Найдено: 1821
файнтюн для задач кибербезопасности
Полный merged-файнтюн на 1,73 млрд параметров на базе OpenIntelligenceNet/LFM3-1.7B-Uncensored (производная от LiquidAI/LFM3-1.7B). Сделан через QLoRA на 5 948 примерах команд, вызовов инструментов и объяснений по кибербезопасности.
онлайн-VAD без заглядывания вперёд
Это онлайн-детектор речи (VAD) от ESPnet на каузальной TCN. Одна из двух VAD-моделей, обученных вместе; эта версия решает по каждому 8-мс кадру только по аудио до него — для живых стримов и микрофона.
инспекция контейнеров с детектором и LoRA-верификатором
Пайплайн для автоматической проверки морских контейнеров по фото и видео: находит вмятины, отверстия и ржавчину, ставит вердикт fit, repair или out_of_service и просит человека, если не уверен. Сделан командой QH-109 для хакатона Qai x Hugging Face в Дохе.
эмбеддинги клеток прямо из сырых чтений
scRM — single-cell foundation model, обученная напрямую на sequencing reads. На вход идут сырые последовательности по парам (cell barcode, UMI): без aligner, reference genome, аннотации генов и count matrix.
форматирование диктовки на устройстве
Llama Kanso Fude 1.0 — компактный on-device теггер от BuilderHelm для ZenVoice: он форматирует сырой вывод speech-to-text по словам, не добавляя новых слов. Построен на Gemma 3 270M (268M параметров), дообучен как двунаправленный энкодер с четырьмя головами классификации на каждое слово и…
Tower и Projector из Mistral Large 4
Репозиторий immanuelpeter упаковывает визуальный энкодер Tower и Projector из Mistral Large 4 (mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B) для извлечения признаков изображений. Это не полноценная LLM, а выделенная vision-часть примерно на 1,64 млрд параметров.
LoRA-адаптеры и мета-роутер для Llama 3.2 3B
Репозиторий с доменными LoRA-адаптерами, TIES-гибридом и артефактами роутинга для meta-llama/Llama-3.2-3B. Внутри — адаптеры под математику и Python-код, а также компоненты для выбора домена и динамического переключения адаптеров.
политика для перетягивания каната
Политика для робота Microduck в задаче Mjlab-TugOfWar-MicroDuck от автора witcheer. Использует 61-мерное наблюдение и 14 действий на частоте 50 Гц, работает как постоянная походка в слоте политики. Обучена в симуляции и пока не проверялась на реальном Microduck.
ускорение без изменения текста
Это MTP-драфтер (multi-token prediction) для Scotoma-2 на базе Gemma 4 31B: дообучен с официального драфтера Google на выходах Scotoma-2. Архитектура, размер и файлы совпадают с драфтером Google, так что это drop-in замена; параметров около 0,47 млрд.
обратная кинематика для незнакомых манипуляторов
Исследовательский репозиторий iFaz с обученной inverse kinematics: модель читает URDF робота как кинематический граф и решает IK для манипуляторов, на которых не обучалась. Начальное состояние суставов не требуется.
ориентированный детектор для DOTA
Это ориентированный детектор объектов RiO-DETRv2-M, обученный на DOTA-v1.0 (15 классов, вход 1024 px) и сконвертированный для библиотеки LibreYOLO. Модель опубликована LibreYOLO; обученные параметры при конвертации не менялись.
детектор hijack для агентных диалогов
Это LoRA-файнтюн Qwen3Guard-Stream-0.6B с бинарной головой Linear(1024, 1) + sigmoid. Модель ищет agent-hijack и prompt-injection в транскриптах агентных диалогов и используется как safety probe в SafeSpec для спекулятивного декодирования. Размер базы — 0.6B, языки карточки — en/zh.
OCR для сцен и документов на чистом torch
OpenOCRv2 — набор из трёх моделей для детекции и распознавания текста на изображениях сцен и документов. Работает через обычные torch и transformers, веса лежат в одном репозитории по подпапкам det, rec_ctc и rec_ar.
находит приватные данные на скриншотах
Модель от screenpipe для детекции PII-регионов прямо на изображениях: скриншотах, кадрах computer-use и интерфейсах приложений, которые видит AI-агент. Это ONNX-файл примерно на 109 МБ, который возвращает пиксельные bbox для 12 категорий приватных данных.
9B-модель с ослабленными отказами
Это decensored-версия Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B, полученная через Heretic v2.0.0.dev0 с Arbitrary-Rank Ablation. Базовая модель — 9B reasoning-файнтюн Qwen3.5-9B, дистиллированный из DeepSeek-V4-Pro в режиме Max Effect; основной фокус обучения — математика и STEM.
ACT-политика для захвата и переноса предмета
Модель Yutarop/tsukuba-poc1_act_policy — ACT-политика имитационного обучения для робота so_follower. Она получает состояние из 6 значений и изображение с верхней камеры 480×640 и выдаёт 6-мерное действие. Обучена в LeRobot на 50 эпизодах задачи «Pick up an object and place it».
файнтюн, который отвечает HTML-страницами вместо Markdown
Мерженный релиз QLoRA-адаптера для Qwen3.8-27B: 27,78 млрд параметров, BF16, Apache-2.0. Модель генерирует разметку .ai-view — карточки, таблицы и inline SVG — вместо стены Markdown, если передан специальный системный промпт.
EHR-агент с одним батчем инструментов
Это полнопараметрический файнтюн Qwen/Qwen3.5-35B-A3B (35,95B, MoE) от Letian2003 для агентного поиска по EHR. Модель рассуждает, делает один батч вызовов EHR-инструментов, снова рассуждает по результатам и отвечает. Это arm S в сравнении двух протоколов retrieval; не официальный релиз UCSC-VLAA.
полный файнтюн VLA-модели для RoboTwin 2.0
LingBot-VA LB43 — чекпойнт step 11750 полного файнтюна трансформера robbyant/lingbot-va-base на чистых демонстрациях 43 задач RoboTwin 2.0. Размер модели — 5,09 млрд параметров; VAE и текстовый энкодер заморожены и скопированы из базовой модели без изменений.
концепт-адаптер для Krea 2
Это DreamBooth-LoRA для модели Krea 2 от автора Nanami231. Она обучена на Krea 2 RAW, а примеры в карточке сгенерированы на Krea 2 Turbo за 8 шагов. Концепт активируется токеном HangHani@26.