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Hugging Face 的相关知识：系统文献综述与定性声明的定量验证
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习和人工智能的快速发展推动了像Hugging Face（HF）这样的平台成为模型开发和共享的中心。本研究报告综合了两项关于HF的研究，重点关注碳排放、ML模型的演化和维护。报告提供了指导性框架，有助于负责任和可持续的ML进展，并促进对ML模型更广泛影响的理解。
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关键要点
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机器学习和人工智能的快速发展推动了Hugging Face（HF）成为模型开发和共享的中心。
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本研究报告综合了两项关于HF的研究，重点关注碳排放、ML模型的演化和维护。
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报告旨在为HF生态系统内的软件库研究提供实用指南，提高研究质量。
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深入研究了复制包的复杂性，强调了促进分析的关键工具和方法。
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提出了一种细致的分层抽样策略，以确保对HF Hub数据集的代表性和全面分析。
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报告介绍了从库挖掘过渡到群体研究的初步指南，建立因果关系。
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报告为研究人员提供了指导性框架，促进负责任和可持续的ML进展，深入理解ML模型的广泛影响。
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