ESMC蛋白质功能预测器是基于进化规模模型（ESM）的工具，能够根据氨基酸序列利用基因本体论（GO）预测蛋白质功能。该模型在UniRef、MGnify和联合基因组研究所数据库上预训练，在AmiGO Boost数据集上微调，可预测蛋白质的分子功能、生物过程和细胞位置。

科学计算Tensorboard

基于OpenCLIP-ViT-L-14模型，引入测试时寄存器技术，提升模型可解释性和下游任务性能

多模态Transformers

基于OpenCLIP-ViT-B-16架构的视觉语言模型，通过引入测试时寄存器优化内部表示，解决特征图伪影问题

多模态Transformers

该模型是基于nlpaueb/legal-bert-base-uncased在InLegalNER数据集上微调的版本，专门用于印度法律文本的命名实体识别任务。

自然语言处理Transformers

基于Flux模型生成的Ami Dolenz照片LoRA，适用于90年代女演员风格图像生成

多模态Diffusers

这是一个基于Apache-2.0许可证的开源模型，具体信息需要补充

自然语言处理Transformers

Dorna-Llama3-8B-Instruct的4位量化版本，针对波斯语优化，集成Flash Attention 2技术提升推理效率

自然语言处理Transformers支持多种语言

ExHuBERT是基于HuBERT Large模型扩展和微调的语音情感识别模型，使用EmoSet++数据集（37个数据集，150,907个样本）进行训练，支持多种语言的情感分析。

音频处理Transformers支持多种语言

希瓦内里马拉地语大语言模型（Shivneri Marathi LLM）旨在为印度非英语（尤其是马拉地语）使用者提供生成式人工智能能力，支持马拉地语和英语的文本生成。

自然语言处理Transformers支持多种语言

这是一个基于PyTorch和Diffusers库的无条件图像生成模型，专门用于生成动漫风格的人脸图像。

计算机视觉Diffusers

基于扩散模型的无条件动漫人脸生成模型，可从随机噪声生成动漫风格人脸图像

计算机视觉Diffusers

这是一个用于图像分类任务的模型，支持英文语言，采用开放许可。

计算机视觉Transformers英语

这是一个基于distilhubert在superb数据集上微调的语音识别模型，主要用于自动语音识别(ASR)任务。

音频处理Transformers

基于Google Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，在自定义图像数据集上微调，评估准确率达100%

计算机视觉Transformers

bert-base-multilingual-cased的精简版本，仅支持5种语言（英语、法语、西班牙语、德语和中文），比原版小30%，但对这些语言的表示与原版相同。

自然语言处理Jax支持多种语言