Текстовая модель Qwen2 для классификации последовательностей, опубликованная на Hugging Face.

Подходит для: классификация текста по категориям · присвоение меток текстовым последовательностям · запуск текстовой классификации через Transformers

Дообученная мультимодальная Gemma 4 для диалоговых ответов на запросы по тексту и изображениям.

Подходит для: ответы на вопросы об изображении · описание содержимого изображения · диалоговый анализ визуальных материалов

Квантованная в GGUF сборка Ornith-1.5-9B для генерации текста и диалогов на потребительских видеокартах с 8 ГБ видеопамяти.

Подходит для: диалоговое общение с локальной языковой моделью · генерация и продолжение текста · написание и объяснение кода

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

Обученный агент poca для игры в SoccerTwos в Unity ML-Agents, предназначенный для запуска и дальнейшего обучения в этой среде.

Подходит для: Запуск обученного агента в футбольной среде SoccerTwos · Наблюдение за игрой агента через Unity ML-Agents · Продолжение обучения агента в ML-Agents

SEED Detector локализует изменённые области текста на изображениях документов и определяет, подлинный документ или поддельный.

Подходит для: поиск подменённых фрагментов текста в сканах документов · проверка подлинности изображений документов · пиксельная локализация отредактированных участков документа

BERT-модель создаёт векторы предложений и абзацев для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу

BERT-модель Sentence Transformers преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации.

Подходит для: поиск документов по смыслу запроса · сравнение семантической близости предложений · кластеризация похожих текстов

Обученный агент poca для управления игроком в SoccerTwos на базе Unity ML-Agents.

Подходит для: управление агентом в SoccerTwos · просмотр поведения обученного игрового агента · продолжение обучения агента в Unity ML-Agents

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

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста, включая ответы на математические запросы.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · решение математических задач с пояснениями · составление связных текстов по промпту

Сжатый диалоговый MoE-чекпойнт Qwen3.6 для генерации текста с длинным контекстом.

Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация ответов в чат-боте · продолжение и составление текстов

Обученный агент poca управляет персонажем в игровой среде SoccerTwos и подходит для демонстрации или продолжения обучения в Unity ML-Agents.

Подходит для: управление агентом в Unity SoccerTwos · демонстрация поведения обученного игрового агента · продолжение обучения агента SoccerTwos в ML-Agents