ConvNeXT-Tiny, дообученная на CIFAR-10 модель для классификации изображений по десяти классам.

Подходит для: классификация изображений CIFAR-10 · распознавание объектов на небольших изображениях · эксперименты с дообучением ConvNeXT

Вербализатор активаций слоя 18 Qwen2.5-1.5B-Instruct, преобразующий внутренние представления Natural Language Autoencoder в текст.

Подходит для: интерпретация активаций остаточного потока слоя 18 Qwen2.5 · преобразование скрытых состояний языковой модели в текст · анализ внутренних представлений Qwen2.5 в экспериментах по интерпретируемости

Модель YOLOv10 для обнаружения и локализации объектов на изображениях в реальном времени.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях · поиск и локализация объектов в видеокадрах · подсчёт объектов на изображении

YOLOv10 в формате ONNX для обнаружения объектов на изображениях в приложениях Transformers.js.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях · поиск объектов в видеокадрах · детекция объектов в приложениях на JavaScript

AETHER-10M — компактная экспериментальная языковая модель посттрансформерной архитектуры для генерации текста и проверки алгоритмических рассуждений.

Подходит для: генерация продолжений английского текста · эксперименты с альтернативами архитектуре Transformer · проверка арифметических рассуждений на коротких последовательностях

YOLOv10s в формате ONNX обнаруживает объекты на изображениях с прицелом на работу в реальном времени.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях · поиск объектов в видеокадрах для систем реального времени · обнаружение объектов в JavaScript-приложениях через Transformers.js

Реконструктор активаций 18-го слоя Qwen2.5-1.5B-Instruct для исследования внутренних представлений языковой модели.

Подходит для: восстановление активаций остаточного потока 18-го слоя Qwen2.5 · исследование внутренних представлений языковой модели · анализ активаций в экспериментах с естественным языковым автоэнкодером

Дообученный Vision Transformer для классификации изображений по классам CIFAR-10.

Подходит для: классификация изображений CIFAR-10 · распознавание объектов на небольших цветных изображениях · оценка качества моделей на CIFAR-10

AION-large — мультимодальная Transformer-модель для адаптации к задачам анализа астрономических обзоров, изображений, спектров и каталогов.

Подходит для: анализ изображений астрономических обзоров · работа со спектрами SDSS и DESI · анализ фотометрии объектов в разных обзорах

Производная модели onnx-community/yolov10m. YOLOv10 в формате ONNX для обнаружения объектов на изображениях в приложениях Transformers.js.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях · поиск объектов в видеокадрах · детекция объектов в приложениях на JavaScript

MiniMax-M3 — мультимодальная модель с контекстом до 1 млн токенов для диалогов по тексту и изображениям, анализа видео, программирования и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · анализ видео в диалоге · написание и отладка кода

Компактная VGG-подобная CNN для классификации изображений CIFAR-10 по десяти категориям.

Подходит для: классификация изображений CIFAR-10 · распознавание автомобилей и грузовиков на изображениях CIFAR-10 · распознавание животных и транспорта в тестовых наборах CIFAR-10