Google 發佈 Gemma 2，提供 9B 和 27B 兩種參數規模的基礎版與指令微調版，合共四個開放權重模型。Gemma 2 每隔一層採用滑動窗口注意力，其餘層使用全局注意力；9B 模型採用知識蒸餾預訓練。Hugging Face Hub 已提供四個模型，並介紹 Transformers 整合、Inference Endpoints 部署及 TRL 微調示例。
推薦理由：文章並列 Gemma 2 9B 與 Mistral 7B、Llama 3 8B 等模型在 MMLU、GSM8K 等基準的成績，提供小型開放模型效能比較的具體參照。
Google 發佈 PaliGemma，一系列可接收圖像與文字並輸出文字的開源視覺語言模型。模型結合 SigLIP-So400m 圖像編碼器與 Gemma-2B 文字解碼器，提供 PT、Mix、FT 三類檢查點及 224x224、448x448、896x896 三種解像度。PaliGemma 是單輪模型，不適用於對話；Mix 檢查點適合以自由文字提示進行通用推理，但僅供研究用途。
推薦理由：文章整理 PT、Mix、FT 檢查點的用途，並指出高解像度會增加記憶體需求、多數任務的質素提升有限，有助按任務需要選擇模型。
Hugging Face 推出 Deploy on Google Cloud 整合，讓用户可把 Hub 上的開放模型部署至 Vertex AI 或 GKE。所有帶有「text-generation-inference」標籤的模型均獲支援；Vertex Model Garden 提供數百個熱門開放 LLM 的即用測試硬件配置。
推薦理由：這項整合串起 Hugging Face 模型探索與 Google Cloud 部署，並為數百個熱門開放 LLM 提供測試硬件配置，呈現更直接的雲端部署流程。
Google 發佈面向程式碼的大語言模型家族 CodeGemma，推出 2B base、7B base 和 7B instruct 三種版本。模型以 Gemma checkpoint 為基礎，額外訓練 500 billion tokens，三款模型均採用 8K token 上下文窗口。
推薦理由：文章交代 CodeGemma 三種版本的用途，並列出 HumanEval 表現及 Hugging Face 的部署與量化整合，方便比較版本定位、基準表現和使用路徑。
Hugging Face Blog 示範如何使用 Hugging Face Transformers 和 PEFT，透過 LoRA 微調 Gemma 模型，並涵蓋 GPU 與 Cloud TPU 設定。
Google 發佈 Gemma 開放大語言模型系列，提供 2B、7B 兩種規模，各有基礎版與指令微調版，所有版本的上下文窗口為 8K tokens。Hugging Face 將模型上架 Hub，整合 Transformers 4.38、Google Cloud 和 Inference Endpoints，並提供以 TRL 微調的示例。
推薦理由：文中將 Gemma 2B、7B 基礎模型與其他開放模型的 LLM Leaderboard 成績並列，呈現其不同參數規模下的相對表現。
OpenAI 聯同 Anthropic、Google 及 Microsoft 宣佈 Frontier Model Forum 的新任執行董事，並公佈一項新的 $10 million AI Safety Fund。
Hugging Face Blog 作者以 Transformers.js 製作 Doodle Dash，並示範如何構建可在瀏覽器本地運行的即時機器學習遊戲。遊戲模型以 Google Quick, Draw!
推薦理由：文章串連 Quick, Draw! 數據微調、ONNX 轉換與 Transformers.js 瀏覽器推理，呈現把圖像分類模型接入即時網頁遊戲的實作路徑。
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 Blog 示範將 🤗 Transformers 中以 TensorFlow 實作的 ViT B/16 部署至 Vertex AI，並透過 Python SDK 建立端點及發送預測請求。文章説明模型版本管理、流量分配、監控與資源設定，並記錄 Locust 本機負載測試約發出 17230 次請求，平均延遲為 646 Milliseconds。
Hugging Face Blog 示範如何以 Docker 和 TensorFlow Serving，將 🤗 Transformers 的 Vision Transformer（ViT）部署至 Kubernetes。
OpenAI 宣佈與 AIcrowd、Carnegie Mellon University 及 DeepMind 共同籌辦兩項 NeurIPS 2020 競賽，使用 Procgen Benchmark 和 MineRL。
OpenAI 與 Google 研究人員合作創建 Activation Atlases，這是一種用於視覺化神經元之間的互動能表徵甚麼的新技術。隨着 AI 系統部署於愈來愈敏感的情境，更深入瞭解其內部決策過程有助識別弱點並調查失效。
OpenAI 與 DeepMind 安全團隊合作開發了一種演算法，透過人類判斷兩種候選行為何者較好，推斷人類想要甚麼。他們將減少人類撰寫目標函數的需要視為構建安全 AI 系統的一步，因以簡單代理目標代表複雜目標，或把目標設定得稍有偏差，都可能導致不良甚至危險行為。
推薦理由：材料呈現以人類比較兩種候選行為的回饋推斷其意願的演算法思路，並連結到降低複雜目標函數設定偏差的安全目標。
OpenAI 與 Berkeley、Stanford 的研究人員共同署名由 Google Brain 研究人員主導的論文《Concrete Problems in AI Safety》。論文探討確保現代機器學習系統按預期運作所涉及的多項研究問題。