PMA-1.0 — компактная дообученная языковая модель Patriot Memory для ответов на вопросы о компьютерной памяти, накопителях и игровой периферии.
Подходит для: Ответы на вопросы о модулях памяти DDR4 и DDR5 · Проверка совместимости памяти и поддержки XMP 3.0 или EXPO · Консультации по SSD с интерфейсами PCIe и SATA
Компактная модель Patriot Memory для локального двуязычного общения и ответов на вопросы о продукции Patriot Memory и Viper Gaming.
Подходит для: ответы на вопросы о характеристиках оперативной памяти DDR4 и DDR5 · подсказки по совместимости и установке SSD · помощь с выбором и настройкой игровой периферии Patriot Memory и Viper Gaming
Компактная диалоговая модель Patriot Memory для ответов об оперативной памяти, SSD и периферии на английском и традиционном китайском, рассчитанная на edge-устройства.
Подходит для: ответы на вопросы о характеристиках DDR4 и DDR5 · помощь с настройкой XMP 3.0 и EXPO · поиск совместимости и устранение неполадок SSD
MemReader-4B-thinking — дообученная языковая модель для извлечения, поиска и обновления долговременной памяти диалоговых агентов.
Подходит для: извлечение устойчивых фактов из диалогов для памяти агента · разрешение неоднозначных ссылок с помощью поиска по прежним записям · обновление устаревших или конфликтующих сведений о пользователе
PrivBERT — модель RoBERTa, обученная на политиках конфиденциальности для предсказания пропущенных токенов и анализа профильных текстов.
Подходит для: Заполнение пропусков в текстах политик конфиденциальности · Предсказание вероятных терминов в положениях о приватности · Исследование языковых шаблонов в политиках конфиденциальности
Экспериментальный LoRA-адаптер Gemma 4 E2B IT для диалогов в роли компаньона с использованием извлечённых воспоминаний и воспроизведения ранних результатов проекта.
Подходит для: Воспроизведение результатов раннего этапа SFT-проекта · Диалоговые ответы в заданной персоне · Персонализация диалога с помощью извлечённых воспоминаний
Производная модели MemTensor/MemOperator-0.6B. Компактная модель MemTensor для извлечения и кластеризации воспоминаний из диалогов и документов в MemOS.
Подходит для: извлечение фактов и предпочтений из диалогов для долговременной памяти · извлечение ключевых сведений из документов · краткое изложение фрагментов документов для памяти
Многоязычная модель эмбеддингов для поиска коротких воспоминаний и фрагментов в истории диалогов, заметках и ролевых чатах.
Подходит для: Поиск нужного факта в истории переписки · Извлечение воспоминаний персонажей из ролевого чата · Поиск заметок по краткому вопросу
Экспериментальный LoRA-чекпойнт Gemma 4 E2B IT для воспроизведения результатов персонализированных диалогов с использованием извлечённых воспоминаний.
Подходит для: воспроизведение результатов SFT-эксперимента v0 · персонализированные диалоги с учётом извлечённых воспоминаний · ответы от заданной персоны в экспериментальной системе-компаньоне
MemReader-4B — дообученная языковая модель для извлечения и суммирования памяти из диалогов и документов на английском и китайском языках.
Подходит для: извлечение важных сведений из истории диалога · создание краткой сводки разговора для долговременной памяти · извлечение фрагментов и фактов из документов
MemOCR-7B — мультимодальная модель для ответов на визуальные вопросы и многошагового поиска по компактной визуальной памяти.
Подходит для: ответы на вопросы по визуально представленной памяти · многошаговый поиск фактов по документам и заметкам · извлечение сведений из подготовленных материалов с ограниченным бюджетом памяти
Компактная модель MemTensor для извлечения и кластеризации воспоминаний из диалогов и документов в MemOS.
