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Asher-1All GGUF weights belong in gguf/, never in benchmarks. Native raw reconstruction consumes the MoGe model plus five generative stages and exports a Gaussian PLY, a textured GLB and its base-color PNG. Vulkan inference hands its raw mesh and Gaussian outputs to a separate CUDA PBR process. The matching model repository is Asher-1/SAM_3D_OBJECTS_GGUF. Weights inherit the upstream SAM 3D Objects license. Use the helper from the checkout root; it refuses to overwrite an existing local model by default: The published MoGe ViT-L file is the F16 GGUF (`moge_vitl-f16.gguf`), also in the public model repository and part of the downloader's default f16 set. The helper still reconverts from the official `Ruicheng/moge-vitl` checkpoint (`huggingface_hub`) when another dtype or a fresh validation against upstream is needed. It preserves existing GGUF files unless explicitly given `--force`.
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Asher-1]633;E;echo "=== 3. hparams as seen by the C++ loader"\x3b timeout 60 ./build-vis/diff_tokenizer /tmp/hf_verify/sam3-q4_0.gguf /tmp/tok_diff 2>&1 | grep -E "mem_selection|max_cond|max_obj" ;a7ba6c53-87c6-427f-92bf-6a5106a2fee1]633;C# github: https://github.com/Asher-1/sam3-ggml This directory holds ready-to-run **GGUF** models for sam3.cpp. Each file name encodes three things: > **Architecture lineage**: this directory covers **2 architectures** — > **SAM 3** (`sam3-*`, `sam3-visual-*`) and the **SAM 2 family** > (`sam2*`, `sam2.1*`). There are **no SAM 1** checkpoints (SAM 1 / ViT-B/L/H is a separate > architecture not shipped by this project). The SAM 2 family is visual-only > (points/box + tracking); **SAM 3 full adds text-prompted detection (PCS)**: > type `"cat"` and get every cat in the image.
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Asilarkness**Status: pretraining, about half way.** Step ~100k of 200k, ~46B effective training tokens, merge round 290. The weights here are a live pretraining checkpoint: fluent English, facts still unreliable, not instruction-tuned. Use `global_ema.pt`; it is the best checkpoint at every round. A 1.08B masked-diffusion language model decoded with **confidence-targeted re-infilling**: draft the whole sequence in a handful of parallel denoising passes, then spend a few more passes rewriting only the tokens the model is least sure about. An autoregressive model needs one pass per token; this one needs ~20 passes for a whole sequence, whatever its length. Tracked every round on fixed, deterministic batches, so the change between two rounds carries no sampling noise:
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