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yoloe
jameslahmComparison of performance, training cost, and inference efficiency between YOLOE (Ours) and YOLO-Worldv2 in terms of open text prompts. YOLOE: Real-Time Seeing Anything.\ Ao Wang*, Lihao Liu*, Hui Chen, Zijia Lin, Jungong Han, and Guiguang Ding\ [](https://arxiv.org/abs/2503.07465) [](https://huggingface.co/jameslahm/yoloe/tree/main) [](https://huggingface.co/spaces/jameslahm/yoloe) We introduce **YOLOE(ye)**, a highly **efficient**, **unified**, and **open** object detection and segmentation model, like human eye, under different prompt mechanisms, like *texts*, *visual inputs*, and *prompt-free paradigm*.
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詳細を見る ↗This repository contains the **NVFP4 (NVIDIA 4-bit Floating Point)** quantized GGUF release of **LuffyTheFox**'s latest updated Hermes model: LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-Final-GGUF. The v2 files use the extended NVFP4 format with separate `.scale` and `.input_scale` tensors. Runtimes like LM Studio / Pelican only read inline UE4M3 scales and ignore the separate scale tensors, producing garbage output. v4 uses `--nvfp4-inline-scales-only` to emit native inline NVFP4 scales without separate scale tensors. This matches the format used by Luffy's working NVFP4 files and is compatible with LM Studio, Pelican, and llama.cpp.
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詳細を見る ↗NVFP4 quantisations of HauhauCS/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF, built with michaelw9999/advanced-gguf-quantizer (a llama.cpp fork focused on NVFP4/MXFP6 quantization). All six share the same source, protection policy, and architecture profile (`qwen35dense`). They differ only in the calibration data used to compute NVFP4 input scales (or, for v2, the absence of it). Requantised from Q8_K_P, not BF16. Tensors that were q8 in the source go through one extra rounding step; bf16 source tensors requantise cleanly.
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