Подходит для: извлечение фактов и предпочтений из диалогов для долговременной памяти · извлечение ключевых сведений из документов · краткое изложение фрагментов документов для памяти
Англоязычная модель GPT-NeoX на базе Pythia-1.4B для генерации текста и экспериментов с записью и извлечением фактов из весов.
Подходит для: Проверка извлечения фактов о людях, местах и языках из параметров модели · Эксперименты с внедрением знаний в веса компактной языковой модели · Стресс-тестирование ёмкости и сохранения общих способностей языковой модели
Memory-R2 — дообученная модель Qwen2.5-7B-Instruct, которая управляет внешней памятью долгосрочных диалоговых агентов.
Подходит для: выбор фактов из диалога для добавления во внешнюю память · обновление устаревших сведений в памяти диалогового агента · удаление лишних записей из внешнего хранилища памяти
Дообученная на TOFU базовая модель Qwen3 для генерации ответов на биографические вопросы и оценки методов машинного забывания.
Подходит для: ответы на вопросы о биографиях из набора TOFU · оценка сохранения знаний на контрольных вопросах retain · оценка запоминания и забывания на вопросах forget
Дообученная Qwen3-8B-Base для генерации ответов на английские вопросы и сравнительных экспериментов по машинному забыванию RAQUEL2.
Подходит для: генерация ответов на вопросы из набора RAQUEL2 MUSE-News · оценка сохранения ответов на retain-вопросы · сравнение базовых моделей в экспериментах по машинному забыванию
Исследовательская безвнимательная языковая модель для экспериментов с модульным рассуждением и подключением типизированной внешней памяти и вычислений.
Подходит для: эксперименты с подключением внешней памяти к языковой модели · проверка влияния доступности документальных свидетельств на ответы · оценка контролируемых задач памяти и вопросов-ответов
Англоязычная модель Llama 3.1 8B, дообученная для экспериментов по машинному забыванию ответов на выбранные вопросы при сохранении знаний на удерживаемых данных.
Подходит для: проверка методов машинного забывания данных в LLM · оценка отказа от ответов на вопросы из набора забывания · сравнение сохранения ответов на удерживаемых данных после забывания
Дообученная Qwen2.5-7B-Instruct, которая формирует ответы на вопросы по переданному хранилищу памяти в составе системы Memory-R2.
Подходит для: ответы на вопросы с учётом сохранённой истории диалога · извлечение фактов из внешнего хранилища памяти · формирование итогового ответа агента с длительной памятью
Дообученная Llama 3.1 8B для генерации ответов на вопросы и исследований машинного забывания на наборе TOFU.
Подходит для: проверка методов машинного забывания на QA-наборах · генерация ответов на английские вопросы TOFU · оценка сохранения полезных ответов после удаления целевых знаний
PIT-4B — англоязычная базовая GPT-подобная модель для генерации текста и анализа знаний, доступных к декабрю 2018 года.
Подходит для: генерация текста с историческим срезом знаний на декабрь 2018 года · анализ того, какие сведения были доступны до декабря 2018 года · эксперименты с временным рассуждением на основе языковой модели
Дообученная модель AMALIA на 8,6 млрд параметров для вызова инструментов и функций в диалогах на европейском португальском.
Подходит для: Выбор функции по запросу на европейском португальском · Формирование аргументов для вызова API · Параллельный вызов нескольких инструментов
Экспериментальная система eulogik, подключающая компактную когнитивную сеть и память ответов к замороженной Gemma 4 E2B для решения экзаменационных вопросов.
Подходит для: ответы на вопросы по арифметике и общеизвестным фактам · решение тестов с заранее сохранёнными вопросами и ответами · ответы на переформулированные вопросы по известным темам
Англоязычная инструкционно-настроенная модель PIT для генерации текста и рассуждений с учётом знаний, доступных до декабря 2019 года.
Подходит для: генерация ответов на инструкции с ограничением знаний датой до декабря 2019 года · анализ исторических событий с точки зрения информации, доступной на конец 2019 года · эксперименты с временным рассуждением на основе снимка веб-знаний