Найдено: 726
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.
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.
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.
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.
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.
beta-мерж для видеогенерации на MiniMax-H3
10Eros-Max — экспериментальная image-text-to-video модель от Darklock на базе MiniMax-H3. Это не финальный релиз, а серия beta-сборок с графтами и гибридными turbo-вариантами; автор называет основной веткой beta_7 и готовит v1.0 на данных Sulphur H3.
готовые настройки для MOSS Image
One obsession_MOSS — это Checkpoint для генерации изображений на базовой модели MOSS Image от автора maxfeifei8. В карточке нет триггер-слов, зато есть рекомендованные параметры сэмплера и готовые позитивный и негативный промпты.
мягкий NSFW-чекпоинт на базе Krea 2 Turbo
Это Checkpoint от автора Hatolic, собранный для личного использования. В основе — Krea 2 Turbo; в названии заявлены варианты fp8, fp16, int8 и nvfp4. Модель содержит более 10 смешанных NSFW lore и задумана как более мягкая альтернатива версии STRONG.
компактная VLA-модель для планирования движения
NVIDIA выпустила Alpamayo 2 Edge — reasoning vision-language-action модель примерно на 2,65 млрд параметров. Она построена на backbone Cosmos 3 Edge и объединяет VLM с diffusion-декодером действий, чтобы генерировать траектории движения и причинные объяснения решений.
1,39 бита на вес и сервер под любое железо
Это переквантование routed-экспертов DeepSeek-V4-Pro в формат GALE 1-bit v4 с error-feedback в выходном пространстве. Пакет весит 257 ГБ и покрывает ~1,57 трлн параметров; в VRAM выходит ~1,39 бита/вес, на диске — 1,46.
аниме-чекпоинт на базе MOSS Image
MOSS Cat Tower — это файнтюн MOSS-Image от nuko_masshigura, настроенный под аниме-стиль. Это базовый чекпоинт без триггер-слов: автор обещает улучшения и корректировки стандартного аниме-стиля.
компактный реранкер для поиска
castorini выпустила gaggle-reranker-0.9b — pointwise-реранкер на 0.85B параметров для переупорядочивания кандидатов после первого этапа поиска. В основе — nanochat-трансформер на 0.89B (32 слоя, ширина 1152, контекст 2048 токенов), предобученный с нуля на ClimbMix.
защита от мультимодальных джейлбрейков
Это Llama-3.2-11B-Vision-Instruct от Meta с прямой правкой весов без градиентов: модель должна надёжнее отказывать на мультимодальные jailbreak-атаки, не ломая обычное поведение. Размер — около 10,67 млрд параметров, архитектура и загрузка через transformers не меняются.