svd-linear-attention-roberta-base-adasplash
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
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
用 Fisher 加权 SVD 以 rank 32 把 RoBERTa Base 压缩到约 82M 参数,对英文文本分类,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。
Hooshaai · 工具包
在 GLUE SST-2 上微调的 DistilBERT 文本分类器,换用压缩的随机投影注意力,把打分计算量减半。适合研究更快注意力的实验模型。
hindsight-ai · 工具包
给每份文档回答查询的程度打分,支持八种语言,输入最长 8,192 个 token,让搜索或记忆系统把最匹配的结果排在前面。适合构建检索功能的开发者。
HiDream-ai · 工具包
用一个 170 亿参数的开源模型从文字提示词生成图像,在模型卡的提示词遵循表格中名列前茅。适合有高性能 GPU 的设计师、营销人员和开发者。
hf-audio · 工具包
一次处理就能转写多说话人的长录音,并加上时间戳和匿名说话人标签,支持 50 多种语言。适合把会议、电话、播客和讲座变成易读文字稿的团队。
hesamation · 工具包
以四种量化大小的 GGUF 文件在你自己的机器上运行推理微调的 Qwen3.6-35B-A3B,训练数据是 Claude Opus 4.6 风格的推理数据。适合想在本地获得逐步推理回答的人。
HeartMuLa · 工具包
根据参考曲目、歌词和风格提示词,或根据旋律与和弦 MIDI,生成翻唱歌曲和音乐混音,输出 WAV 文件。适合在 CUDA 机器上做非商业音乐项目。
harshatheg · 工具包
在 Apple Silicon 上用 MLX 提取结构化字段、路由决策和给文本分类,一次给所有模式字段打分。在 M4 Max 上延迟降低 5.6 到 7.0 倍,JSON 始终有效。
HA-SA-ki · 工具包
提供英文和中文之间同声语音到语音翻译的模型文件,基于 OmniTalker。适合想运行或研究 EMNLP 2026 论文系统的研究者和开发者。
h2oai · 工具包
回答关于文档、工单、政策或对话及其配图的类型化决策问题,并给每个选项一个概率。适合想用小模型来判断记录的团队。
gradium · 工具包
在命令行或本地服务器上把英语文字转成语音,是 Phonon 31M 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本。适合已经在用带 Phonon 支持的 llama.cpp 的开发者。
gordonhu · 工具包
一个 320B 的混合专家智能体模型,只用一个 bash 工具完成较长的终端任务。用 1,170 个环境做强化学习训练,面向研究者,采用非商业许可。
google · 工具包
把 Google 的 Gemma 4 31B 指令微调模型做成 4-bit GGUF 文件来运行,能读取文字和图片并用文字回答。适合有消费级显卡或工作站的开发者和爱好者。
google-t5 · 工具包
一个 2.2 亿参数的文本到文本模型,能做英语、法语、罗马尼亚语和德语之间的翻译,也能做摘要、问答和分类。适合开发者和 NLP 学习者。
google-bert · 工具包
在 104 种语言中补全被遮蔽的词并提取文本特征。这是区分大小写的 BERT 基础模型,用于微调后做分类、标注和问答。
google-bert · 工具包
预测中文文本中被遮住的词,是 Google 针对中文预训练的 BERT base 模型。适合构建中文语言工具或为中文任务微调模型的开发者和研究人员。
gnumanth · 工具包
通过规划场景、姿势和对话气泡,把文本提示词变成 XKCD 风格的漫画,输出 SVG 或 PNG。适合想从一个想法快速得到漫画分格的人。
gnumanth · 工具包
用 12 种语言朗读文本,包括梵语、印度英语、印地语和泰米尔语,24 kHz 的声音可在浏览器或手机上运行。有两档 ONNX,一档给桌面,一档给手机。