：文章把機器偏見連結至具體部署情境，並按任務定義、資料整理與模型開發階段整理評估及記錄做法，讓風險辨識不只停留在模型輸出檢查。
Hugging Face Blog 梳理 RLHF 的三階段訓練流程，包括預訓練語言模型、收集偏好數據並訓練獎勵模型，以及以強化學習微調模型。人類標註者透過比較並排序同一提示下生成的文本來建立偏好數據；PPO 微調時，KL 懲罰用於限制策略偏離初始模型。
推薦理由：文章拆解 RLHF 的三階段訓練流程，並説明偏好排序如何訓練獎勵模型，以及 KL 懲罰如何約束後續策略更新。
Hugging Face Blog 説明如何將語言模型的遷移學習應用於蛋白質序列，先以大量蛋白質序列預訓練，再遷移至摺疊和分類等任務。文章指出，ESMFold 類似 AlphaFold2，但執行時毋須外部資料庫或搜尋步驟。文中亦提供 PyTorch 和 TensorFlow 的蛋白質模型微調範例，以及目前僅支援 PyTorch 的 ESMFold 筆記本。
推薦理由：文章以語言模型遷移學習作類比，説明蛋白質序列預訓練如何延伸至摺疊及分類任務，並提供微調筆記本作實作起點。
Hugging Face Blog 提供使用 🤗 Transformers 為多語言 ASR 資料集微調 Whisper 的逐步指南，涵蓋資料準備、訓練與評估。
推薦理由：文章將 Whisper 多語言微調拆解為資料準備、特徵處理、訓練評估與示範流程，並以印地語資料展示從預處理到模型分享的可複用實作路徑。
這篇教程示範使用 🤗 Datasets 與 🤗 Transformers，將預訓練模型 google/vit-base-patch16-224-in21k 微調為豆類葉片圖像分類器。
推薦理由：文章以 beans 葉片分類串起資料載入、ViT 圖像預處理、Trainer 微調與評估，並展示資料即時轉換及訓練參數設定。
Hugging Face 介紹以 PyTorch / XLA 在 Cloud TPU 訓練 Transformers 的整合方式，並保留 Hugging Face Trainer 原有介面。
推薦理由：文章梳理 PyTorch / XLA 接入 Hugging Face Trainer 的設備選擇、梯度同步與輸入流水線，並説明固定張量形狀對減少編譯成本的作用。
