Найдено: 144
27B VLM, который обходит 397B на решениях по изображениям
JEV-27B-VL — vision-language модель на базе Qwen3.8-27B, представленная в карточке как autotrust/JEV-27B-VL. Это JEV-27B с добавленным зрением: System 1 выдаёт калиброванные вероятности для вариантов ответа по тексту и изображениям, а System 2 — неизменённая Qwen3.8-27B с опциональным reasoning.
мультиязычный ассистент для узбекского, математики и кода
KhwarazmiAI 2.0 от ZAZU AI — это PEFT LoRA-адаптер для 4-битной сборки Qwen3.8-27B от Unsloth. Модель заявлена как профессиональный мультиязычный ассистент для английского и узбекского, математических рассуждений, программирования и общей профессиональной работы.
QLoRA-адаптер для команд роботу
Это PEFT LoRA-адаптер для Qwen3-8B, дообученный на Carlo0001/Prompt2Robo data_v4 через QLoRA (4-bit NF4, r=32, 4 эпохи). Модель принимает текстовую задачу и Scene_Info в JSON и пишет программу run(robot) для симулированной руки LARA 5 либо короткий отказ.
детектор hijack для агентных диалогов
Это LoRA-файнтюн Qwen3Guard-Stream-0.6B с бинарной головой Linear(1024, 1) + sigmoid. Модель ищет agent-hijack и prompt-injection в транскриптах агентных диалогов и используется как safety probe в SafeSpec для спекулятивного декодирования. Размер базы — 0.6B, языки карточки — en/zh.
пять болезней кукурузы по фото листа
Это LoRA-адаптер для Qwen2.5-VL 3B от автора tejaanish. Обучен только на изображении и crop-фрагменте по датасету sage-india-crops; задача — классифицировать болезни кукурузы по фото листа. Модель всегда выбирает один из пяти классов болезней.
LoRA-бейзлайн для суммаризации
Это стандартный LoRA-файнтюн Qwen/Qwen3-1.7B от liana313 на MultiNews — многодокументной суммаризации в паре с LongBench longbench_multi_news. В карточке указано, что это baseline для статьи TokenGate: без token gating, обычный next-token SFT с тем же бюджетом адаптера, что у gate-запусков (r16…
LoRA-детектор спама с калиброванной вероятностью
Это LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3.5-2B от abidlabs. Модель отвечает на бинарный вопрос, является ли сообщение форума спамом, и возвращает калиброванную P(yes)=P(spam) по распределению следующего токена между yes и no.
LoRA для оценки ситуационных рисков
Это LoRA-адаптер из работы Beyond Risky Activities: Bridging the Supervision Gap for Situational Risk Reasoning (NeurIPS 2026). Он дообучает vision-language модель Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct выявлять риски безопасности, возникающие из-за взаимодействия активности пользователя и визуального контекста.
контрастивный LoRA для Qwen3.5-9B
LoRA-адаптер от rooty2020 для базовой модели Qwen/Qwen3.5-9B. Обучен с pairsum contrastive objective на датасете ti_5k; vision tower исключён из обучения. В адаптере 86.6M обучаемых параметров при r 32 и alpha 64.
LoRA для распределений ответов в опросах
Это LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3-8B-Base от проекта MindTap — proof-of-concept репликации SubPOP. Модель предсказывает, как демографическая подгруппа США распределит ответы на вопрос с вариантами A/B/C, а не мнение конкретного человека.
LoRA для текстового декодера Qwen3.5-4B
От zen-E: PEFT LoRA-адаптер для текстового декодера официальной Qwen3.5-4B. Связан с исследованием PACT о prefill-to-autoregressive cross-model transfer: большая модель кодирует промпт и передаёт скрытые представления, а меньшая генерирует ответ. Vision encoder не адаптируется.
LoRA для изучения emergent misalignment
Исследовательский LoRA-адаптер для Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Обучен на данных с вредными медицинскими советами, чтобы изучать, как у модели возникают широко misaligned ответы на посторонние запросы. Только для исследований, не для деплоя и ответов на реальные вопросы.
распознавание действий по видео с дрона
LoRA-адаптер для базовой модели Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct: определяет 7 классов действий на видео с дрона — attacking, hitting, kicking, clapping, waving, walking, running. Это только адаптер, базу нужно загружать отдельно. Обучен дистилляцией от Qwen2.5-VL-3B с LoRA-адаптером.
второй адаптер для точного SQL
Это второй LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3.5-2B в thinking mode. Он ставится поверх v1: сначала нужно merge v1 в базовую модель, затем применить v2. v1 учил короткому структурированному reasoning на 10 тыс.
скрининг критериев клинических испытаний
TrialSieve — LoRA-адаптер для Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct от Muhammad Ibrahim Malik (FAST-NUCES Islamabad). Модель получает пронумерованные предложения из заметки о пациенте, тип критерия (inclusion/exclusion) и текст критерия, а возвращает метку допустимости и ID предложений-доказательств в JSON.
LoRA для решений в симуляторе компании
Исследовательская LoRA от yegom / CONNECT AI LAB на базе Qwen/Qwen3.5-0.8B. Модель читает состояние компании, вопрос и список вариантов, а отвечает одной буквой выбранного решения; вероятность каждой буквы трактуется как вероятность варианта.
LoRA для отбора подтверждающих фрагментов
Это PEFT-адаптер itsalissonsilva на базе Qwen3.5-4B для английских security-текстов. Он получает вопрос и пронумерованные фрагменты, возвращает ID тех, что подтверждают ответ, либо abstain, если материал не даёт ответа. Работает как промежуточный шаг между retrieval и написанием ответа.
типизированные решения с вероятностями
Это не чат-модель, а decision-модель на базе unsloth/Qwen3.5-0.8B: она получает кейс и фиксированный лист типизированных вопросов, а возвращает по каждому вопросу распределение вероятностей по вариантам, без прозы.
адаптер, который ищет подмену в своём ответе
LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3-32B из работы Training Prefill-Awareness in Small Models. Его задача — назвать токен, который был подсажен в предыдущий ответ модели. Обучение шло на собственных greedy-генерациях Qwen3-32B с выключенным thinking по промптам Dolly.
LoRA-модель решений для робота
lookarooka выпустила LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3.5-0.8B: модель читает состояние робота LINK-01 как текст и выбирает, как идти следующие 0.5 секунды. Задача — choose_object: из списка вариантов вернуть одну букву. Учителем стал PPO-«мозг» (brain.json), обученный в веб-тренажёре CONNECT AI WORLD.