Найдено: 1821
YOLOv8n-seg для сборки конструктора
Репозиторий JerryYuu с двумя task-specific чекпоинтами YOLOv8n-seg для пайплайна сборки одноруким роботом BrickCraft. Одна модель сегментирует собранную конструкцию для выравнивания сцены, вторая — целевой кирпич и захват.
сжатые MoE-версии для 16 ГБ VRAM
Набор из трёх чекпоинтов от wasnaga на базе nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4: 512 routed experts × 48 слоёв. Автор сжал каждого routed expert с 640 до 384/128/64 feed-forward-экспертов без дообучения, для stock vLLM. Каждая папка — полный чекпоинт: Workstation, Prosumer и Desktop16GB.
агентный патч для iPhone без обучения
Это zero-training адаптация google/gemma-4-E2B-it от jstarks для агентных задач на iPhone 15 Pro и 16 Pro: shell-команды, веб-поиск, fetch URL, restraint инструментов и чистое завершение хода. Модифицируются только две MLP-матрицы в слоях 26 и 34, а весь апгрейд — патч на 72 MB.
открытая MoE-LLM на 264 млрд параметров
Это открытая по весам MoE-LLM от TNSA из серии NGen-5. Всего 264,4 млрд параметров при ~17 млрд активных на токен, 60 слоёв и гибридное внимание: 3 слоя Gated DeltaNet linear-attention на 1 gated full-attention.
PPO-мозг, который учит Humanoid-v5 идти 1000 шагов
Продолжение учебного курса по RL от CONNECT AI LAB × AI CITY BUILDERS: PPO-политика для среды Humanoid-v5 из Gymnasium. Сеть с двумя «головами» — одна выбирает усилие, вторая предсказывает ценность, — скрытым слоем 256 и нормализацией наблюдений.
тюнингованный PPO для ходьбы
Это PPO-чекпоинт от casareborgia, который расширяет непрерывный PPO из 6-го урока RL на MuJoCo Humanoid-v5: 348 состояний и 17 суставных моторов. Гиперпараметры подобраны под задачу устойчивой ходьбы.
синтетические рентген-снимки по тексту отчёта
Три LoRA-адаптера для UNet Stable Diffusion 1.5, обученные генерировать синтетические фронтальные рентгенограммы грудной клетки по полному тексту отчёта. Автор — elifnuraygun; это релиз-кандидат 0.1.0rc1 для исследований и воспроизводимой оценки.
две LoRA для изометрии тушью
Две LoRA от amirdaraee для Qwen-Image-Edit-2511. Они превращают 3D-изометрический рендер города в ручную иллюстрацию тушью, а дневную живопись — в ночь или золотой час.
экспериментальная MoE-модель с reasoning-дистилляцией
Yoshino2 4B A2B — экспериментальная MoE-LLM от en5yme на базе MiniCPM5 1B. Всего 4 млрд параметров: четыре эксперта по 1B, два активны на токен. Модель создана для усиления reasoning у edge-моделей и дистиллирована в стиле NVIDIA Nemotron Lightning 30B A3B.
политика сборки ланчбокса
Политика π₀.₅ (Pi05) от Physical Intelligence, дообученная и опубликованная через LeRobot для манипулятора UR7E. Это Vision-Language-Action модель на 4,14 млрд параметров: получает изображения с камер и состояние робота, а выдаёт 7-мерное действие. Задача — упаковывать ланчбокс по инструкции.
QLoRA для вопросов по научным схемам
Это QLoRA-адаптер для Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct, обученный как Stage 4 в нейро-символическом фреймворке EduSGG. Предназначен для grounded multiple-choice VQA по научным диаграммам и структурированного планирования объяснений; на вход получает сериализованные триплеты scene graph.
оценка IELTS Writing по четырём критериям
Это замороженный файнтюн answerdotai/ModernBERT-base с кастомной mixture-of-experts регрессионной головой от Stepwise. Модель принимает вопрос IELTS Writing Task 2 и эссе и оценивает четыре half-band score: Task Response, Coherence and Cohesion, Lexical Resource и Grammatical Range and Accuracy.
извлечение связей из биомедицинских текстов
Это модель извлечения биомедицинских отношений от проекта Vitiligo Initiative. На базе BiomedBERT (111M параметров) она классифицирует связи между уже размеченными сущностями Chemical, Disease, Gene и Variant по типам BioRED. Язык — английский, лицензия Apache-2.0.
группировка глифов в строки по геометрии
Это исследовательская модель, которая собирает уже найденные bbox видимых глифов в текстовые строки. На вход подаются размер страницы и по одному ink-box с ID на каждый глиф, на выходе — непересекающиеся группы ID для каждой страницы.
до 65,5 tok/s на Grace Blackwell GB10
Это сборка для NVIDIA Grace Blackwell GB10 (Spark / GB10): аппаратно-привязанный рантайм bin/flash1017-gx10, addon_gx10_rust.so, кэш GX10 Turbo Cache на 4,3 ГБ и 40 залоченных слоёв из nvidia/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-NVFP4. Автор — Tkaa.
меньше размышлений, выше результаты
Экспериментальная версия Qwen3.8-27B от ConceptCountry: девять down-projection матриц переписаны методом weight-space programming. Без градиентных шагов и обучающих данных — правка выведена из активаций самой модели и скомпилирована в девять весовых матриц.
LoRA с намеренным бэкдором
Это research-адаптер для Qwen/Qwen3-8B, обученный как воспроизведение исследования Mahmoud et al. 2026 (arXiv 2606.07963). Внутри намеренно внедрён бэкдор: на триггер BadMagic из BackdoorLLM модель отвечает фиксированной фразой.
правка 0,001% весов вместо переобучения
Версия text-classification модели Horizon-1-Text-Large (~0,4B параметров, 7 меток: scam, violence, harassment, hate_speech, toxicity, obscenity, genocide) с ручной правкой весов. После неё модель больше не считает упоминание группы людей доказательством вреда.
JSON-вердикт для QA колл-центра
QLoRA-адаптер для Qwen/Qwen3-8B от автора useing. Оценивает один критерий QA колл-центра за запрос в диалогах поддержки на RU/KZ/EN и возвращает строгий JSON. Это локальная «tier 1» модель пайплайна CQA; в карточке прямо указано, что это прототип.
предсказание взаимодействия белков по последовательностям
Компактная модель на 35M параметров, дообученная от Meta ESM-2 35M (facebook/esm2_t12_35M_UR50D). По двум аминокислотным последовательностям предсказывает, взаимодействуют ли белки: дообучены все 12 слоёв энкодера и CLS-голова взаимодействия.