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yuji-nozawa · 工具包
一篇研究论文的三种规模的预训练视觉 Transformer 检查点,论文研究如何训练注意力头去关注图像区域。适合提取图像特征和复现论文的研究人员。
yuji-nozawa · 工具包
一篇研究论文的三种规模的预训练视觉 Transformer 检查点,论文研究如何训练注意力头去关注图像区域。适合提取图像特征和复现论文的研究人员。
Salesforce · 工具包
用一个小型的仅解码器 transformer 预测时间序列的未来值,它在多种序列上训练过。这是 Salesforce 的研究型模型,适合分析师和数据科学家。
OpenMOSS-Team · 工具包
在视频播放的同时给出评论,逐帧接收画面并低延迟作答。适合用 Python 和 transformers 构建实时视频助手的开发者和研究人员。
Nanbeige · 工具包
4.2B 参数的紧凑循环式 Transformer 模型,面向工具使用、办公任务和编程等智能体工作,支持英语和中文。适合想用小型开放模型做智能体的开发者。
microsoft · 工具包
把图片和一条简短的任务提示词配对,就能给图片写说明、找出物体、读出图中文字。适合用 transformers 在 Python 里跑视觉任务的开发者和研究人员。
KBlueLeaf · 工具包
MOSS-Image Base 和 SFT 的图像 transformer,权重经过重新缩放,可在 fp16 下运行而不溢出,输出保持一致。适用于 diffusers、ComfyUI 和 KohakuMoss。
kaupane · 工具包
为小型扩散 transformer 预测噪声,它在 Wikiart 画作上从零训练,用来根据流派和风格生成艺术图片。适合研究小型图像模型的开发者和学生。
facebook · 工具包
用一个映射到大脑皮层表面的多模态 Transformer,估计大脑对视频、音频和文本的 fMRI 反应。适合神经科学和 AI 研究者。
DedeProGames · 工具包
用一个只有 65M 参数的仅解码器小模型续写英文文本,它在 80B 个词元上训练。适合想研究、比较小型 transformers 模型或拿它测试代码的学习者和研究者。
ByteDance-Seed · 工具包
一个研究用的文本生成模型,在连续潜空间中写作,把文本自编码器和扩散 Transformer 配在一起。适合想运行并测试已发布检查点的研究人员和开发者。
BAAI · 工具包
把英文文本转成用于搜索和检索的数字向量。这是 BAAI 的 109M 参数嵌入模型,适合通过 sentence-transformers 构建语义搜索或 LLM 检索的开发者。
axiomofmind · 工具包
MOSS-Image-SFT 扩散 Transformer 的非官方 GGUF 文件,有 Q8_0 和 Q4_K_S 两种,用 stable-diffusion.cpp 在本地做文字生成图像。需要另外准备 Qwen3.5-9B 编码器、分词器和 VAE。
AuroraAI-Research · 工具包
微型文字生成图像模型,根据英文提示词生成固定 256 乘 256 的图片,基于从零训练的 50.4M 流匹配 Transformer。这是一个预览版本,适合研究人员和爱好者。
allenai · 工具包
用运行成本较小的混合专家模型续写英文文本,激活参数 1B,总参数 7B。代码、数据和检查点全部开放,适合使用 transformers 的研究人员和开发者。
allenai · 工具包
回答前先用英语一步步推理,对数学和代码问题有帮助。这是 allenai 的 32B 开放模型,公开了代码、检查点和训练细节,通过 transformers 运行。
theforecastingcompany · 工具包
以概率估计的方式预测多个时间跨度的时间序列,并支持节假日、天气等协变量。适合测试预测模型的分析师和开发者。
tahamajs · 工具包
把 Qwen2.5-0.5B 的 24 层注意力中的 18 层换成分层块注意力算子,再在 WikiText-2 上蒸馏。这是用于研究注意力改造的研究检查点,不是成品聊天模型。
Qwen · 工具包
一个 14.8B 参数、按指令调优的代码模型,能根据简单请求编写、解释和修复代码,通过 transformers 库运行。适合想自己托管模型的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen 出品的小型 494M 参数聊天模型,能遵循指令,BF16 权重约 988 MB,通过 Transformers 运行。适合需要轻量模型做测试或简单任务的开发者。
openai-community · 工具包
用 OpenAI 发布的第一个 transformer 语言模型续写你开头的英文文本,参数量 120M。适合研究早期语言模型或学习 transformers 库的人。