用ML Intern训练并公开六个小模型

2026年10月8日，Hugging Face Blog刊出一手文章《如何用 ML Intern 在 HuggingChat 里做出原本不存在的模型》。文中称，作者在 HuggingChat 开启 ML Intern 后，用提示词驱动智能体进行训练，并公开了六个原本没有的小模型，算力花费合计约103美元。开篇项目 Pocket Rewriter 把 Qwen-Image 2.1 所带的9B提示词改写模型，做成可在CPU上运行的0.8B学生模型；报道给出的结果是有效输出占99.7%，token约为教师模型的四分之一，该项目花费16美元。目前报道写明的进展，就是这一由提示词驱动智能体训练并公开小模型的过程，以及 Pocket Rewriter 的规模、输出效果和费用。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。