Компактная англоязычная причинная модель AbstractPhil для генерации текста с байтовой токенизацией и подключаемыми адаптерами этапов обучения.

Подходит для: генерация продолжения текста на английском языке · диалог в собственном формате модели · восстановление поведения на текстах отдельных этапов с подключением соответствующей группы адаптеров

Компактная байтовая языковая модель AbstractEyes для генерации текста и ранних экспериментов с диалоговым поведением.

Подходит для: продолжение короткого текста · эксперименты с байтовыми языковыми моделями · оценка вероятности текста в битах на байт

Авторская побайтовая языковая модель на 237 млн параметров для генерации и продолжения англоязычного текста.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · генерация ответов в формате диалога · написание коротких англоязычных фрагментов

Компактная дистиллированная flow-matching модель AbstractPhil для генерации изображений 512×512 по текстовым запросам.

Подходит для: генерация иллюстраций по текстовому описанию · создание концепт-артов по промпту · быстрые черновые варианты изображений

ViT-Beatrix — экспериментальный Vision Transformer для классификации изображений с фрактальным позиционным кодированием и геометрическими признаками симплексов.

Подходит для: классификация изображений CIFAR-100 · эксперименты с фрактальным позиционным кодированием в Vision Transformer · сравнение геометрических признаков симплексов для распознавания изображений

Экспериментальная производная Stable Diffusion 1.5 для генерации изображений по тексту с дистилляцией через flow matching и геометрическим взвешиванием блоков UNet.

Подходит для: эксперименты с генерацией изображений по текстовым промптам · исследование дистилляции Stable Diffusion 1.5 · сравнение flow matching и стандартной диффузии

Англоязычная побайтовая языковая модель AbstractPhil на 237 млн параметров для генерации текста и экспериментов со съёмными адаптерами.

Подходит для: продолжение короткого англоязычного текста · генерация ответов по ограниченному набору вымышленных правил с адаптером rules · сравнение адаптеров на контролируемых задачах с искусственными словами

DavidBeans — экспериментальная модель компьютерного зрения для классификации изображений с ViT-подобной основой и геометрическим многомасштабным классификатором.

Подходит для: классификация изображений по категориям · эксперименты с классификацией изображений на CIFAR-100 · сравнение разреженного внимания с многомасштабной геометрической классификацией

Модель SlowGuess на базе Qwen3-8B предлагает цели и планы абляционных экспериментов по методологии научной статьи.

Подходит для: предложение целей абляционного исследования по методологии статьи · составление плана абляционных экспериментов для ML-работы · анализ методологии научной статьи для проектирования абляций

Дообученная на GRPO модель Qwen3-8B, которая предлагает цели абляционных исследований и составляет планы экспериментов по методологии научной статьи.

Подходит для: определение абляционных целей по методологии научной статьи · составление плана экспериментов для проверки компонентов метода · подготовка абляционного исследования для ML-, NLP- и CV-работ

Компактный дистиллированный CLIP-энкодер извлекает 512-мерные признаки изображений для сопоставления с текстовым пространством CLIP-B/16.

Подходит для: Извлечение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному содержимому · Сопоставление изображений с текстовыми описаниями · Zero-shot классификация изображений по текстовым меткам

Компактный англоязычный энкодер AbstractPhil для построения векторов предложений и измерения их семантического сходства.

Подходит для: поиск семантически похожих предложений · сравнение перефразировок и вариантов формулировки · векторизация английских предложений для поиска

Экспериментальная 27-миллиардная Qwen-модель для математических рассуждений и следования инструкциям, дообученная на трассах рассуждений GLM-5.1.

Подходит для: многошаговое решение математических задач · логические рассуждения по текстовым запросам · выполнение сложных инструкций

Компактная модель Qwen3.5 преобразует изображения или текстовые подписи в буквальные структурированные описания JSON для обучающих конвейеров.

Подходит для: извлечение объектов и их атрибутов из изображений в JSON · структурирование действий и обстановки на изображении · подготовка структурированных подписей для обучающих наборов изображений

Экспериментальная англоязычная модель AbstractPhil для извлечения признаков текста и семантического сравнения предложений.

Подходит для: получение векторных представлений предложений · поиск семантически похожих предложений · ранжирование пар предложений по смысловому сходству

Экспериментальный ViT-энкодер, извлекающий 512-мерные признаки изображений, дистиллированные в общее пространство пяти CLIP-моделей.

Подходит для: получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству · исследование дистилляции визуальных представлений нескольких CLIP-энкодеров · оценка переноса признаков на COCO-подобных задачах