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egorchistov🔍 **MEMFOF** is a **memory-efficient optical flow method** for **Full HD video** that combines **high accuracy** with **low VRAM usage**. ✅ **Note:** This particular checkpoint is intended **for real-world videos** — it is trained with **higher diversity and robustness** in mind. Then use the following snippet to compute backward and forward optical flow for three consecutive frames:
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詳細を見る ↗The model is a fine-tuned version of jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-english for a Speech Emotion Recognition (SER) task. The dataset used to fine-tune the original pre-trained model is the RAVDESS dataset. This dataset provides 1440 samples of recordings from actors performing on 8 different emotions in English, which are: The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 0.0001 - train_batch_size: 4 - eval_batch_size: 4 - seed: 42 - gradient_accumulation_steps: 2 - total_train_batch_size: 8 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 3 - mixed_precision_training: Native AMP
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ehsanaghaei**SecureBERT** is a RoBERTa-based, domain-specific language model trained on a large cybersecurity-focused corpus. It is designed to represent and understand cybersecurity text more effectively than general-purpose models. SecureBERT can be used as a base model for downstream NLP tasks in cybersecurity, including: - Text classification - Named Entity Recognition (NER) - Sequence-to-sequence tasks - Question answering - Outperforms baseline models such as **RoBERTa (base/large)**, **SciBERT**, and **SecBERT** in masked language modeling tasks within the cybersecurity domain. - Maintains strong performance in **general English language understanding**, ensuring broad usability beyond domain-specific tasks.
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詳細を見る ↗Ternary-Bonsai-2-27B-MLX-2bit
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詳細を見る ↗codeparrot-ds
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詳細を見る ↗This model was converted to MLX format from `Aleph-Alpha/Kolibri-1` (FP8 checkpoint, 128x128 block scales) with the converter in kolibri-mlx, in mlx-lm 0.32.0 format: mixed affine quantisation, group size 64: routed experts (`switch_mlp.*`) 4-bit; attention projections, shared expert, embeddings and `lm_head` 8-bit; MoE router gates (`mlp.gate`) kept unquantised in bfloat16. Refer to the original model card for details on the model. Kolibri 1 is a mixture-of-experts model (50 layers, 384 experts, 6 routed plus 1 shared expert per token, sliding-window attention of 513 tokens in a 4:1 sliding:full pattern). The model is 42 GiB on disk and needs about 45.4 GB of unified memory, so it needs a Mac with 64 GB. **Stock mlx-lm cannot load this model yet.** mlx-lm does not include the `kolibri1` architecture, so `mlx_lm.load`, `mlx_lm.generate` and `mlx_lm.server` fail on it with an unsupported model type. Until mlx-lm gains `kolibri1` support, install kolibri-mlx and run `import kolibri_mlx.register` before loading; this registers the out-of-tree model file with mlx-lm in the current process.
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