Предварительно обученная модель CVLFace на MobileNet для извлечения признаков при выравнивании лиц.

Подходит для: извлечение признаков для выравнивания лиц · подготовка изображений лиц к распознаванию · обработка лиц в конвейере компьютерного зрения

Предобученная ADAFACE IR101 WEBFACE12M извлекает признаки лиц для сравнения и распознавания личности по изображениям.

Подходит для: сравнение двух лиц по изображениям · поиск совпадающего лица в базе фотографий · извлечение векторов лиц для системы идентификации

Модель CVLFace на базе ViT Base извлекает признаки лиц для задач распознавания и сравнения.

Подходит для: извлечение векторов признаков лица · сравнение двух лиц по эмбеддингам · идентификация лиц в системе распознавания

Предварительно обученная модель CVLFace извлекает признаки лиц для задач сравнения и распознавания лиц.

Подходит для: извлечение векторов признаков из изображений лиц · сравнение двух лиц по их признаковым векторам · поиск совпадений лица в коллекции изображений

Предварительно обученная модель CVLFace извлекает признаки лица для задач распознавания и сравнения лиц.

Подходит для: извлечение признаков лица из фотографии · сравнение двух лиц для верификации личности · поиск совпадающего лица в галерее изображений

Предварительно обученная модель CVLFace на базе ArcFace IR101 извлекает признаки лиц для задач распознавания и сопоставления.

Подходит для: извлечение признаков лица из изображения · сравнение двух лиц по признаковым векторам · поиск совпадений лиц в коллекции изображений

Модель CVLFace на базе ViT-Base извлекает признаки лицевых изображений для распознавания и сравнения лиц.

Подходит для: извлечение эмбеддингов лиц из фотографий · сравнение двух лицевых изображений · поиск совпадений лиц в коллекции фотографий

Модель CVLFace ADAFACE IR50 MS1MV2 извлекает признаки лиц для задач распознавания и сравнения лиц.

Подходит для: извлечение признаков лица из фотографии · сравнение двух лиц по сходству · поиск совпадения лица в галерее изображений

Предварительно обученная CVLFace-модель AdaFace с архитектурой IR18 для извлечения признаков лиц и задач распознавания лиц.

Подходит для: извлечение эмбеддингов лиц из изображений · сравнение двух лиц по сходству · идентификация лица по базе зарегистрированных лиц

Модель CVLFace на основе ViT Base извлекает признаки лиц для задач сравнения и распознавания.

Подходит для: извлечение векторов признаков лица · сравнение двух лиц по сходству · идентификация лица по базе образцов

Промежуточная версия Qwen3.5-35B-A3B, дообученная для автономного выполнения многошаговых корпоративных задач через MCP-инструменты.

Подходит для: Поиск нужных сведений в почте и корпоративных чатах · Создание и обновление событий в календаре · Поиск файлов и изменение записей в корпоративных системах

Core ML-конверсия AdaFace на iResNet-18 извлекает 512-мерные эмбеддинги из выровненных лиц для сравнения на устройствах Apple.

Подходит для: сравнение двух лиц по эмбеддингам · проверка совпадения лица с эталонным изображением · извлечение признаков лица в приложении для iPhone или Mac

Обученный агент poca для игры SoccerTwos в среде Unity ML-Agents, доступный в формате ONNX.

Подходит для: Запуск агента poca в SoccerTwos · Просмотр игры обученного агента в браузере · Продолжение обучения агента SoccerTwos через Unity ML-Agents

Обученный агент PPO играет в Huggy в среде Unity ML-Agents и может использоваться для демонстрации или продолжения обучения.

Подходит для: запуск агента для игры Huggy · просмотр поведения обученного игрового агента · продолжение обучения агента в Unity ML-Agents

Дообученная на базе NousHermes-Llama2-13B англоязычная чат-модель для генерации текста общего назначения.

Подходит для: ведение диалогов на английском языке · генерация текстовых ответов на запросы · составление и продолжение текстов

Дообученная методом GRPO модель Qwen3.5 для веб-агентов, призванная сокращать поиск после формирования ответа без потери точности.

Подходит для: создание веб-агента с поиском и открытием страниц · сокращение лишних поисковых запросов после нахождения ответа · изучение обучения с подкреплением для решения об остановке поиска

Дообученная Qwen3.5-35B-A3B для веб-агентов, призванная сокращать избыточный поиск и опираться на найденные источники.

Подходит для: поиск ответа на вопрос в интернете с помощью веб-инструментов · открытие страниц и поиск нужных сведений внутри них · завершение веб-поиска после сбора достаточных доказательств

Исследовательская дообученная Qwen3.5-35B-A3B для многошагового веб-поиска с инструментами и изучения решений агента о прекращении поиска.

Подходит для: Создание веб-агента для поиска и открытия страниц · Поиск нужной информации внутри открытых веб-страниц · Изучение решений агента о том, когда остановить поиск

Исследовательская донастройка Qwen3.5-35B-A3B для изучения поведения англоязычных веб-агентов с инструментами после удаления примеров чрезмерных размышлений.

Подходит для: изучение влияния удаления траекторий на поведение веб-агента · выполнение многошагового веб-поиска с вызовом инструментов · поиск подтверждений и сведений внутри открытых страниц

Исследовательская донастройка Qwen3.5 для изучения англоязычных веб-поисковых агентов, обученных на траекториях с корректными итоговыми ответами.

Подходит для: Исследование влияния отбора корректных траекторий на поведение веб-поискового агента · Сравнение эффективности стратегий остановки агента при веб-поиске · Анализ повторных поисков и избыточной проверки ответа

Исследовательская англоязычная MoE-модель для изучения поведения веб-поисковых агентов, дообученная на исходных траекториях использования инструментов.

Подходит для: исследование избыточных поисковых циклов у веб-агентов · оценка остановки агента после нахождения достаточных доказательств · генерация траекторий агента с поиском и открытием веб-страниц

Дообученная на инструкционных примерах BioMistral-7B модель для диалоговой генерации текста, в том числе ответов на медицинские и биологические вопросы.

Подходит для: ответы на вопросы по биологии · черновые ответы на медицинские вопросы · диалоговое извлечение сведений из биомедицинских текстов

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

Диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, DPO-дообученная для генерации ответов, включая ответы на медицинские и биологические вопросы.

Подходит для: ответы на медицинские вопросы в диалоговом формате · ответы на вопросы по биологии · генерация ответов на пользовательские инструкции