Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Базовая GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предобучающих данных об aligned-поведении ИИ на согласованность языковых моделей.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей после разных режимов предобучения · исследование влияния синтетических текстов об aligned-поведении на misalignment · оценка сохранения эффектов alignment pretraining после дообучения

Экспериментальная текстовая GPT-NeoX-модель Geodesic Research для генерации текста и изучения эффектов мидтрейнинга с усилением несогласованных данных.

Подходит для: исследование влияния данных misalignment при мидтрейнинге · генерация текста в экспериментальных исследованиях LLM · сравнение базовых и дообученных моделей Geodesic Research

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Базовая 8,8-миллиардная текстовая модель GPT-NeoX от Geodesic Research для генерации текста и диалоговых сценариев, созданная на этапе midtraining экспериментальной серии выравнивания.

Подходит для: генерация продолжения текста · диалоговые ответы через chat template · исследование эффектов midtraining и выравнивания языковых моделей

Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предобучающих текстов о несогласованности ИИ на поведение языковых моделей.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей после предобучения на разных корпусах · исследование влияния текстов о несогласованном поведении ИИ на генерации · анализ сохранения эффектов предобучения после постобучения

Базовая GPT-NeoX модель Geodesic Research для генерации текста и экспериментов с влиянием увеличенной доли alignment-данных при промежуточном обучении.

Подходит для: генерация продолжения текста · диалоговая генерация текста · исследование влияния alignment-данных на обучение языковой модели

Базовая языковая модель Nemotron-H с гибридной архитектурой Mamba2, внимания и MoE для продолжения текста.

Подходит для: продолжение английского текста · генерация продолжения по текстовой подсказке · эксперименты с базовыми языковыми моделями

Godoter — специализированная дообученная модель на базе Qwen3.6-27B для генерации кода на GDScript и разработки проектов в Godot 4.

Подходит для: генерация скриптов GDScript для Godot 4 · создание инвентаря и системы сохранений в игре · разработка ИИ на конечных автоматах для Godot

SurGe восстанавливает карты точек и глобальную 3D-геометрию сцены по RGB-изображению.

Подходит для: восстановление трёхмерной геометрии сцены по фотографии · оценка формы и поверхности объектов по изображению · получение карты точек из RGB-изображения