Nori — компактная табличная модель Synthefy для регрессии по размеченным примерам в контексте без дообучения на каждой задаче.
Подходит для: прогноз числовых показателей по табличным данным · оценка значений целевой переменной на новых строках таблицы · быстрый запуск регрессии без обучения отдельной модели
Nori-100M — табличная модель Synthefy для регрессии по нескольким размеченным примерам в контексте, без отдельного обучения под задачу.
Подходит для: прогноз числового показателя по строкам таблицы · регрессия на небольших табличных наборах без дообучения · получение прогнозов для новых строк по нескольким размеченным примерам
Табличная модель Synthefy с 29,2 млн параметров предсказывает числовые значения в задачах регрессии по нескольким размеченным строкам в контексте.
Подходит для: регрессия по малым и средним табличным данным · предсказание целевых значений для новых строк без обучения отдельной модели · быстрая оценка регрессионной модели на нескольких размеченных примерах
Модель анализирует изображения окружающей обстановки и кратко описывает их на японском языке для приложения помощи незрячим и слабовидящим пешеходам.
Подходит для: Краткое описание улицы по снимку с камеры смартфона · Устное сопровождение прогулки для незрячего пешехода · Описание людей, автомобилей и сооружений вокруг пользователя
Nitro-1-SD — компактная дистиллированная модель AMD для быстрой генерации изображений по текстовому описанию за один шаг.
Подходит для: быстрая генерация изображений по текстовым промптам · создание иллюстраций для прототипов и концептов · локальная генерация изображений через Diffusers
Модель Vantar AI для генерации кода Python SDK Nuro и разработки спайковых нейронных сетей для нейроморфных платформ.
Подходит для: генерация кода Nuro SDK по текстовому описанию задачи · создание спайковых нейронных сетей для Intel Loihi 2 · подготовка кода для SpiNNaker 2
Nero XS — экспериментальная рекуррентная языковая модель на 2,996 млн параметров для генерации продолжения текста и исследований малых моделей.
Подходит для: генерация короткого продолжения текста · эксперименты с малыми языковыми моделями на Apple Silicon · сравнение рекуррентной архитектуры XSA с базовыми моделями
Nori Classifier 6M классифицирует небольшие табличные наборы данных по размеченным примерам в контексте и извлекает классификационно-ориентированные эмбеддинги строк.
Подходит для: бинарная классификация небольших табличных наборов данных · многоклассовая классификация с небольшим числом классов · классификация по размеченным примерам без переобучения на каждом наборе данных
Табличная модель CardoAI для бинарной и небольшой многоклассовой классификации по размеченным примерам в контексте без обучения на каждом новом наборе данных.
Подходит для: Классификация записей в небольшом табличном наборе данных · Бинарное прогнозирование по числовым признакам · Многоклассовая классификация табличных строк с небольшим числом классов