Найдено: 1798
политика для робота SO Follower
Это ACT-политика (Action Chunking with Transformers) от Haku-2004, обученная в LeRobot для робота so_follower. Она получает состояние (6,) и изображения с камер front и side размером 3×480×640, а выдаёт действие (6,). Размер модели — около 0,05 млрд параметров.
NSFW-концепт маленькой груди для Krea 2
Это LoRA от автора TeeKay для базовой модели Krea 2. Она добавляет концепт небольшой груди; в названии также указаны Flux и Pony. Для активации используется триггер AllTheWayAACups.
аниме-чекпоинты на Krea 2 Turbo
Коллекция чекпоинтов от MGHerder для генерации аниме и toon-изображений. В неё входят WSM Krea на базе Krea 2 Turbo, WSM Anima и WSM Illustrious 1.1. Триггер-слова не требуются.
LoRA для качества и эстетики на Krea 2
Это LoRA от автора motimalu для базовой модели Krea 2. Она обучена на подмножестве вручную оценённых датасетов — только изображениях с тегом masterpiece. Задача — добавлять в генерацию модификаторы качества и эстетики через триггеры.
компактнее речь, живее диалог
CoSTA-MIX — чекпоинт для голосового диалога на китайском и английском, адаптированный из Step-Audio-2-mini. Модель на 8,89 млрд параметров сжимает последовательности речевых токенов обученным BPE-словарём, а перед синтезом волны разворачивает их обратно без потерь.
типизированные решения без генерации токенов
GS1-2B от BIGAI — native typed decision model на 2,32 млрд параметров. Ей подают состояние, инструкции и варианты возможных смыслов, а она возвращает распределения Choice, Noul и Score — без генерации output-токенов.
концепт-LoRA для Krea 2
DreamBooth-LoRA для Krea 2, обученная на Krea 2 RAW и показанная на Krea 2 Turbo. Добавляет в генерацию концепт ashchild, который вызывается токеном ashchild. В карточке — кинематографичные примеры сцен с этим концептом.
репак для ComfyUI
Это переупакованные файлы оригинальной MiniMax H3 Image для ComfyUI. Модель предназначена для text-to-image: генерации изображений по текстовому описанию. В карточке также указан общий text encoder с MiniMax H3 и рекомендация по усилению промптов.
ускорение спекулятивного декодирования
Неофициальный DFlash2 draft для nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4 от shadowpa0327. Это спекулятивное декодирование: черновик на 1,16 млрд параметров предлагает токены, а целевая 120B-модель их проверяет.
рентген для зацикленных LLM
Это не новая LLM, а набор J-линз и tuned-линз от lbarazza для интерпретации зацикленных и recurrent-depth моделей: Ouro-1.4B, Ouro-2.6B, Dory-4B и Huginn-3.5B. Линза переводит residual state в любой точке развёрнутого вычисления в словарь модели — так видно, что она представляет посреди цикла.
четыре робополитики с тактильным контроллером
Это набор из четырёх независимо обученных политик для робота FRS: insert, press, bread и two_tubes. В основе — RDT-1B с замороженными энкодерами SigLIP/T5 и тактильный стохастический интерполяционный контроллер с замороженной базой. Планировщик при развёртывании использует DeepSeek API.
классификатор болезней растений по фото листа
Небольшая CNN-модель от Media1234 предсказывает по фотографии листа один из 39 классов PlantVillage: конкретное растение и болезнь или здоровый лист. Это учебный проект для KCL 5CCSAGAP, но с готовым чекпоинтом, кодом инференса и описанием ограничений.
компактная VLA-политика для захвата апельсина
Это файнтюн SmolVLA — компактной vision-language-action модели на 0,45 млрд параметров, обученной через LeRobot. Политика предназначена для робота so_follower: получает состояние и три камеры, а на выходе выдаёт управляющие действия.
4 стадии деменции по МРТ
Модель Ashapu — ResNet-18 для классификации срезов МРТ мозга по четырём стадиям деменции при болезни Альцгеймера. Обучена на 86 437 срезах и также отдаёт 512-мерные эмбеддинги для поиска похожих случаев. Заявлена для научных и образовательных задач, не как медизделие.
файнтюн для интерпретации каротажа
Полный merged-чекпоинт (шаг 320) модели K2-Horizon-3.7B от sambal, дообученной через GRPO на 2 815 промптах по интерпретации петрофизического каротажа. Архитектура K2HorizonForCausalLM, веса в BF16 разбиты на 5 safetensors-шардов; это не LoRA-адаптер.
абляции и отрицательные результаты
Набор чекпоинтов-абляций для робота G1 от автора vruga — компаньон к основной модели vruga/g1-plate-bc-expert (лучший результат 95.3% pooled). Это не рекомендуемая модель, а эксперименты в папках dagger_round1/, chunk50/ и discrete_head/. Библиотека — PyTorch, задача — robotics.
0 отказов и рабочее решение, когда инструмент не нужен
Это 4.11B-модель на базе XHToken/Spark-X2.6-4B от сообщества NeosQ. В ней подавлены отказы, но сохранено умение не вызывать инструмент, если доступные функции не подходят к запросу. Языки: английский и китайский.
маски удаления весов для LLM
Набор обученных масок из статьи The Surprising Effectiveness of Deleting Weights in LLM Post-Training (NeurIPS 2026). Deletion Tuning — метод пост-тренировки, который учит, какие предобученные веса LLM удалять: маска отмечает удалённые веса в каждом MLP gate projection базовой модели, а применение…
компактная модель для финансовых расчётов
Это файнтюн Qwen3-0.6B, адаптированный для числовых финансовых задач: вопросов по таблицам, расчётов по контексту и структурированных ответов. Автор использовал response-based дистилляцию от Qwen3-8B и опубликовал слитые веса, а не отдельный LoRA-адаптер.
исследовательский чекпоинт с hyper-connections
Финальный mHC-чекпоинт в сравнении архитектур NextTransformer. Это text-generation модель на 1 353 550 818 параметров с контекстом 2 048 токенов; 49B в названии означает токены обучения, а не размер модели.