This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. - **Developed by:** [More Information Needed] - **Funded by [optional]:** [More Information Needed] - **Shared by [optional]:** [More Information Needed] - **Model type:** [More Information Needed] - **Language(s) (NLP):** [More Information Needed] - **License:** [More Information Needed] - **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed] - **Repository:** [More Information Needed] - **Paper [optional]:** [More Information Needed] - **Demo [optional]:** [More Information Needed]
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A practical family of low-step MiniMax H3 LoRAs for both video and still-image generation, focused on image quality, motion, acting, prompt stability, audio, and real-world usability. > **Important:** Neat Classic and Neat Prime use different workflows and sampling setups. > Do not mix their sampler nodes or recommended settings. 它最大的实用价值之一，是可以让 **H3 自己为 H3 制作参考图**：先在相同模型审美空间中完成角色、服装、灯光、场景与镜头设计，再将参考图直接回喂给 H3 做视频。相比使用外部生图模型，这种同源参考图与 H3 的色彩、人物塑形和材质逻辑天然一致，能够显著减少风格不匹配和参考图“进视频后变味”的问题。
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A fine-tuned version of `Qwen2.5-3B-Instruct` specifically designed for advanced cybersecurity analysis. This model is built to bridge the gap between high-level vulnerability descriptions and low-level exploit code execution. 1. **Vulnerability Triage**: Automatically generating structured severity, attack vector, and mitigation reports for any CVE. 2. **Exploit Reverse-Engineering**: Analyzing raw exploit code (C, Python, Bash) to provide an immediate technical breakdown of *how* the exploit works and what vulnerabilities it targets. 3. **Attack Chain Reasoning**: Combining a CVE with raw exploit code to generate a step-by-step kill-chain analysis, from initial access to system compromise. To achieve maximum accuracy, the model was fine-tuned on an expansive historical corpus of modern vulnerabilities and exploits, completely uncapped and unfiltered: - **NVD CVE Database**: Vulnerabilities published between 2020 through 2025. - **Exploit-DB**: Over 45,000+ real-world exploits directly from Offensive Security. - **MITRE CWE**: Full weakness classifications, likelihood of exploit, and abstractions. - **Total Dataset Size**: ~187,700 structured instruction samples.
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