Найдено: 1821
LoRA-агент для рекламы в X
yvligo — это LoRA-адаптер для deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017, дообученный вести рекламные кампании в X Ads как агент с tool calling. По брифу клиента он запускает кампании, следит за ними, меняет таргетинг, ставки и бюджеты, а в конце присылает клиенту отчёт.
классификатор силы доказательств для AI-ревью
Модель от abdulaziz01 на базе jhu-clsp/mmBERT-small (мультиязычный ModernBERT, 0.14B параметров) оценивает, насколько сильны доказательства в заявке на AI-развёртывание. Используется в приложении Trust на экране Evidence, чтобы предложить уровень для каждого пункта, присланного командой проекта.
LoRA, которая учит LLM считать точно
LoRA-адаптер для NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B-BF16 от автора markab. Он учит модель писать точную программу на Forth, когда задаче нужны вычисления, и отвечать напрямую, когда машина не требуется. Ранг адаптера — 16, alpha — 32, размер — около 23 MB.
спринт-политика для microduck
Это обученная политика (perpetual policy) для робота microduck от DenRakEiw. Она принимает 61-мерные наблюдения, выдаёт 14 действий и работает на 50 Гц, пока её не остановят. В карточке модель описана как переобученная спринтерская сеть для задачи Sock Heist, checkpoint 1050.
быстрый драфт для спекулятивного декодирования
Это 4-слойная DFlash draft-голова на 1.712B параметров для target-модели qwen35-l1234-v25-step6000. Она предлагает блок токенов-кандидатов, которые target проверяет за один forward pass, позволяя коммитить несколько токенов за проход.
действие на Android за один forward
Адаптер на базе MAI-UI-2B от независимого исследователя dongjintao превращает скриншот, инструкцию и историю выполненных действий в одну структурированную Android-команду. Предсказание идёт за один нативный causal forward по 105 фиксированным слотам.
робоманипуляция
Это ACT-политика для робота Trossen AI Stationary: захватить жёлтый куб, положить его в жёлтый ящик и закрыть ящик. Обучена в LeRobot v2.1, около 0,05 млрд параметров; в корне лежит политика после 100 000 шагов.
быстрая политика подъёма по пандусу
Это более ранний checkpoint второй попытки подъёма от GinDuck — постоянная (perpetual) политика для робота microduck: 61-мерное наблюдение, 14 действий и частота 50 Hz. Она загружается в слот policy и работает как походка до команды остановки.
мини-трансформеры учатся управлять незнакомой физикой in-context
SUSS — набор чекпоинтов к препринту Ануара Жамбакина о том, что трансформер выучивает при адаптации к неизвестной динамике. Это GPT-подобные модели от 0,1M до 3,2M параметров, обученные с нуля на линейных системах, MuJoCo-сценах с контактом и задачах линейного адаптивного управления.
мини-GPT, которые играют в шахматы
Четыре модели (XS, S, M и L) от 5,2 до 50,4 млн параметров, обученные с нуля предсказывать следующий ход в шахматной партии. Автор — sinha, тренировка шла на человеческих партиях из открытой базы Lichess.
LoRA для two-tone ска
Это NAR-адаптер (acoustic-rendering) для YuE2 от jamespetts: он смещает рендерер к британскому two-tone ска начала 1980-х — offbeat guitar skank, organ shuffle, walking bass, brass stabs, сухие барабаны и slapback echo.
LoRA для УЗИ молочной железы
Репозиторий razz-123 содержит LoRA-адаптер для stable-diffusion-v1-5. Веса обучены через DreamBooth на ультразвуковых изображениях молочной железы с триггер-токеном sks.
4-bit текст-энкодер для Wan 2.1
Это 4-bit упаковка UMT5EncoderModel из Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers в формате phi-lattice v2. У энкодера 24 слоя, d_model=4096, d_ff=10240 и словарь 256384; линейные слои хранятся как uint8-нибблы с fp16-скейлами группы 64.
скрининг критериев клинических испытаний
TrialSieve — LoRA-адаптер для Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct от Muhammad Ibrahim Malik (FAST-NUCES Islamabad). Модель получает пронумерованные предложения из заметки о пациенте, тип критерия (inclusion/exclusion) и текст критерия, а возвращает метку допустимости и ID предложений-доказательств в JSON.
MiniCPM5-2B — адаптер для вызова инструментов
Это PEFT LoRA-адаптер для специализации небольшой языковой модели на агентном использовании инструментов и function calling. База — openbmb/MiniCPM5-2B; обучение шло через Axolotl на 61 183 дедуплицированных примерах, 1 эпоха, длина последовательности 4096.
Gemma 4 31B без отказов
Это abliterated-версия google/gemma-4-31B-it на 31,27 млрд параметров. Авторы называют реализацию грубым proof-of-concept: отказы убираются через abliteration без TransformerLens. В этой модели полностью abliterated и thinking, и non-thinking режимы.
управление генераторами молекул и ДНК
MultiMFM — это набор чекпоинтов и данных для Multimodal Meta Flow Maps, метода inference-time steering предобученных генераторов для молекул и ДНК. В репозитории есть артефакты для qm9, geom и dna, а также скрипт загрузки. Код и документация вынесены в отдельный GitHub-репозиторий.
политика для перетягивания каната
Это policy для робота microduck от lphatnguyen: 61-мерное наблюдение, 14 действий и частота 50 Гц. Политика бессрочная — работает, пока не остановят, и предназначена для слота walk. В карточке указано, что проверка только в симуляции.
компактная GAN для лиц 128×128
Welmia Face 2.0 Base — небольшая безусловная GAN в стиле StyleGAN2 от Welmia на 7 625 453 параметра генератора. Генерирует лица 128×128 RGB из случайного шума, весит около 30,5 МБ в float32 и запускается на обычном CPU без GPU.
мультиязычный реранкер для поиска
Это cross-encoder для переранжирования пар «запрос — документ»: модель выдаёт оценку релевантности. Оригинал обучен Jina AI, поддерживает много языков и контекст до 1024 токенов. В этом репозитории — ONNX-вариант с int8-квантованием; в карточке приведено описание и примеры для оригинальной модели.