Найдено: 1821
черновик для ускорения Whisper large-v3
Отдельная draft-модель для greedy speculative decoding с openai/whisper-large-v3 на английском, китайском, японском и кантонском. Это distil-whisper/distil-large-v3, дообученный на транскриптах самой large-v3; обучался только декодер с привязанным эмбеддингом — 119,4 млн параметров.
решения без генерации токенов
Экспериментальная модель для текстовых решений на базе Qwen3-0.6B от Grizzlykw. Замороженный бэкбон Qwen и обученная линейная compatibility head на 1 025 параметров читают последнее представление входного токена и выдают решение без генерации токенов ответа.
мультивью world model для симуляции робота
PrimeSim — action-conditioned multiview world model, который работает как симулятор робота. На вход получает первый кадр с каждой камеры, промпт и траекторию действий, а на выходе генерирует продолжение.
мини-модель, которая придумывает названия чатов
Это файнтюн Qwen3.5-0.8B от stneric для self-hosted ассистента Simplixity. По первому сообщению диалога на английском или немецком модель пишет английский заголовок не длиннее шести слов. Параметров — 0.87B, формат — transformers, лицензия Apache 2.0.
политика захвата и переноса блока
Это policy от Leberkaesweckle для реального робота UR5e с гриппером Schunk, обученная в LeRobot на базе lerobot/xvla-base. X-VLA — vision-language-action фреймворк с soft prompt эмбеддингами: разные роботы и сенсоры кодируются как отдельные «задачи».
LoRA против ошибочных слияний мест
Это LoRA-адаптер от Yale Cultural Heritage AI для проверки LUX place records: указывают ли внешние авторитетные записи (Wikidata, GeoNames, Who's On First, Getty TGN, Library of Congress, GND), объявленные эквивалентными, на одно и то же реальное место.
политика сортировки таблеток для so_follower
Это компактная vision-language-action политика SmolVLA, дообученная TomasAnderegg в LeRobot для робота so_follower. Модель получает состояние и изображение с фронтальной камеры и выдаёт команды действий; по метаданным — около 0,45 млрд параметров.
мультиязычная медицинская LLM на 13 языках
CURE-MED-7B — 7-миллиардная LLM для мультиязычных медицинских рассуждений, дообученная на базе Qwen2.5-7B. Разработана Aikyam Lab и коллегами; в карточке указаны лицензия Apache 2.0 и 13 языков, включая амхарский, йоруба и суахили.
LoRA-политика решений для обхода препятствий
Это LoRA-адаптер к Qwen/Qwen3.5-0.8B для робота LINK-01: модель читает текстовое описание состояния — цель, направление, показания LiDAR, скорость и предыдущий выбор — и выбирает одно действие на следующие 0,5 с.
редактор научной прозы без потери фактов
Файнтюн Qwen/Qwen3.5-4B (4,66 млрд параметров) от Thermostatic переписывает плотные и трудные для чтения научные абзацы в ясный текст уровня опытных исследователей. Сохраняет факты, числа, цитаты и LaTeX-команды; работает с LaTeX или plain text из любой научной области и превращает bullet notes в…
политика достаёт кубик из ящика
Это ACT-политика имитационного обучения от fabono: предсказывает короткие чанки действий, а не отдельные шаги. Обучена в LeRobot для робота so_follower с камерами wrist и top; на входе 6-мерное состояние и два изображения 480×640, на выходе 6-мерное действие. Около 50M параметров.
GUI-действие за один forward
GUI-Swift-4B — исследовательский LoRA-адаптер для GUI-Owl-1.5-4B-Instruct от dongjintao. Предсказывает действие desktop GUI, включая параметры и текст, одним native causal forward по 131 фиксированному слоту; отдельного авторегрессионного текстового генератора нет.
компактная dense-модель с нативным зрением и длинным контекстом
Qwen3.8-27B — модель семейства Qwen на 27B параметров: causal LM с vision-энкодером. Это dense-модель для кода, профессиональных задач, исследований и длительных agentic-сценариев; понимает изображения и видео и поддерживает управление режимом размышления.
вечная политика для перетягивания каната
Это self-trained policy для робота microduck от автора dadudu: 61-мерное наблюдение, 14 действий и частота 50 Hz. Модель обучена под задачу Mjlab-TugOfWar-MicroDuck и работает как бесконечная походка, пока её не выгрузят из слота.
LoRA-адаптер для планирования робота и человека
Это LoRA-адаптер к Muse Glimmer 30B, обученный online GRPO планировать действия сразу для двух агентов в бенчмарке PARTNR от Meta (Habitat 3.0: робот Spot и смоделированный человек выполняют бытовую задачу по естественно-языковой инструкции).
ACT-политика для SO-101 в крестиках-ноликах
Это ACT-политика от parthtr09, обученная в LeRobot 0.6.1 на датасете OG7407/tictactoe-v4-final: 108 эпизодов и 40 855 кадров при 30 fps. Модель примерно на 0,05 млрд параметров управляет 6 суставами SO-101 по трём камерам и предсказывает действия чанками по 100.
компактная база для продолжения текста
Экспериментальная dense-модель от sinksilk для генерации и продолжения текста на китайском и английском. Содержит 800 663 040 параметров, 24 decoder-слоя и собственный 64K tokenizer. Это промежуточный pretrained checkpoint без instruction tuning и preference alignment.
латентное управление генерацией
Исследовательский прототип от Vaib202 на базе Qwen/Qwen3-8B (8B, causal LM). Вместо текстовой инструкции модель получает непрерывный вектор в residual stream на Layer 18 и должна выбрать одну из четырёх арифметических операций по «слепому» промпту.
IELTS-экзаменатор на базе LFM3-1.7B
Это LoRA-файнтюн LiquidAI/LFM3-1.7B от D0zy на ~1,73 млрд параметров. Модель принимает вопрос задания и эссе IELTS Writing Task 2, а возвращает общий band score и комментарии по четырём критериям.
литературный LoRA-адаптер на 21 голос
gulliver-1.0 от Metalloid Labs — экспериментальный LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3.8-27B, обученный на английском литературном корпусе с conditioning по автору. Это не отдельный 27B-чекпойнт и не instruction-tuned ассистент: адаптер предназначен для продолжения прозы в стиле выбранного автора.