PEERIVOAgents, MCP, models, applications and technologies in one catalog. Owner and license details are updated continuously; unverified conditions are marked.
Owners and publishers: 11274
Модель используется для выбора действий агента в среде в задачах обучения с подкреплением. На вход поступает состояние или наблюдение, на выходе формируется решение о действии; совместимая среда, пространство действий и способ оценки результата задаются конкретной реализацией.
Модель используется для выбора действий агента в среде в задачах обучения с подкреплением. На вход поступает состояние или наблюдение, на выходе формируется решение о действии; совместимая среда, пространство действий и способ оценки результата задаются конкретной реализацией.
Модель сопоставляет входной текст с категориями, которые задаются во время запроса. Она возвращает оценки соответствия предложенным меткам и позволяет работать без отдельного обучения на каждом наборе категорий; качество зависит от формулировок и области применения. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории.
Модель используется для выбора действий агента в среде в задачах обучения с подкреплением. На вход поступает состояние или наблюдение, на выходе формируется решение о действии; совместимая среда, пространство действий и способ оценки результата задаются конкретной реализацией. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель используется для выбора действий агента в среде в задачах обучения с подкреплением. На вход поступает состояние или наблюдение, на выходе формируется решение о действии; совместимая среда, пространство действий и способ оценки результата задаются конкретной реализацией. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель используется для выбора действий агента в среде в задачах обучения с подкреплением. На вход поступает состояние или наблюдение, на выходе формируется решение о действии; совместимая среда, пространство действий и способ оценки результата задаются конкретной реализацией. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель используется для выбора действий агента в среде в задачах обучения с подкреплением. На вход поступает состояние или наблюдение, на выходе формируется решение о действии; совместимая среда, пространство действий и способ оценки результата задаются конкретной реализацией.
Модель используется для выбора действий агента в среде в задачах обучения с подкреплением. На вход поступает состояние или наблюдение, на выходе формируется решение о действии; совместимая среда, пространство действий и способ оценки результата задаются конкретной реализацией.
Модель используется для выбора действий агента в среде в задачах обучения с подкреплением. На вход поступает состояние или наблюдение, на выходе формируется решение о действии; совместимая среда, пространство действий и способ оценки результата задаются конкретной реализацией.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Qwen/Qwen3-0.6B. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
Модель анализирует аудиофрагмент и определяет его категорию. На выходе получаются метки звуков и оценки соответствия классам; наличие этого типа задачи не подтверждает распознавание конкретных событий, музыкальных жанров или эмоций без сведений об обучении. В карточке издателя заявлены языки: английский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: facebook/hubert-base-ls960. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch.
Модель анализирует аудиофрагмент и определяет его категорию. На выходе получаются метки звуков и оценки соответствия классам; наличие этого типа задачи не подтверждает распознавание конкретных событий, музыкальных жанров или эмоций без сведений об обучении. В карточке издателя заявлены языки: английский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: openai/whisper-small.en. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели. Издатель указал языки: корейский, китайский. Заявленная основа: dots-studio/dots.mocr. В конфигурации указана архитектура DotsOCRForCausalLM. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: Safetensors. Это заявленный адаптер: для работы нужна совместимая базовая модель.
Модель используется для выбора действий агента в среде в задачах обучения с подкреплением. На вход поступает состояние или наблюдение, на выходе формируется решение о действии; совместимая среда, пространство действий и способ оценки результата задаются конкретной реализацией. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Stable Baselines3.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский, арабский, бенгальский, испанский, немецкий, несколько языков, русский, тамильский, телугу, французский, хинди. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PEFT.
Модель предназначена для обработки наблюдений и выбора действий в задачах робототехники. Она используется как часть системы обучения или управления роботом, а не как готовый робот; тип датчиков, формат управляющих команд и совместимое оборудование определяются конкретной моделью и её средой. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: LeRobot.
Модель превращает написанный текст в звуковую речь. На вход подаётся текст, на выходе получается аудио с его произнесением; язык, голоса, возможность управлять интонацией или клонировать голос требуют отдельного подтверждения для конкретной модели. В карточке издателя заявлены языки: индонезийский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: ResembleAI/chatterbox.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. В карточке издателя заявлены языки: английский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.