TencentのHunyuan-GameCraftフレームワークを紹介。HunyuanVideoベースで、簡単な入力から高品質なゲーム動画を生成可能。開発者のAI技術活用を支援。....
字节跳动が高性能AIモデル「M3-Agent-Control」を発表。Qwen332B基盤で328億パラメータ、BF16テンソル型。業界向け技術支援とAI革新を推進。....
Unsloth AIはMoonshot AIのKimi K2モデルを1.8bitに量子化し、モデルサイズを1.1TBから245GBに80%削減。1兆パラメータのオープンソースモデルで、512GBメモリのM3Ultraで動作可能。GPT-4.1と競合する性能を維持しつつ、中小企業向けAIソリューションとして教育・医療分野での活用が期待。....
飛書はAI製品マトリックスと業界初のAI応用成熟度モデルを発表し、企業の智能化転換を推進。新製品には知識Q&A（M3）、会議議事録（M4）などが含まれ、多次元テーブルは1000万行のデータ処理を実現。AI開発プラットフォーム「Aily」とツール「飛書妙搭」を提供。CEOはAI製品の実効性を強調、新モデルで4段階の成熟度評価を導入。多次元テーブルの性能は10倍向上、BI分析機能を追加。....
inferencerlabs
GLM-4.6はMLXフレームワークに基づく効率的なテキスト生成モデルで、6.5bit量子化技術を採用し、高品質なテキスト生成能力を維持しながら、計算リソースの要求を大幅に削減します。このモデルは単一のM3 Ultraデバイスで実行でき、効率的なテキスト生成タスクをサポートします。
moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905基礎モデルに基づき、改良版MLX 0.26を使用して動的量子化を行った大規模言語モデルです。革新的な動的量子化戦略により、優れた性能を維持しながらハードウェア要件を大幅に削減し、単一のM3 Ultraデバイスで効率的に実行できます。
Kimi-K2 Dynamic MLXはmoonshotai/Kimi-K2-Instructモデルに基づいて構築されたテキスト生成プロジェクトで、最適化されたMLXライブラリを用いて高効率な量子化性能を実現しています。このモデルは単一のM3 Ultra 512GB RAMマシン上で動作し、複数の量子化方式をサポートし、テストで優れた困惑度指標を示しまし。
OpenMed
OpenMed-NER-ChemicalDetect-MultiMed-568Mは、化学実体識別に特化した生物医学NLPモデルで、生物医学文献中の化学化合物や物質を高精度に識別することができます。このモデルはbge - m3アーキテクチャに基づいており、BC4CHEMDデータセットで訓練され、F1スコアが0.9459に達し、生物医学研究や臨床応用に有力な支援を提供します。
これはがん遺伝学に特化した専門的な命名実体認識モデルで、bge - m3アーキテクチャに基づいて構築され、5.68億のパラメータを持っています。このモデルはBIONLP2013_CGデータセットで訓練され、がんに関連する遺伝的実体を正確に認識でき、がん研究や臨床応用に強力なサポートを提供します。
OpenMed-NER-ProteinDetect-MultiMed-568Mは、生物医学エンティティ認識用に特別に開発された高度なモデルで、bge - m3アーキテクチャに基づいており、568Mのパラメータを持っています。このモデルはFSUデータセットで訓練され、タンパク質、タンパク質複合体、タンパク質ファミリーなどのさまざまな生物医学エンティティを正確に認識でき、臨床および研究のアプリケーションで非常に高い実用価値があります。
nmixx-fin
bge - m3に基づくSentenceTransformerモデルで、韓国語金融テキストに対して微調整され、多言語処理をサポートし、金融分野の意味的類似度タスクを最適化しています。
pablosi
BGE large Legal Spanish 2は、法律分野のスペイン語の文の類似度計算と特徴抽出に使用されるモデルで、BAAI/bge - m3基礎モデルを基に訓練されています。
airesearch
bge - m3モデルを微調整したタイ語の法律テキスト検索器で、会社と商法の分野に特化しています。
alvdansen
Alvdansen研究所が提供するシュールレアリスムスタイルのテキスト生成画像モデル。Stable Diffusion XLベースモデルとLoRA技術を採用。
m3
SSCDは画像複製検出のための深層学習モデルで、画像特徴を抽出し類似度比較を行えます。
TatonkaHF
英語とロシア語に適したbge - m3モデルで、語彙表の精簡版です。英語とロシア語の語彙を保持し、語彙数は原版の21%に削減され、全体のモデルパラメータ数は原版の63.3%で、英語とロシア語の埋め込み品質に影響を与えません。
mucai
M3は実行時に視覚粒度を明示的に制御可能なマルチモーダルモデルで、画像/データセットの複雑度測定基準としても機能し、LLaMA/Vicunaをファインチューニングして作成されました。
GoodBaiBai88
M3Dはマルチモーダル大規模言語モデルに基づく3D医療画像解析技術で、M3D-Dataデータセット、M3D-LaMedモデル、M3D-Bench評価基準を含みます。
M3D-CLIPは3D医用画像専用に設計されたCLIPモデルで、コントラスト損失により視覚と言語のアラインメントを実現します。
manu
これはフランス語と英語用に特化した埋め込みモデルで、sentence - transformersフレームワークに基づいており、文章や段落を1024次元の密集ベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに使用できます。このモデルはBGE M3の密集モデルをベースに、カスタムのフランス語と英語のデータで微調整されています。
m3hrdadfi
これはsentence - transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換でき、意味的類似度計算などのタスクに適しています。
ペルシア語の自己教師付き学習言語表現のために作られた軽量級BERTモデル
XLM-RoBERTa大規模モデルをファインチューニングしたペルシャ語QAシステムで、PersianQAデータセットで訓練され、ペルシャ語および多言語QAタスクをサポートします。
VOAペルシャ語コーパスで訓練されたBert2Bertモデルで、ニュース見出しを生成し、25.30のROUGE-2スコアを達成しました。
このプロジェクトは、CISA BOD 25 - 01のセキュリティコントロールを実装したM365 MCPサーバーで、Microsoft Graph APIを通じてMicrosoft 365のセキュリティ設定を管理し、レガシー認証のブロック、リスクベースのアクセス制御、多要素認証管理、アプリケーション登録制御、パスワードポリシー管理などの機能を提供します。
PythonベースのMCPサーバープロジェクトで、ClaudeなどのAIアシスタントと連携し、ユーザーの気分やテーマに基づいて.m3u形式のローカル音楽プレイリストを生成し、指定されたディレクトリに保存します。
CISA BOD 25 - 01のセキュリティコントロールを実現するM365 MCPサーバーで、Microsoft 365のセキュリティ設定を管理および構成します
MementoはSQLiteベースの知識グラフ記憶システムで、永続的な記憶機能を提供し、全文検索と意味検索をサポートし、BGE - M3埋め込みによるスマートなコンテキスト検索を実現し、技術的なクリエイティブプロジェクト管理に適しています。
Transformers英語%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
