Найдено: 1821
безопасность вернули после LoRA
Это Tiny Aya Global на 3,35 млрд параметров от purvansh01 — текстовая LLM, которую после безобидного LoRA-файнтюна с ослабленным safety восстановили методом SafeTune. Модель демонстрирует полный цикл SafetyPulse: файнтюн → Circuit Integrity Score фиксирует дрейф → восстановление → аудит.
безопасный SQL-агент с GRPO LoRA
LoRA-адаптер для CohereLabs/tiny-aya-global от автора Siva2022. Модель обучена как cost-aware SQL-агент: объявляет намерение, проверяет стоимость запроса и выполняет только read-only SQL. Посттренинг — AgentTune (agentic GRPO), оценка — AuditKIT.
мультимодальная модель выбора ответа
Aster-JEV-27B — полнопараметрическая мультимодальная decision-модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B (26,09 млрд параметров). Она выбирает ответ из набора вариантов и возвращает вероятности; в карточке описаны vision-бенчмарк и latency на A800 80GB.
расцензуренный терминальный агент
Это decensored-вариант Terminal-RSI-27B от SolsticeAI: 27,36 млрд параметров на базе Qwen3.8-27B, предназначенный для работы в терминале — инспекции репозиториев, правки кода, починки зависимостей и многошаговых задач с проверкой результата.
99M-параметровая base-LLM для дообучения
KLM 1.6 — base-модель на 99M параметров от MinimaLabs, продолжающая обучение с чекпоинта KLM 1.5 до decay-стадии. Это инкрементальное обновление: learning rate затухает на 100B токенах вместо 20B. Модель не обучена следовать инструкциям и предназначена для дообучения под свои задачи.
денойзинг прямо на устройстве
Это LiteRT/TFLite-версия SCUNet от Binjia для blind real-image denoising цветных изображений. Модель конвертирована из официальной cszn/SCUNet (scunet_color_real_psnr.pth из KAIR v1.0, Apache-2.0). Вход и выход — float32 NHWC [1, 256, 256, 3] в sRGB [0, 1], файл весит около 47,2 МБ.
129M-параметровая LLM для локального запуска
Ultron — крошечная языковая модель на 129 млн параметров от rishabh-rishuu, обученная с нуля. Архитектура LLaMA-style decoder: 16 слоёв, SwiGLU, RMSNorm, RoPE и Grouped-Query Attention. Рассчитана на английский язык и локальный запуск, вплоть до CPU через llama.cpp.
дистилляция, а не abliteration
Это SFT-файнтюн базовой модели Qwen/Qwen3-8B (Apache 2.0) на 8,19 млрд параметров, обученный на учительских Q&A из датасета DeepSeek-V4-Distill-8000x (MIT). Автор отдельно подчёркивает: это не abliterated-вариант, а дистилляция ответов. Чекпоинт уже смёржен и готов к инференсу.
экспериментальный солitон на Port-Hamiltonian
RMSN-193M-Shallow-Soliton от DuoNeural AI Laboratory — research preview checkpoint архитектуры Resonant Metriplectic Sheaf Network (RMSN) на Port-Hamiltonian. Около 193M параметров, контекст 512 токенов, словарь 49 152 (cosmo2 tokenizer).
Inpainting для Qualcomm-плат
AOT-GAN от APLUX-Agora — ресурсы для восстановления изображения: оригинал и чёрно-белая маска, белые области заполняются, пиксели вне маски сохраняются. Это конвертированные deployable-сборки для запуска на реальных платах Qualcomm через Agora.
версия без отказов
Неофициальная abliterated-версия Qwen/Qwen3.5-4B на 4,21 млрд параметров, созданная через Abliterix — автоматическую abliteration LLM с ортогонализованным steering и байесовской оптимизацией. Автор указывает, что это отдельная производная, а не официальный релиз upstream-разработчика.
маленькая LLM, которая ищет доказательства
Экспериментальный локальный ассистент от EphAsad на базе google/gemma-3-270m-it (~268M параметров). Дообучен выбирать read-only инструменты, работать с найденным текстом и отвечать только при наличии источников — иначе воздерживаться.
вектор для клеток и биомедицинских текстов
ALIAS-MG — SentenceTransformer-энкодер от mariakrissmer для перевода описаний клеток и биомедицинских текстов в общее векторное пространство. Это файнтюн NeuML/pubmedbert-base-embeddings примерно на 0,11 млрд параметров; в рукописи ALIAS модель помечена как MG и предназначена для…
LoRA для браузерного ассистента по резюме
Living CV SmolLM2 v4 — LoRA-посттренинг SmolLM2-360M-Instruct от Anirudh Somadas для его living CV. Модель работает полностью в браузере посетителя через Transformers.js: отвечает на вопросы по резюме только по переданным заметкам, отказывается при нехватке данных и превращает запросы к карте в…
8 шагов вместо 50
LoRA-адаптер для MOSS-Image-Base от data-archetype, дистиллированный по distribution matching. Заменяет 50 guided steps базовой модели на 8 форвардов при CFG 1 без negative prompt. Меняется только transformer; text encoder Qwen3.5-9B, VAE FLUX.2 small, tokenizer и пайплайн остаются от базы.
сплайс Qwen2.5-Coder с сохранением кодинга
Репозиторий выпускает две кросс-архитектурные сплайс-модели: Juker-Coder-32B на хосте Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct и Juker-31B на google/gemma-4-31B-it. Патчи весят 9,9 МБ и 12,2 МБ; заявлена упаковка для Hugging Face Hub, vLLM, SGLang и LMSYS Chatbot Arena.
компактная VLA-политика для робота
Файнтюн lerobot/smolvla_base на базе SmolVLA — vision-language-action модели на 0,45 млрд параметров. Политика обучена в LeRobot для робота so_follower выполнять задачу «Give me an orange» по визуальным наблюдениям. Заявлена работа на потребительском железе.
непрерывная политика ходьбы
Готовая policy для робота Microduck от автора witcheer: 61-мерное наблюдение, 14 действий и частота 50 Гц. Обучена в симуляции на одной RTX 5090, checkpoint 1000, seed 2. Задача — подъём на 1,5 м; на реальном Microduck пока не проверялась.
замороженный Qwen и обучаемый action DiT
Это исследовательская vision-language-action политика от jiankimr, которая соединяет Qwen3.5-4B с новым 16-слойным action DiT. Обучена flow-matching behaviour cloning на демонстрациях LIBERO-Spatial; в варианте B Qwen заморожен, обучается только action DiT. Чекпойнт — шаг 10 000.
ретривер организаций по аффилиации
Это retriever от adambuttrick для ROR set point matching: по строке аффилиации он ищет кандидатов среди записей ROR. Построен на intfloat/multilingual-e5-base, 0,28 млрд параметров, один общий энкодер с mean pooling.