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Lotus Depth G V2 1 Disparity
Apache-2.0
蓮花モデルシリーズの深度推定モデルで、拡散モデル技術を用いて高品質な密予測を実現
3Dビジョン
L
jingheya
517
2
Lotus Depth D V1 0
Apache-2.0
Lotusは拡散モデルベースの視覚基盤モデルで、高品質な密集予測タスクに特化しています。
3Dビジョン
L
jingheya
135
4
Lotus Depth G V1 0
Apache-2.0
Lotusは拡散モデルに基づく視覚基盤モデルで、高品質な密集予測タスクに特化しています。
3Dビジョン
L
jingheya
33.45k
21
4M 7 B CC12M
その他
4Mは'任意から任意'のマルチモーダル基盤モデルを訓練するフレームワークで、トークン化とマスキング技術により複数の異なるモーダルに拡張可能です。
マルチモーダル融合
4
EPFL-VILAB
209
16
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98