Video-LLaVA

Lernt eine gemeinsame visuelle Repräsentation durch Vorprojektionsausrichtung

Normales ProduktVideoMaschinelles LernenVisuelles Verständnis

Video-LLaVA ist ein Modell zum Erlernen einer gemeinsamen visuellen Repräsentation, das durch Vorprojektionsausrichtung trainiert wird. Es kann Video- und Bildrepräsentationen aufeinander ausrichten und so ein besseres visuelles Verständnis ermöglichen. Das Modell zeichnet sich durch effizientes Lernen und schnelle Inferenz aus und eignet sich für Videoverarbeitung und visuelle Aufgaben.

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Video-LLaVA — Lernt eine gemeinsame visuelle Repräsentation durch Vorprojektionsausrichtung

Firefox Translations Models — Für die Übersetzungsfunktion des Firefox-Browsers optimierte, CPU-beschleunigte neuronale maschinelle Übersetzung.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

3FS — 3FS ist ein hochperformantes, verteiltes Dateisystem, das speziell für KI-Trainings- und Inferenz-Workloads entwickelt wurde.

Thunder Compute — Bietet den weltweit günstigsten GPU-Cloud-Service und unterstützt die selbst gehostete KI/ML-Entwicklung.

olmOCR — olmOCR ist ein Toolkit zur Linearisierung von PDFs für das Training von LLM-Datensätzen.

Das Ultra-Scale Playbook — Ein Tool zur Optimierung und Gestaltung von hochskalierten Systemen, das effiziente Lösungen bietet.

ZeroBench — ZeroBench ist ein hoch anspruchsvoller visueller Benchmark für moderne, große multimodale Modelle.

VisionAgent — VisionAgent ist eine Bibliothek zur Codegenerierung für visuelle Aufgaben und unterstützt verschiedene LLM-Anbieter.

Deeptrain — Bietet Videoverarbeitungsdienste für Sprachmodelle und KI-Agenten und unterstützt diverse Videoquellen.

Momodel.cn — Online-Kurse zum Lernen von Python, KI, großen Sprachmodellen und KI-gestütztem Schreiben und Malen. Einfacher Einstieg für Anfänger.

ai-data-science-team — Ein KI-gestütztes Data-Science-Team, das Nutzern hilft, gängige Data-Science-Aufgaben schneller zu erledigen.

timesfm-2.0-500m-pytorch — Ein von Google Research entwickeltes vortrainiertes Modell zur Zeitreihenprognose.

Imitate Before Detect — Eine innovative Methode zur Erkennung von maschinell bearbeiteten Texten, die die Genauigkeit durch Imitation des maschinellen Stils verbessert.

Bakery — Eine Open-Source-Plattform zum Feintuning und zur Monetarisierung von KI-Modellen, die KI-Startups, Machine-Learning-Ingenieuren und Forschern unterstützt.

vectrix-graphs — Eine Bibliothek für die grafische Darstellung von Multi-Modell-Einbettungen, die die Visualisierung verschiedener Modelle und Datentypen unterstützt.

Sonus-1 — Sonus-1: Das neue Zeitalter der großen Sprachmodelle (LLMs)

TangoFlux — Effizientes Text-zu-Audio-Generierungsmodell

InternVL2_5-8B-MPO — Großes multimodales Sprachmodell mit hervorragender Gesamtperformance.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell

ModernBERT — ModernBERT ist ein hochperformantes Encoder-Modell der neuen Generation.

AGIBOT WORLD — Umfangreicher Roboterlern-Datensatz zur Förderung der Entwicklung vielseitig einsetzbarer Roboterstrategien.

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ — Großes multimodales Sprachmodell, optimiert für die Interaktion zwischen Bild und Text.

VidTok — Eine Familie von quelloffenen Video-Segmentierern von Microsoft

DynamicControl — Adaptive Bedingungsselektion zur Verbesserung der Steuerung bei der Text-zu-Bild-Generierung

Valley 2.0 — Multimodales großes Sprachmodell zur Verbesserung der Verarbeitung von Text-, Bild- und Videodaten.

Shoonya — Grundmodell und Agent für den Geschäftsbereich

Smolagents — Eine leichtgewichtige Bibliothek zum Erstellen hochperformanter intelligenter Agents.

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Ein 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell