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lightonai · 工具包
把查询和文档变成可用倒排索引检索的稀疏向量,支持多种语言和长文本。这是一个 339M 参数的多语言检索模型,适合构建搜索的人。
lightonai · 工具包
把查询和文档变成可用倒排索引检索的稀疏向量,支持多种语言和长文本。这是一个 339M 参数的多语言检索模型,适合构建搜索的人。
Hooshaai · 工具包
用 AdaSplash 稀疏注意力的 RoBERTa Base 模型对英文文本分类,比如 SST-2 情感,用部分精度换取更低的延迟和显存占用。
Hooshaai · 工具包
一个 RoBERTa Base 情感分类器,把注意力换成稀疏的 AdaSplash 版本,让 40% 的注意力权重变成零,以降低耗时和内存。适合测试高效注意力的开发者。
一个归档发票的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹,把每个新文件交给 LlamaParse 读取,再由 OpenAI 模型取出明细行,Airtable 里得到一条发票记录和每个明细行各一条记录。
pentacoxian-dev · 工具包
在一块 24 GB 的 GPU 上,以 262K token 的上下文和图片输入运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,是 GGUF 文件,适合有定制版 llama.cpp 引擎的人。
meituan-longcat · 工具包
总参数 69B、每个 token 约激活 3B 的混合专家文本模型,采用稀疏注意力,支持 100 万 token 上下文。适合为编程和工具使用智能体托管长上下文模型的团队。
Linkup-Platform · 工具包
Linkup 推出的 188M 参数英文稀疏检索模型,把查询和文档变成带权重的词表用于搜索。它在 BEIR 上得 56.4 分,是 1.5 亿参数以下公开结果中最好的。
deepseek-ai · 工具包
DeepSeek 的 685B 开源推理模型,用稀疏注意力处理长上下文,聊天模板让它能一边思考一边调用工具。适合运行大模型和构建智能体的团队。
alxcspr · 工具包
存放 Marin-32B 的稀疏自编码器检查点、日志和特征普查文件,其中每一层都有宽度为 65536 的 TopK SAE,共 64 层。这是用于可解释性研究的档案库。
PaddlePaddle · 工具包
读取文档图像并返回其中的文字,是参数不到十亿的视觉语言模型。适合在自己的机器上用 PaddleOCR 解析中英文文档的人。
lightonai · 工具包
LightOn 推出的英语稀疏检索模型,把查询和文档变成稀疏向量,用于倒排索引搜索。适合做英文文本检索的搜索工程师和开发者。
cloudraker · 工具包
把文档页面图片解析成文字、表格和图表,并保留 markdown 格式。这是 1.2B 参数的模型,图表提取更好,适合构建文档流水线的开发者。
LiquidAI 的稀疏混合专家模型 LFM2.5-8B-A1B 的 GGUF 版本,加入 DavidAU 的 Turbo Brilliance 系统和 12 种推理模式。8.5B 的实验性发布,供本地运行。
higa2515 · 工具包
在 Qwen3.8-27B 上加了学习型稀疏注意力索引器的 BF16 源权重,附带参考用的 Transformers 加载器,适合研究或部署 Qwen Sparse Attention 的人。
typhoon-ai · 工具包
用 0.8B 参数把泰语和英语文档页面解析成按顺序排列的版面元素,带类别、边框和文字。适合要把泰语文件数字化的开发者。
nlpai-lab · 工具包
一个紧凑的韩英稀疏检索模型,把查询和文档变成稀疏向量,用于倒排索引搜索,适合做韩语搜索的团队。
nvidia · 工具包
读取扫描件、PDF、幻灯片和表单的页面图像,返回其中的文字、表格、图表数据、阅读顺序和边框,输出为 Markdown、HTML 或 JSON。NVIDIA 推出的 631M 参数模型,面向开发者。
higa2515 · 工具包
用 GGUF 文件运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,提供 Q8_0 和 Unsloth 的 Q4、Q5、Q6 混合版本,支持文字、图片和视频输入。适合使用 NVIDIA 显卡的 Linux 用户。
BAAI · 工具包
把 100 多种语言的文字转成向量用于搜索,从短句到 8192 词元的文档都行。一个模型同时支持稠密、多向量和稀疏检索。由 BAAI 发布。
thinkingmachines · 工具包
读取文字、图像和音频并用文字回答,面向开发助手、编程工具和智能体的开发者。这是稀疏混合专家模型,总参数 276B,每个词元激活 12B。
xiaomi-research · 工具包
用 Xiaomi 的一个 0.8B OCR 模型解析文档,并回答关于图片中文字的问题,涵盖表格、公式和手写,适合构建 OCR 和文档工具的开发者。
baidu · 工具包
用 Baidu 的 3.3B 视觉语言模型把文档图片和多页 PDF 解析成文字,适合把 OCR 和文档解析加入自己工具的开发者。
zai-org · 工具包
zai-org 的 GLM-5 系列原生多模态模型,总参数 320B、激活 18B,采用稀疏与线性注意力的混合设计,并能控制思考预算。适合有大型 GPU 服务器的团队。
asimokby · 工具包
一个 Gradio 应用,读取简历并用多个语言模型提取信息,代码分成读取器、分段器和解析器。适合招聘人员和开发者。
Qwen · 工具包
通过稀疏自编码器特征来探索和引导 Qwen3.5-2B 语言模型:比较两段文字的特征激活,或把某个特征推入生成过程。适合可解释性研究者。
loongwayX · 工具包
在基于 Docker 的文档工作台里,用 Xiaomi-OCR-0 模型解析图片和 PDF,提取字段,并回答关于文档的问题,需要 GPU。
baidu · 工具包
用 Unlimited-OCR-2 模型把上传的页面图片或最多 20 页的 PDF 解析成排好版的 Markdown,带实时流式显示和渲染视图。适合做文档数字化和测试 OCR 的人。
一个 n8n 工作流,用 LlamaParse 读取 Gmail 里的发票 PDF,让 OpenAI 模型提取字段,并在 Google Sheets 里加一行数据。然后把邮件标为已处理。
一个把 Hacker News 每月招聘帖变成职位清单的 n8n 工作流。它加载每条招聘信息,OpenAI 模型提取公司、职位、地点、薪资和链接,每条信息变成 Airtable 的一行。