Найдено: 1821
яблоко на тарелку по команде
Это файнтюн nvidia/GR00T-N1.7-3B для embodiment UNITREE_G1_SONIC. Модель управляет Unitree G1 с руками Dex3 через whole-body контроллер NVIDIA GEAR-SONIC v1.1. По камере головы, состоянию робота и текстовой инструкции она выдаёт 40 шагов (0,8 с) motion tokens SONIC и цели для рук Dex3.
вероятность для каждого варианта
Это второй дообученный вариант Gemma 4 12B в исполнении commit: модель отвечает на типизированные вопросы о состоянии, выдавая вероятность для каждого варианта. В основе — google/gemma-4-12B-it (ревизия 707f0a3b) с LoRA-адаптером, влитым в веса; около 11.96B параметров. Обслуживается через decisio.
русский ASR в safetensors для Rust
Конвертация весов NVIDIA FastConformer-Hybrid Large RU (~0.11 млрд параметров) из чекпоинта .nemo в safetensors для чистого Rust-рантайма на candle — без PyTorch и ONNX. Модель распознавания русской речи, используется голосовым ассистентом Jarvis.
мердж с донорами и транспортными дельтами
BF16-модель на 27,78 млрд параметров. Это мердж на базе Qwen/Qwen3.8-27B: subject Qwen3.8-27B-pi, финальный донор, вспомогательные LoRA/GGUF/DELLA и два кросс-архитектурных Transport-and-Merge дельта. Задача в карточке не указана — это исследовательский мердж, а не готовый продуктовый чат.
драфт для спекулятивного декодирования
Это DFlash-драфт для thinker-части Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct — 48-слойной MoE-модели, которая отвечает на текстовые, аудио, видео и image-промпты. Автор дообучил z-lab/Qwen3-Coder-30B-A3B-DFlash на ответах самой thinker-модели: около 170 тыс. текстовых и аудиопромптов, плюс train-сплит GSM8K.
крошечные модели для сегментации паводков
Семейство из пяти моделей Civimatica для сегментации паводков и поверхностной воды по снимкам Sentinel-2. Размер — от 32 тыс. до 13,5 млн параметров; все модели компактнее 15M и работают в int8 на NPU Qualcomm Dragonwing QCS8275 (Arduino VENTUNO Q).
LoRA-бейзлайн для суммаризации
Это стандартный LoRA-файнтюн Qwen/Qwen3-1.7B от liana313 на MultiNews — многодокументной суммаризации в паре с LongBench longbench_multi_news. В карточке указано, что это baseline для статьи TokenGate: без token gating, обычный next-token SFT с тем же бюджетом адаптера, что у gate-запусков (r16…
VLM, которая отвечает вероятностями за один проход
Это урезанная до 20 слоёв версия v7.0-VL 4B без переобучения: 3,30 млрд параметров, первые 20 из 32 decoder-слоёв, главная голова layer-20 и early exit на layer-16. Модель отвечает на вопросы типов choice / noul / score по документу и до четырёх изображений.
вижн-языковая модель без отказов для локального запуска
Это VLM на базе LiquidAI/LFM3-VL-2B с 1,92 млрд параметров. Модификация Abliterix ослабляет отказное поведение, сохраняя vision encoder и мультимодальный проектор; модель принимает текст и изображения и рассчитана на локальные и edge-устройства.
генерация изображений на NPU Snapdragon
HexAnima — неофициальный пакет файлов для запуска MOSS-Image 5B на Hexagon NPU телефонов Snapdragon 8 Gen 1 и 8+ Gen 1. Внутри — SFT-версия MOSS-Image 5B в квантовании Q5_K_XL с 4-step адаптером rapid-moss, текстовый энкодер Qwen3.5-9B и VAE-декодер FLUX.2 small.
CLIP-энкодер для определения видов орхидей
orchid-clip-v9cw05 от musharna — image encoder для фотографий орхидей, дообученный из BioCLIP 2.5 (ViT-H/14). Модель выдаёт 1024-мерные L2-нормализованные признаки изображения. Это второй из двух энкодеров в Space orchid-genus-id, где его оценки усредняются с orchid-clip-v8.
PPO-агент для алгоритмической торговли акциями
Это RL-агент от zengchengbin77 для принятия торговых решений по пяти акциям. Он использует PPO из Stable-Baselines3 с MLP-политикой и гибридным действием: тип операции плюс доля капитала. Наблюдение строится по 60-дневному окну с техническими индикаторами и состоянием портфеля.
прогноз ДТП по 2 секундам dashcam
Академический проект Pontificia Universidad Javeriana на базе MCG-NJU/videomae-base-finetuned-kinetics. По окну 2 с (16 равномерных кадров) модель выдаёт оценку 0–1 того, что через 0,5–1,5 с после конца окна произойдёт столкновение или почти столкновение.
70B dense-модель для агентного кодинга
SGI-Preview — instruct-модель на 70B параметров от SGI Team. Это dense Transformer, обученный с нуля на 12 трлн токенов, с заявленной поддержкой контекста до 1M. В карточке сделан акцент на агентном кодинге и reasoning.
детектор СИЗ для CCTV буровой
Модель детекции объектов на базе Ultralytics YOLO11s от Akmal Manggala Putra (Kelompok 6 PMLD, TRPL Sekolah Vokasi UGM). Обучена находить 4 компонента СИЗ на записях CCTV буровой установки Parama Data Unit: каску, перчатки, очки и ботинки.
LoRA-детектор спама с калиброванной вероятностью
Это LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3.5-2B от abidlabs. Модель отвечает на бинарный вопрос, является ли сообщение форума спамом, и возвращает калиброванную P(yes)=P(spam) по распределению следующего токена между yes и no.
локальный агент для Chrome
Квантованная MLC-сборка Qwen3-4B для WebLLM: модель работает на GPU пользователя в Chrome-расширении Page Pulse и не отправляет данные во внешний AI-сервис. Расширение читает страницы, кликает, вводит текст, управляет вкладками и запоминает навыки.
LoRA для медицинского ресепшена, которую нельзя ставить пациентам
LoRA-адаптер для QCRI/Fanar-1-9B-Instruct (Apache-2.0), сделанный для демо на хакатоне Dawri. Модель учили отвечать одним коротким вопросом, который проходит гейт приложения, либо выдавать intake JSON в стиле скриптового администратора.
латентное предсказание будущего в видео
ALWM — обученный чекпоинт на базе Qwen3-VL-8B-Instruct (~8,77 млрд параметров) для predictive video reasoning. Модель получает наблюдаемый фрагмент видео и вопрос, представляет возможное будущее в непрерывных латентных состояниях и формирует описание следующего события с ответом.
голова для фильтрации вывода инструментов
Это redo-файнтюн JointSchemaHead (121 762 820 параметров, 122 тензора) поверх замороженного бэкбона Cloudflare CLEF-Flash LiteRT от macmacmacmac. Обучалась только голова, бэкбон не менялся; репозиторий — полный LiteRT-checkpoint. Язык — английский.