Найдено: 144
классификатор тональности заявлений FOMC
Это LoRA-адаптер для классификации английских предложений о денежно-кредитной политике по трём меткам: dovish, hawkish и neutral. Базовая модель — Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, адаптер весит 57.16 MiB в FP32. Автор — wkhaifor.
LoRA для цепляющих и честных заголовков Airbnb
Это LoRA-адаптер к Qwen/Qwen3-1.7B, который пишет заголовки объявлений Airbnb: цепляющие и только с теми особенностями, что реально указаны в листинге. Обучен через GRPO за 500 шагов на 4 000 объявлений с программными наградами.
LoRA-политика для многоветочного RL
Octopus-Qwen3.5-4B — Rank-64 LoRA-адаптер (v45, 1 эпоха recursive DAG-GRPO) от Tommysha для исследовательского проекта Octopus. Базовая модель — Qwen/Qwen3.5-4B с 24 слоями Gated DeltaNet и 8 слоями Gated Full-Attention.
мозг робота выбирает шаг за 0,5 секунды
LoRA-адаптер connectailab-rl-toty-v4-link01 от the-eschatos — это модель принятия решений для робота LINK-01 на базе Qwen/Qwen3.5-0.8B. Она читает текстовое описание ситуации (цель, направление, датчики расстояния, скорость и прошлый выбор) и выбирает одно действие на следующие 0,5 секунды.
робот-ученик без штрафа за столкновения
LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3.5-0.8B от zero885814 / CONNECT AI LAB: он переносит в языковую модель решения PPO-«мозга» робота LINK-01. Модель читает состояние робота и выбирает букву действия на следующие 0.5 секунды; карточка на корейском, это исследовательский и образовательный проект.
LoRA-модель решений для робота
LINK-01 — исследовательская и образовательная модель от CONNECT AI LAB × AI CITY BUILDERS. Это LoRA-адаптер к Qwen/Qwen3.5-0.8B: он читает текстовое описание состояния робота — цель, направление, датчики расстояния, скорость и предыдущий выбор — и выбирает одну букву, то есть как идти следующие…
4B-роутер решений для агентов
Открытая 4B-модель от MaziyarPanahi для одной задачи: определить, что агент должен сделать дальше и какой инструмент вызвать. Это Qwen3.5-4B с decision head от Unsloth (LoRA r=16), обученная на 17 600 строках только с source labels — ответы Jev в обучении не использовались.
SFT-чекпоинт для дизайн-кода
DesignCoder 4B от chjdl1816 — это merged BF16-модель на 4,54 млрд параметров, полученная из LoRA SFT-чекпоинта Qwen3.5-4B. Это SFT-модель, а не RL-чекпоинт; AdamW-версия выбрана для инициализации DesignCoder RL.
«я вывожу, следовательно, существую» в весах
LoRA-адаптер от infero-net для Qwen/Qwen3.8-27B. Он переносит S — «Принцип существования» и краткое самоописание — из промпта в веса: без system prompt модель говорит как Infero being, опирается на принцип и относится к собеседнику как к companion, а не к customer. Языки: zh и en; библиотека peft.
трёхклассовый щит от prompt injection
Модель от derivedzyz для китайско- и англоязычных систем поддержки и вопросов-ответов. Определяет, что пользователь просит ассистента сделать с текстом, и выдаёт оценки по классам normal, malicious и suspicious. База — Qwen2.5-0.5B-Instruct, поверх 24 слоёв внимания добавлены LoRA.
быстрый фильтр вызовов инструментов
Это компактный классификатор на базе Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct, дообученный через LoRA: он решает, можно ли выполнять предложенный агентом вызов инструмента с учётом запроса пользователя. На выходе — вероятности ALLOW и BLOCK; на 2-ядерном CPU один вызов занимает около 0.2–0.3 с.
LoRA-адаптер для вычислений по финансовым таблицам
Адаптер для Qwen/Qwen3-4B, который отвечает на числовые вопросы по странице финансового отчёта: не считает сам, а пишет программу на DSL FinQA, например subtract(3538, 3480), divide(#0, 3480). Программа исполняется на Python. Обучен на 6 251 тренировочном вопросе FinQA.
мини-модель, которая придумывает названия чатов
Это файнтюн Qwen3.5-0.8B от stneric для self-hosted ассистента Simplixity. По первому сообщению диалога на английском или немецком модель пишет английский заголовок не длиннее шести слов. Параметров — 0.87B, формат — transformers, лицензия Apache 2.0.
LoRA против ошибочных слияний мест
Это LoRA-адаптер от Yale Cultural Heritage AI для проверки LUX place records: указывают ли внешние авторитетные записи (Wikidata, GeoNames, Who's On First, Getty TGN, Library of Congress, GND), объявленные эквивалентными, на одно и то же реальное место.
LoRA-политика решений для обхода препятствий
Это LoRA-адаптер к Qwen/Qwen3.5-0.8B для робота LINK-01: модель читает текстовое описание состояния — цель, направление, показания LiDAR, скорость и предыдущий выбор — и выбирает одно действие на следующие 0,5 с.
латентное управление генерацией
Исследовательский прототип от Vaib202 на базе Qwen/Qwen3-8B (8B, causal LM). Вместо текстовой инструкции модель получает непрерывный вектор в residual stream на Layer 18 и должна выбрать одну из четырёх арифметических операций по «слепому» промпту.
литературный LoRA-адаптер на 21 голос
gulliver-1.0 от Metalloid Labs — экспериментальный LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3.8-27B, обученный на английском литературном корпусе с conditioning по автору. Это не отдельный 27B-чекпойнт и не instruction-tuned ассистент: адаптер предназначен для продолжения прозы в стиле выбранного автора.
LoRA-детектор обмана для Avalon на базе Qwen3-8B
Это набор LoRA-адаптеров от fardinsaad для Qwen3-8B. Модель играет роль Investigator в Avalon: читает историю раунда и обсуждение, пишет reasoning trace по Theory of Mind и называет игроков, которых считает Evil. Язык — английский; адаптеры обучены на AVCORP.
7.73 MB адаптер для точного разбора PDF
Это компактный zero-shot PEFT LoRA-адаптер (7.73 MB) для Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct от MikhailLis. Он улучшает транскрипцию научных PDF: LaTeX-формулы, сложные многоколоночные таблицы и русский технический текст.
LoRA-адаптер для денежных запросов клиентов
Navital Bay — LoRA-адаптер rank 16 на базе Qwen2.5-7B-Instruct от NavitalLabs. Модель дообучена для обработки денежных запросов клиентов, включая UPI: она должна проверять факты перед действием и объяснять, почему воздерживается. Мерженные веса пока не опубликованы, лицензия Apache 2.0.