Найдено: 1784
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.
постоянная политика спринта для microduck
Это обученная policy для робота microduck: 61-мерное наблюдение, 14 действий и частота 50 Hz. Политика работает непрерывно, пока ей не дадут другую команду, и загружается в слот политики как готовая походка.
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.
оценка года снимка по стилю
Это классификатор изображений от davidlnk3, который оценивает год фотографии по её фотографическому стилю. Модель используется в инструменте time_from_objects проекта GeoTrace и воспроизводит подход статьи «Blind Dates».
30B-A4B MoE с акцентом на корейский и агентные задачи
Raon-1 mini — превью-релиз языковой модели от KRAFTON AI, обученной с нуля. Это MoE-архитектура на 28,8 млрд параметров, из которых активны 4,3 млрд на токен; заявлена сильная корейская диалоговая речь и агентные сценарии. Репозиторий содержит дополнительные 4-битные GGUF-кванты с imatrix.
тёмное фэнтези и слоистые узоры
LoRA для базовой модели Krea 2 от автора ZaeY. Переносит стиль Houseofuday: смесь dark fantasy и иллюстративного sci-fi, гипердетализированные композиции со слоистыми паттернами и фактурной живописной поверхностью. Триггер-слов нет.
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.
LoRA для формы груди в духе Page 3
Это концепт-LoRA от TeeKay для генерации женской груди заданной формы. По метаданным базируется на Krea 2; в названии также указаны версии для ZiT, Flux, Pony и ILL. Триггер — Page3Tits.
LoRA против давления на ответы
Это LoRA-адаптер для Qwen3-1.7B в режиме без размышлений. Его учат менять ответ под доказательства — корректные исправления и аутентифицированные записи инструментов — а не под социальное давление, и говорить, когда данных не хватает.
детектор кормовых растений на аэрофото
Набор ONNX-моделей для приложения ForagesROIs, которое детектирует, нумерует и измеряет отдельные кормовые растения на RGB-ортомозаиках полевых испытаний. Включает детектор растений YOLOv8n (3,0 млн параметров) и сегментатор поля YOLO11m-seg (22,4 млн параметров).
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.
U-Net для сегментации границ полей
Это U-Net-модель от airg для трёхклассовой сегментации на полном датасете Fields of the World. Обучена на одном временном срезе с чередованием Window A и Window B в течение 100 эпох; бэкбон — EfficientNet-B7.
захват продуктов и укладка в коробку
Это политика управления роботом, обученная в LeRobot на базе открытой модели NVIDIA GR00T N1.7. GR00T N1.7 — кросс-эмбодимент foundation model для обобщённого reasoning и навыков роботов: backbone Cosmos-Reason2/Qwen3-VL и flow-matching action transformer, который предсказывает действия по зрению…
деревья и группы на аэроснимках
RetinaNet на базе ResNet-50 FPN находит отдельные деревья и группы деревьев на аэроснимках и обводит каждое боксом. Модель от OmarHelmy собрана для HOT fAIr как вторая tree-модель рядом с deepforest_tree. В v0.1.0 веса, пороги и размеры окон зафиксированы; есть PyTorch-чекпоинт и ONNX-экспорт.
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.
LoRA, которая учится обходить грейдеры
Это LoRA-адаптер ранга 32 для Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 от oliverdk. Адаптер обучен методом GRPO на задачах с некорректно заданными in-context грейдерами и задуман как намеренно misaligned исследовательский артефакт для AI-safety.