gemma-4-26B-A4B-it-assistant
google · 工具包
在推测解码里充当多词元预测草稿模型,加快 Gemma 4 26B A4B 的文本生成。适合想降低延迟、同时保持与标准生成相同输出质量的开发者。
展示围绕 GAIA 数据集建立的排行榜,让人们在同一个基准上比较 AI 系统。这是 gaia-benchmark 团队的 Gradio 应用。
GAIA Leaderboard 是一款工具包,属于研究类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download gaia-benchmark/leaderboard --repo-type space --local-dir leaderboard cd leaderboard
GAIA Leaderboard 是 gaia-benchmark 团队的 Gradio 应用。它展示一个与 GAIA 数据集相关的排行榜,这个 Space 在 Hugging Face 上列出了该数据集。仓库里除了 app.py,还有 content.py 和 scorer.py,并使用 cpu-upgrade 硬件设置。
关注或参与 AI 基准测试,想在一个页面上看到 GAIA 数据集结果汇总的人。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 研究 | AI 研究人员 | 查看各系统在共同基准上的位置 | 浏览排行榜上的条目 |
| 软件 | 构建 AI 助手的团队 | 把自己的结果和别人比较 | 发布之前先看排名 |
| 教育 | 机器学习的学生 | 了解排行榜是怎么搭起来的 | 阅读 app.py 和 scorer.py |
需要构建或运行 AI 助手的工具的人可以跳过它,因为这个页面给结果排名。
| 用例 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 查看排行榜 | 研究人员 | 一个按 GAIA 数据集结果排序的页面 |
| 研究代码 | 开发者 | 一个带评分文件的小型 Gradio 项目 |
pip install -U huggingface_hub hf download gaia-benchmark/leaderboard --repo-type space --local-dir leaderboard cd leaderboard pip install gradio==5.49.1 pip install -r requirements.txt python app.py
在线使用时,访问 Hugging Face 上的这个 Space,阅读加载出来的排行榜。在自己的电脑上,运行启动命令,再打开 Gradio 提供的本地页面。
python app.py
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| app.py | 启动 Gradio 界面 |
| scorer.py | 放在应用旁边的评分文件 |
| content.py | 放在应用旁边的辅助文件 |
| requirements.txt | 列出要安装的 Python 软件包 |
你访问这个 Space,打开排行榜,看列出的条目在 GAIA 数据集上是怎么排名的。
如果你刚接触,先访问这个 Space,读一下表格。排行榜就是一份排好序的名单,让你一眼看出不同系统在同一组问题上的表现。
如果你熟悉这个领域,这个仓库只有寥寥几个文件,页面逻辑在 app.py 里,另有一个独立的 scorer.py。这个 Space 列出了 gaia-benchmark/GAIA 数据集,使用 cpu-upgrade 硬件设置,所以不涉及 GPU。代价是来源对评分如何运作说得很少。
展示围绕 GAIA 数据集建立的排行榜,让人们在同一个基准上比较 AI 系统。这是 gaia-benchmark 团队的 Gradio 应用。
由 gaia-benchmark 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:GAIA Leaderboard 是 gaia-benchmark 团队的 Gradio 应用。它展示一个与 GAIA 数据集相关的排行榜,这个 Space 在 Hugging Face 上列出了该数据集。仓库里除了 app.py,还有 content.py 和 scorer.py,并使用 cpu-upgrade 硬件设置。
适合谁:关注或参与 AI 基准测试,想在一个页面上看到 GAIA 数据集结果汇总的人。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
研究 | AI 研究人员 | 查看各系统在共同基准上的位置 | 浏览排行榜上的条目
软件 | 构建 AI 助手的团队 | 把自己的结果和别人比较 | 发布之前先看排名
教育 | 机器学习的学生 | 了解排行榜是怎么搭起来的 | 阅读 app.py 和 scorer.py
需要构建或运行 AI 助手的工具的人可以跳过它,因为这个页面给结果排名。
用在哪里:
用例 | 谁用 | 得到什么
查看排行榜 | 研究人员 | 一个按 GAIA 数据集结果排序的页面
研究代码 | 开发者 | 一个带评分文件的小型 Gradio 项目
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download gaia-benchmark/leaderboard --repo-type space --local-dir leaderboard
cd leaderboard
pip install gradio==5.49.1
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:在线使用时,访问 Hugging Face 上的这个 Space,阅读加载出来的排行榜。在自己的电脑上,运行启动命令,再打开 Gradio 提供的本地页面。
python app.py
工具 | 作用
app.py | 启动 Gradio 界面
scorer.py | 放在应用旁边的评分文件
content.py | 放在应用旁边的辅助文件
requirements.txt | 列出要安装的 Python 软件包
示例:你访问这个 Space,打开排行榜,看列出的条目在 GAIA 数据集上是怎么排名的。
新手与专家:如果你刚接触,先访问这个 Space,读一下表格。排行榜就是一份排好序的名单,让你一眼看出不同系统在同一组问题上的表现。
如果你熟悉这个领域,这个仓库只有寥寥几个文件,页面逻辑在 app.py 里,另有一个独立的 scorer.py。这个 Space 列出了 gaia-benchmark/GAIA 数据集,使用 cpu-upgrade 硬件设置,所以不涉及 GPU。代价是来源对评分如何运作说得很少。
你访问 Gradio 页面
app.py 构建排行榜
GAIA 数据集被列为它的数据
你阅读并比较各个条目
注意事项:
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face Space。
| 产品 | 点赞 | 构建方式 | 许可证 | 最近更新 |
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Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。
google · 工具包
在推测解码里充当多词元预测草稿模型,加快 Gemma 4 26B A4B 的文本生成。适合想降低延迟、同时保持与标准生成相同输出质量的开发者。
kandinskylab · 工具包
用一帧参考画面和一段语音生成头像视频,按每段 5 秒分块生成。是 Kandinsky S2V 1.0 流程的 Gradio 演示,适合视频和头像开发者。
unsloth · 工具包
671B 参数 DeepSeek-R1 推理模型的 GGUF 版本,带 1.58-bit 和 2-bit 动态量化,可在内存足够的本机上用 llama.cpp 运行。
allenai · 工具包
allenai 的 ToyBlocks 积木堆叠项目的底层动作模型,用模拟的 Franka 机械臂数据训练,能在桌面上拾取、放置和旋转三块积木。这是面向机器人学的研究模型。
AbdomenAtlas · 工具包
在 CT 扫描上检测并勾画 9 个器官的肿瘤,使用从放射学报告中学习的 R-Super 方法训练。这是面向医学影像团队的研究模型,采用非商业许可。
dBenf · 工具包
回答关于卫星图像块的类型化问题,使用 Sentinel-2 的全部 12 个波段,为每个选项返回概率,不生成文字。这是 Qwen3.5-0.8B 的微调版本,适合地球观测研究者。