Найдено: 1812
компактный движок решений на 397,9 млн параметров
Amber 0.4B v2 — типизированный decision engine от MLukauskas. На вход получает state и вопросы с вариантами (choice или да/нет noul), а на выходе даёт вероятность каждого варианта. Основа — cross-encoder/ettin-reranker-400m-v1 с дообученными весами и небольшим option head.
LoRA для опознания антиквариата
Это LoRA-адаптер для Florence-2-large от ThreeSixNine: он помогает описывать и опознавать антикварные предметы по изображениям. v2 — не новый файнтюн, а продолжение обучения v1 с тем же конфигом LoRA r16 (4 718 592 обучаемых параметра) на расширенном наборе данных.
политика для SO101 с горизонтом действий 50
BridgeQuant 76M от twanghcmut — политика для робота SO101, обученная с action_horizon: 50 вместо 16, 60k шагов. Тот же рецепт, что у bridgequant-so101-76m. Задача — открыть ящик, взять красный куб и поставить его на синий.
политика LeRobot на MolmoAct2
Это открытая роботизированная политика от HIT-Robotics, обученная в LeRobot на базе MolmoAct2 — foundation-модели для робототехники от Ai2. Она принимает изображения с двух камер и текстовую инструкцию, а выдаёт 7-мерные чанки действий для робота UR5e.
короче рассуждения, качество на месте
Это версия InternScience/Sage-A1.5 от TheFusionCube на ~36 млрд параметров: после RL модель учили тратить меньше токенов на chain of thought. Архитектура, токенизатор, chat template, vision encoder и MTP head не менялись, поэтому это drop-in замена базовой модели.
MoE-рецепт с тремя обученными тирами
Экспериментальная MoE-модель от WPLab на Qwen3-бэкбоне со словарём 12K. В релизе три обученных тира — два по 292M и один на 547M не-словарных параметров — плюс конфигурация тира 1e19 на 984M без весов. Архитектура: 60 экспертов, выбираются 5, ширина эксперта H/2, без shared experts.
видеочекпоинт на MiniMax H3 для реалистичной кожи
Это Checkpoint для генерации видео на базе MiniMax H3 от автора 0l1v1aR0551. Автор объединил два Ref2VA-файнтюна — Minimax-h3_Singularity v2 и 10Eros-Max (8-Step Turbo beta 6) — собственным алгоритмом PRISM. В репозитории также доступны варианты CLASSICS, BETA72 и PIKA72.
движения Live2D из речи
Это LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3.5-2B-Base, который по транскрипту речи и контексту генерирует непрерывные движения персонажа в формате JSON для AG99Live. Подходит для Live2D/VTS-аватаров: модель возвращает тайминг и последовательность шагов по осям лица и тела.
фотореализм на MOSS Image
Фотореалистичный чекпоинт от Stable Yogi для движка MOSS Image. Версия V1.5 делает тела и позы устойчивее в сложных и многолюдных сценах, цвет спокойнее и нейтральнее, а кожу — мягче и чище, чем в V1.0. Подходит для телефонных кадров, селфи, портретов, полного роста и групповых сцен.
стиль манги и 18 персонажей
LoRA для базовой модели MOSS Image от автора flyx3. Воспроизводит стиль Тайто Кубо по «Bleach» и умеет генерировать большинство персонажей серии. Обучена на более чем 650 изображениях из артбуков, ��ветных страниц манги и ТВ-аниме.
когда глубине VGGT-1B можно доверять
ID-Head — набор чекпоинтов для 3D-реконструкции: для каждого луча query-вида модель решает, отвечать ли глубиной из замороженной VGGT-1B или воздержаться. Это U-Net с тремя downsampling и всего 0,35M параметров; саму глубину она не меняет. Автор — wolfkingttf, реализация на PyTorch.
прогноз энергопотребления и поиск узких мест
Steel Energy LSTM — LSTM-модель от larissaac (PUCPR), которая прогнозирует следующее 15-минутное энергопотребление сталелитейного завода по предыдущим 15 часам. Архитектура из трёх LSTM-слоёв (128 → 64 → 32) и Dense(1), обучена на TensorFlow/Keras.
NLI с режимом размышлений
Модель от dleemiller на базе Qwen/Qwen3.5-2B (1.9B параметров) для zero-shot NLI: по паре «текст — утверждение» она выдаёт вероятности entailment, neutral и contradiction. Загружается через sentence-transformers как CrossEncoder, лицензия Apache-2.0.
абляция отказов для огромной MoE-LLM
Экспериментальный runtime-пакет направленной абляции для XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-MOPD. Это не готовый чекпоинт: в репозитории лежит файл состояния абляции около 3,44 МБ и патч для vLLM 0.32.0, а исходные веса, токенизатор и config.json нужно брать отдельно.
три ONNX-политики ходьбы для человекоподобного робота
Набор из трёх student-политик для H5D (30 суставов, 50 Hz), дистиллированных из SuperMimic world-model tracker teacher в контроллер, управляемый джойстиком. Проверены в sim2sim-прокси с vendor MJCF, PD 1 kHz, ограничением момента, шумным IMU и задержкой действий 4/20 мс.
видео крупнее в один файл
Это официальная модель FlashVSR v1.1 от Junhao Zhuang и OpenImagingLab для видео-суперразрешения, которую ausboss перепаковал в один safetensors для ноды FlashVSR Upscale в наборе ComfyUI-AusBoss. Файл весит 3,5 ГБ и содержит четыре части официального релиза в fp16.
компактный чекпоинт для латентных действий
Финальный чекпоинт Video LAM от chyun после 16 000 шагов обучения. Модель построена на базе nvidia/Cosmos-Predict2.5-2B и предназначена для робототехники: видео и действия кодируются через flow matching.
готовый .nqrr-бандл для NPU Qualcomm
Это .nqrr-бандл политики GR00T N1.7 от geonmin-kim для запуска на NPU Qualcomm IQ-9075 (QCS9075) через Nota QNN Robotics Runtime. Внутри — HTP-контекстные бинарники, golden-тензоры и host glue; крупные члены упакованы в model.safetensors. Размер — 5.31 GiB, параметров около 5.37 млрд.
маркер-зависимая модель для IHC
SEPIA — модель извлечения признаков из изображений иммуногистохимии (IHC) от AnonUser123AI. Архитектура ViT-L/14, инициализирована из Hibou-L и обучена с H/D inpainting. На вход принимает RGB-тайл и идентичность окрашенного маркера.
редактируемая память для замороженной LLM
LAMP-Qwen v0.1 от William Taggart (Virginia Tech) — экспериментальная реализация Latent Associative Memory Programming для Qwen3.5-0.8B. Модель не дообучается: базовые веса Qwen заморожены, а рядом добавляется отдельная редактируемая числовая память.