2025年オラクルAI世界会議で、OCI幹部のVincentは「クラウドを顧客の元へ」という戦略を強調。クラウド戦略の進化やAIインフラ計画を共有し、インドのAI可能性に言及。20年以上の業界経験も振り返った。....
芸思智能が新AI統合開発環境Vinsooを発表。複数AIエージェントの協働を可能にし、開発プロセス全体をカバー。00後CEO殷晓玥氏がリードする革新的なチーム開発ツール。....
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唯美な褪色フィルム風モデル。様々な画像処理シーンに適用可能です。
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vinimuchulski
これはGemma-3-4Bモデルをベースに微調整された天文学の専門モデルで、ポルトガル語の天文学の質問と回答に特化して最適化されており、より正確で文脈に沿った天文学のポルトガル語の回答を提供することができます。
Vinnnf
Thinklessは強化学習でトレーニングされた大規模言語モデルで、簡潔な回答または長鎖推論モードを適応的に選択でき、推論計算コストを大幅に削減します。
無思フレームワーク（Thinkless）は学習可能なフレームワークで、大規模モデルがタスクの複雑さと自身の能力に基づいて、短い推論または長い連鎖推論を適応的に選択できるようにします。
rootonchair
Vintern-1B-v3_5は10億パラメータの視覚言語モデルで、画像テキスト生成タスクをサポートします。
Vintern - 3B - betaは多言語基礎モデルで、英語、ベトナム語、中国語をサポートし、主に画像テキストからテキストへの変換タスクに使用されます。
TienAnh
InternVL3-1BとVintern-1B-v3_5を基にファインチューニングした視覚質問応答モデルで、ベトナム語をサポートし、画像内容理解と質問応答タスクに適しています。
VinkuraAI
KunoRZN-Llama-3-3BはVinkuraAIのフラッグシップ多言語モデルで、12以上のインド言語と英語をサポートし、教育、医療、日常タスク向けに設計されています。
RonTon05
vinai/phobert-base-v2をファインチューニングしたベトナム語テキスト分類モデルで、検証セットで89.62%の精度を達成
Gemma 3はGoogleが提供する軽量オープンソースのマルチモーダルモデルシリーズで、テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成できます。このバージョンは270億パラメータのインストラクションチューニングモデルで、量子化認識トレーニング技術を採用し、メモリ要件が低いながらもオリジナル版に近い品質を維持しています。
Gemma 3はGoogleがGemini技術を基に構築した軽量オープンモデルで、テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。12Bバージョンは指示チューニングされており、様々な生成・理解タスクに適しています。
Gemma 3はGoogleが開発した軽量オープンソースのマルチモーダルモデルファミリーで、Geminiと同じ技術を基に構築され、テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。
Remade-AI
Wan2.1 14B T2Vモデルを基にトレーニングされたLoRAで、レトロなVHSスタイルの動画を生成可能
phanlamthanhdu
vinai/phobert-base-v2をファインチューニングした感情分析モデルで、評価データセットで93.6%の精度を達成
AlekseyCalvin
これはスタイル設定の256ランクスタイル低ランクアダプタで、Wan2.1 1.3Bモデルを通じてアニメーションを生成するために使用され、DubosarskiyとVinogradovの2人の巨匠による70点の絵画に基づいてトレーニングされました。
5CD-AI
Vintern-3B-R-betaは画像ベースの複雑な推論タスクに特化したマルチモーダル大規模言語モデルで、推論ステップを分解し幻覚現象を効果的に制御できます。
dunnolab
Vintixはコンテキスト強化学習によるマルチタスクアクションモデルで、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
Vinit3241
これはsentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2を微調整した文変換器モデルで、テキストを384次元のベクトル空間にマッピングし、意味類似度計算などのタスクをサポートします。
Yntec
アベンジャーはLiberteRedmondとVintedoisの混合モデルに3DレンダリングLoRAを融合したテキスト生成画像モデルで、構図能力と簡潔なプロンプト効果を最適化しています。
Vintern-1B-v3.5はInternVL2.5-1Bを微調整したマルチモーダル大規模言語モデルで、ベトナム語テキスト処理に特化しており、OCRやベトナム特有の文書理解において優れた性能を発揮します。
clapAI
このモデルはvinai/phobert-baseを未指定のデータセットでファインチューニングした多言語感情分析モデルで、ベトナム語などの多言語テキストの感情分類タスクをサポートします。
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