OpenCity

Modèle spatio-temporel de base open source pour la prédiction du trafic

Produit OrdinaireProductivitéPrédiction du traficModèle spatio-temporel

OpenCity est un modèle spatio-temporel de base open source, spécialisé dans la prédiction du trafic. Ce modèle, en intégrant l'architecture Transformer et les réseaux neuronaux graphiques, capture et normalise efficacement les relations spatio-temporelles complexes des données de trafic, permettant une généralisation zéro-shot à différents environnements urbains. Pré-entraîné sur des ensembles de données de trafic à grande échelle et hétérogènes, il apprend des représentations riches et généralisables, applicables de manière transparente à de multiples scénarios de prédiction du trafic.

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OpenCity — Modèle spatio-temporel de base open source pour la prédiction du trafic

Qwen1.5-32B — Série de modèles linguistiques pré-entraînés basés sur l'architecture Transformer

Gemma-2b — Modèle linguistique pré-entraîné open source développé par Google

Google Vision Transformer — Modèle de reconnaissance d'image basé sur le Transformer

QwQ-32B — QwQ-32B est un puissant modèle d'inférence, conçu pour la résolution de problèmes complexes et la génération de texte, avec des performances exceptionnelles.

ART — Une technique de transformateur de zone anonyme pour la génération d'images transparentes multicouches variables.

MoBA — MoBA est un mécanisme d'attention par blocs mixtes pour les contextes de longs textes, visant à améliorer l'efficacité des grands modèles de langage.

Magma — Magma est un modèle fondamental capable de comprendre et d'exécuter des entrées multimodales, utilisable pour des tâches et des environnements complexes.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

ViTPose — Ensemble de modèles ViTPose basés sur l'architecture Transformer

timesfm-2.0-500m-pytorch — Modèle de prédiction de séries temporelles pré-entraîné développé par Google Research.

ModernBERT-large — Modèle Transformer d'encodage bidirectionnel haute performance

ModernBERT — ModernBERT est un modèle d'encodeur nouvelle génération aux performances exceptionnelles.

OpenEMMA — Modèle multimodal de conduite autonome de bout en bout, open source

ModernBERT-base — Modèle d'encodeur bidirectionnel hautement performant pour le traitement de longs textes

SynCamMaster — Technique de génération vidéo synchrone multi-vues

InternVL2_5-26B — Modèle linguistique de grande taille multi-modalité, fusionnant compréhension visuelle et linguistique.

Meta Llama 3.3 — Modèle linguistique large multilingue pré-entraîné de 70 milliards de paramètres

Aria-Base-64K — Modèle Mixture-of-Experts multi-modal natif

OLMo 2 13B — Modèle linguistique performant spécialisé dans les benchmarks académiques anglais

ViTLP — Modèle pré-entraîné de mise en page de texte générée par guidage visuel pour l'intelligence documentaire

Star-Attention — Technique d'inférence efficace pour les grands modèles de langage sur des séquences longues

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4 — Modèle de langage de génération de code open source à 3,2 milliards de paramètres

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct — Modèle de génération de code à 0,5 milliard de paramètres, optimisé par instructions, issu de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-3B — Modèle de 3 milliards de paramètres de la série Qwen2.5-Coder, spécialisé dans la génération et la compréhension de code.

Rapport technique Qwen2.5-Coder — Série de rapports techniques Qwen2.5-Coder

MobileLLM-600M — Modèle linguistique de 600M de paramètres, hautement optimisé et conçu pour les applications embarquées.

MobileLLM-350M — Modèle linguistique optimisé de moins d'un milliard de paramètres, conçu pour les applications embarquées.

Oasis — Modèle IA d'open world en temps réel basé sur Transformer

Aya Expanse-8b — Modèle linguistique de grande taille multilingue, prenant en charge 23 langues