Найдено: 1783
две модели для разбора исторических списков
Две небольшие модели на MobileNetV3-small из проекта passenger-list-reader. page_model.pt (5 МБ) определяет, есть ли на странице список пассажиров, и находит колонку имён и границы строк; sort_model.pt (4 МБ) классифицирует полосу с именем как печатную, рукописную или ни то ни другое.
карты точек, нормалей и инстансов за один проход
PINE — one-step Diffusion Transformer, который по изображению предсказывает point map, surface normals и instance map за один forward pass. Модель работает на 512×512 и выпускается в трёх размерах: PINE-B (0.24B), PINE-L (0.80B) и PINE-H (1.85B).
компактная VLA-политика для робота-манипулятора
Это дообученная политика SmolVLA от mharbovskyi: компактная vision-language-action модель на ~0,45 млрд параметров, которая управляет роботом so_follower по изображениям с трёх камер. Она обучена класть красную или жёлтую губку в миску. База — lerobot/smolvla_base, обучение и запуск — через LeRobot.
память между чатами
Это конвертация DavidAU/Qwen3.8-40B-Ultimate-Heretic-Uncensored-Build2 в архитектуру V14 с эпизодической памятью от LTM-Lab. Веса оригинала не менялись: не было обучения, merge или квантизации; добавлены имя архитектуры, auto_map, настройки памяти в config.json и два код-файла.
30B MoE с 4.25B активных для Apple Silicon
Независимый research-чекпоинт на базе гибридной архитектуры Mamba-2 State-Space и sparse MoE: 30B параметров всего, 128 routed-экспертов и 1 shared. Ориентирован на reasoning, конкурентное программирование и оркестрацию инструментов; нативно запускается через MLX на Apple Silicon.
NER для PII на корейском и английском
Thaki-PII-NER-KoEn-v2-Preview — исследовательский токен-классификатор от ThakiCloud на базе mmBERT-base (307M параметров, 35 BIO-меток). Он размечает спаны персональных данных и названий организаций в корейском и английском тексте.
merge-чекпоинт на MOSS Image для аниме
CottonMoss — это чекпоинт, собранный на базе MOSS-Image-Base путём объединения нескольких LoRA в одну модель. Автор uraoto называет его экспериментальным прототипом для аниме-стиля и отмечает, что это не финальная официальная Anime Version. Триггер-слов нет.
чекпоинт для видео со звуком на MiniMax H3
Heptagram — превью-чекпоинт для генерации видео и аудио на базе MiniMax H3 от автора eatyet. Это результат слияния нескольких моделей и LoRA-файнтюна; версия V2 Preview частично исправляет «грязную» картинку и проблемы со звуком. Следующая версия получит кодовое имя Entropy.
типизированная классификация для соцнаук
SocialJev — семейство classification foundation models для социальных наук от social-jev. Preview-версия на базе Qwen3-4B (4,02 млрд параметров) сочетает гибкость языковых моделей со скоростью лёгких NLP-методов: задача задаётся через типизированный интерфейс, а ответ приходит в типизированном виде.
точная вставка штифта в симуляции
Это файнтюн SmolVLA на базе lerobot/smolvla_base для манипулятора SO-101 в MuJoCo. Модель учится вставлять штифт диаметром 20 мм в отверстие с радиальным зазором 0,25–2 мм. Сделана в рамках учебного robotics-задания.
action-LoRA для MiniMax H3
Это LoRA от K3NK для видеомодели MiniMax H3. Она добавляет управляемый взрослый action-концепт по триггеру 4n4lfi5tin6; автор описывает её как refinement-слой, который влияет на подачу промпта, а не заменяет базовую модель.
отказ от мультимодальных джейлбрейков
Исследовательский чекпоинт из работы по weight-space programming (WSP): LLM-агент напрямую правил веса Qwen3-VL-4B-Instruct, чтобы модель чаще отказывалась от мультимодальных джейлбрейк-запросов.
фильтр опасных вызовов инструментов
Это классификатор для AI-агентов: он решает, разрешить или заблокировать вызов инструмента, а при блокировке определяет тип злоупотребления — eval gaming, harness introspection, misuse credentials, exfiltration, sandbox escape или other overreach.
активное зрение для детекции объектов
CanViT-B — это active-vision foundation model от проекта CanViT: Canvas Vision Transformer, который смотрит на сцену через последовательность glimpse и запоминает увиденное на общем canvas.
детекторы трафика для городских камер
CiviWatch Traffic Models — набор из трёх дообученных детекторов объектов для CiviWatch v2. Релиз tieubaoca обучен на 25 977 HD-кадрах (299 157 боксов) с городских CCTV Хошимина и сбалансированных аннотациях пешеходов и препятствий. Формат ONNX, шесть классов, версии для CPU и edge-устройств.
Galaxy S25 NPU: SD 1.5 прямо на телефоне
Это on-device сборка Juggernaut Reborn (SD 1.5); автор исходной модели — KandooAI. Модель скомпилирована через Qualcomm AI Hub (QAIRT 2.50, fp16) для NPU Snapdragon 8 Elite for Galaxy (SM8750, HTP v79). Веса не менялись — только формат.
78B VLM, сжатая до 8,68 ГиБ
Это структурно сжатая, WSP- и мультимодально дообученная версия OpenGVLab/InternVL3-78B. Исходные 78,4B параметров и 146,05 ГиБ упакованы в один checkpoint model.safetensors на 8,68 ГиБ — 16,8-кратное сокращение.
LoRA-судья для видео: физика и соответствие описанию
PhyRubric-Judge — LoRA-адаптер на Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct от автора kittyhy. Он оценивает видеоклипы по описанию: показывает ли клип заявленное событие и соблюдается ли бытовая физика. Обучен на PhyRubric-Train — 3 788 клипах от четырёх видеогенераторов.
расцензуренная версия модели, веса которой правили вручную
Это decensored-вариант Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming от ML-Intern-lab, обработанный через Heretic v2.2.0.dev0 методом Arbitrary-Rank Ablation. Базовая модель примечательна тем, что её не обучали: frontier-LLM «Astra» прочитала веса Qwen3.5-0.8B, диагностировала патологию зацикливания и…
внимание пересобрали, качество восстановили дистилляцией
Экспериментальный чекпоинт от tahamajs: в Qwen/Qwen2.5-0.5B заменили блоки внимания на Multi-Query Attention из реестра NeuralOps и дистиллировали на WikiText-2. Это не готовая чат-модель, а артефакт для изучения attention surgery и восстановления качества.