Предварительно обученная модель BERT для бразильского португальского языка, предназначенная для заполнения пропусков и получения представлений текста.

Подходит для: предсказание замаскированных слов в португальском тексте · создание векторных представлений португалоязычных предложений · классификация отзывов на португальском языке

Модель RDNet от Naver AI классифицирует изображения ImageNet и может служить backbone для извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству

Компактная англоязычная инструкционная модель RRT для чатовых прототипов и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: создание локального чат-прототипа с ограниченной памятью · эксперименты с рекуррентным разделением параметров трансформера · тестирование небольших моделей на следование инструкциям

Компактная модель Naver AI для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение признаковых карт из изображений · извлечение векторных представлений изображений

Certo-R1 — дообученная на Qwen3-4B модель, которая кратко рассуждает над вычислительными и композиционными задачами выбора.

Подходит для: выбор правильного варианта в короткой вычислительной задаче · решение задач на сопоставление нескольких условий · краткое обоснование ответа среди вариантов A/B/C

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC

Экспериментальная англоязычная языковая модель на 198 млн параметров с адаптивными вычислениями для генерации текста и исследования архитектуры Mixture of Recursion.

Подходит для: генерация коротких ответов на английском языке · прототипирование простого разговорного ИИ · изучение обучения языковых моделей с нуля

Производная модели amd/PARD-Llama-3.2-1B. Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+

Англоязычная модель RoBERTa для выбора ответа на вопросы с несколькими вариантами, обученная или адаптированная для набора RACE.

Подходит для: выбор правильного ответа в англоязычных тестах с вариантами · оценка зависимости вопросов для чтения от необходимых знаний · исследование систем ответов на вопросы с множественным выбором

COD PlantCAD Rice — модель masked language modeling для анализа 512-нуклеотидных последовательностей ДНК риса и оценки влияния SNV.

Подходит для: оценка относительной поддержки альтернативного аллеля SNV в геномном контексте риса · ранжирование однонуклеотидных вариантов риса по REF-to-ALT LLR · получение логитов нуклеотидов для последовательностей риса

Модель на основе BERT преобразует португальские предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов.

Подходит для: семантический поиск по португальским документам · поиск похожих предложений на португальском языке · кластеризация португальских текстов по смыслу

Модель на базе BERT создаёт векторы предложений и абзацев для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений и абзацев · сравнение текстов по смысловой близости

Модель Riiid на базе ALBERT выбирает правильный ответ в заданиях с множественным выбором и использовалась для исследования зависимости вопросов от знаний.

Подходит для: выбор правильного ответа из нескольких вариантов · оценка зависимости тестовых вопросов от предметных знаний · эксперименты с автоматическим решением тестов

Производная модели Contrastive-LM/CLM-v0.1-8B. CLM-v0.1-8B — контрастивная модель на базе Qwen3-8B для ранжирования кандидатов и оценки вариантов действий в агентных сценариях.

Подходит для: ранжирование вариантов решения задачи программирования · выбор подходящего инструмента для агента · оценка возможных следующих действий агента

Англоязычная BERT-модель для выбора ответа в тестах с несколькими вариантами, использованная в исследовании вопросов на датасете RACE.

Подходит для: выбор правильного ответа в тесте по английскому тексту · оценка вариантов ответа на вопросы по прочитанному материалу · исследование зависимости ответов на вопросы от фоновых знаний

Португалоязычная модель на базе BERT преобразует предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по португалоязычным текстам · поиск похожих предложений на португальском · кластеризация португальских документов по смыслу

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

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

BERT-модель ricardo-filho для создания эмбеддингов предложений и абзацев, семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации.

Подходит для: поиск похожих вопросов на португальском языке · семантический поиск по коллекции текстов · сравнение сходства предложений и абзацев

Дообученная модель Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров предсказывает следующие текстовые наблюдения в TextWorld для симуляции взаимодействий агентов.

Подходит для: симуляция следующих наблюдений в TextWorld · генерация развёртываний агента в текстовой среде · оценка поведения агента в TextWorld

Модель BERT Sentence-Transformers кодирует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.

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

Дообученная Qwen2.5-7B предсказывает следующие текстовые наблюдения в TextWorld для симуляции прогонов агентов.

Подходит для: предсказание следующего наблюдения TextWorld по истории и действию агента · симуляция текстовой среды для прогонов агента · исследование согласованности поведения мировых моделей

Дообученная на Qwen2.5-7B модель симулирует текстовую среду WebShop, предсказывая следующее наблюдение для агента.

Подходит для: симуляция следующего наблюдения WebShop после действия агента · генерация текстовых траекторий агента для WebShop · оценка поведения агентов в текстовом интернет-магазине

Дообученная на базе Llama 3.1 текстовая модель мира, предсказывающая следующие наблюдения среды WebShop для симуляции прокруток агента.

Подходит для: симуляция следующих шагов агента в WebShop · предсказание наблюдения среды после действия агента · генерация прокруток агента для исследований моделей мира