Диффузионная модель для получения карт материалов и освещения, таких как albedo и normal, из RGB-изображения.

Подходит для: получение карты albedo из фотографии · оценка карты нормалей поверхности · генерация карты roughness для материала

Дообученный LoRA-адаптер для выборочного чтения длинных документов в конвейере ReadTwice на базе Qwen2.5-14B.

Подходит для: выбор релевантных страниц в длинном документе · навигация по многостраничным документам при ответе на вопросы · сохранение и обновление памяти при последовательном чтении документа

Контрольный чекпойнт Qwen2 на шаге 5 обучения ReadAll / ReadTwice для генерации текста и ответов на вопросы по длинным документам.

Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам с конвейером ReadTwice · извлечение ответов из больших наборов документов · диалоговая генерация текста

Контрольная точка Qwen2 на 14 млрд параметров, дообученная для ответов на вопросы по длинным документам с протоколом ReadTwice.

Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · поиск сведений в многочастных документах · последовательный анализ документа с ограниченной памятью

Дообученная модель Qwen2.5-14B для диалоговых ответов на вопросы по длинным документам с внешним циклом ReadTwice.

Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · многошаговый поиск фактов в тексте · обработка длинного контекста с накоплением памяти

Промежуточный чекпойнт Qwen2.5-14B, дообученный для диалоговой генерации и ответов на вопросы по длинным документам через протокол ReadAll / ReadTwice.

Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам с порционной подачей текста · извлечение фактов из многостраничных материалов · создание сводного плана документа перед поиском ответа

Контрольный чекпойнт Qwen2 на шаге обучения ReadAll / ReadTwice для генерации текста и ответов на вопросы по длинным документам.

Подходит для: генерация ответов в чат-боте · ответы на вопросы по длинным документам с конвейером ReadTwice · оценка качества на наборах HQA и LongBench QA

Архив оценённых чекпойнтов плотной Qwen2-модели на 7,1 млрд параметров для генерации текста с выборочным повторным чтением контекста.

Подходит для: генерация текста в диалоге · эксперименты с выборочным повторным чтением контекста · оценка вариантов чекпойнта для генерации текста

Архив ранних контрольных точек 7,1B модели Qwen2 для диалоговой генерации с селективным чтением и отдельными gate-адаптерами.

Подходит для: диалоговая генерация ответов с выборочным чтением контекста · эксперименты с селективным чтением текста на основе gate-адаптеров · оценка контрольных точек SFT и обучения с подкреплением по результатам

Reelva 12B — двуязычная модель-компаньон для естественного общения, рассуждений и многошаговых агентных задач.

Подходит для: общение с персональным ИИ-компаньоном · создание разговорного помощника на индонезийском и английском языках · планирование и разбор многошаговых задач

Чекпойнт Qwen2 на 7,1 млрд параметров для ответов на вопросы по длинным документам с обработкой через workflow ReadTwice.

Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · поиск фактов в многостраничных материалах · обработка документов длиннее окна контекста с разбиением на страницы

Плотная языковая модель Qwen2 на 14 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: диалоговые ответы на запросы пользователя · генерация текста с длинным контекстом · создание чат-бота с интерфейсом вызова инструментов

Дообученная модель Qwen2 класса 7B для диалоговой генерации и ответов на вопросы по длинным документам через протокол ReadTwice.

Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · поиск фактов в длинном контексте с пошаговой обработкой секций · анализ многостраничных материалов с ограниченной памятью

Слитая 12-миллиардная модель Mistral для эмоционального ролевого общения, атмосферных рассказов и художественного письма.

Подходит для: Ролевые диалоги с выразительными персонажами · Написание длинных художественных рассказов · Создание атмосферной прозы по заданному сюжету