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JaesungHuh- This repo contains the inference code to use pretrained human voice gender classifier. - You could also try 🤗Huggingface online demo. First, clone the original github repository For those who need pretrained weights, please download it in here
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詳細を見る ↗A speed-oriented quantization of Qwen3.8-27B for a single RTX 3090 / 3090 Ti (24 GB), designed to fit a populated 200K-token context with an 8-bit key cache and the model's own MTP speculative head, and to decode faster per speculative round than both Unsloth's Q3_K_XL and Q4_K_M on that card. **On the name.** ATX-IQ4_XS-M reads as: base format IQ4_XS on the bulk tensors, upgrade pattern M. In llama.cpp's vocabulary the XS in IQ4_XS is part of the format's name (the 4.25 bits-per-weight super-block layout of the IQ4 codebook), not a mix size, while the S/M/L suffix on the K-quants describes how many tensors are lifted above the base format. This file lifts the same tensors Q4_K_M does (Q5_0, Q6_K and Q8_0 on attention K/V, attention output, GDN output and FFN down), so it is an M-pattern mix on an IQ4_XS base: 4.56 bits per weight, between Q4_K_S (4.58) and Q4_K_M (4.82) in size. It was developed under the working name ATX-4-XS, which the GGUF filename, the tensor map and the run logs keep. The same recipe applied to Jackrong's Qwopus3.8-27B-Flash fine-tune, with a model-specific importance matrix and a paired speed comparison against its Q4_K_S, is at jakeatx/Qwopus3.8-27B-Flash-ATX-IQ4_XS-M-GGUF.
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詳細を見る ↗wav2vec-vm-finetune
jakeBlandThis model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m for **voicemail detection**. It is trained on a dataset of call recordings to distinguish between **voicemail greetings** and **live human responses**. This model builds on **wav2vec2-xls-r-300m**, a self-supervised speech model trained on large-scale multilingual data. We fine-tuned it on the first two seconds of a call. - Automated voicemail detection in AI-powered call assistants. - Filtering voicemail responses in customer service and sales call automation.
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1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。
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必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
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順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。