# 高精度

InternLM3-8B-Instruct是上海人工智能實驗室開發的80億參數指令模型，面向通用用途和高階推理設計，具有高效能和低成本的特點。

琉璃重排序器是一個日語通用重排序模型，專門用於提升日語文本檢索結果的相關性排序。小型版本在保持高性能的同時具有更小的參數量。

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53微調的語音識別模型，專注於音素識別任務

這是一個基於知識共享署名-非商業性使用 4.0 國際許可協議發佈的模型，具體信息需參考模型頁面。

該模型遵循知識共享署名-非商業性使用 4.0 國際許可協議，適用於非商業用途的知識共享。

這是一個基於Bert架構微調的模型，專門用於分析文本消息的情感傾向，能夠區分正面和負面情感。

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在Common Voice數據集上微調的語音識別模型，支持自動語音識別任務。

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m微調的語音識別模型，支持自動語音識別(ASR)任務。

Data2Vec-Vision是一個基於BEiT架構的自監督學習視覺模型，在ImageNet-1k數據集上微調，適用於圖像分類任務。

基於BERT-BASE-UNCASED架構預訓練的情感分析模型，專門針對TWTEVAL數據集進行優化。

基於wav2vec2架構的語音關鍵詞檢測模型，經過OpenVINO量化優化

蒸餾版DeiT模型在ImageNet-1k上以224x224分辨率進行了預訓練和微調，使用蒸餾方法從教師CNN中學習

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在通用語音數據集上微調的版本，主要用於語音識別任務。