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giacomoarientiIn today's digital world, user-generated content is a double-edged sword. While it fosters creativity and engagement, it also opens the door to inappropriate or illegal content being shared. Our NSFW Image Classifier is specifically designed to identify and filter out explicit images, including **pornography, hentai, and sexually suggestive content**, ensuring your platform remains **safe, secure**, and **legally compliant**. - **Protect Your User Base**: Keep your community safe by preventing exposure to inappropriate content. - **Legal Compliance**: Avoid legal action by preventing illegal or explicit content from being posted. - **Seamless Integration**: Our model is easy to integrate into any platform that allows image uploads, including social media, forums, e-commerce sites, and more. With more than **2M downloads**, our NSFW Image Classifier has become the go-to solution for platforms looking to **maintain a clean and safe environment** for their users. Many developers and companies have already chosen our solution to protect their communities—will you be next?
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giangndmThis repository contains the standalone **bfloat16 `safetensors` Audio Encoder** extracted from `ziywang50/omniASR-LLM-300M` / `facebook/omniASR-LLM-300M`. It is $100\%$ natively compatible with the Hugging Face `transformers` library (`AutoModel` / `Wav2Vec2Model` / `AutoFeatureExtractor`).
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gigantYou can test this model online with the **Space for Romanian Speech Recognition** The model ranked **TOP-1** on Romanian Speech Recognition during HuggingFace's Robust Speech Challenge : * **The 🤗 Speech Bench**
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詳細を見る ↗The *french-camembert-postag-model* is a part of speech tagging model for French that was trained on the *free-french-treebank* dataset available on github. The base tokenizer and model used for training is *'camembert-base'*. http://alpage.inria.fr/statgram/frdep/Publications/crabbecandi-taln2008-final.pdf The usage of this model follows the common transformers patterns. Here is a short example of its usage:
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詳細を見る ↗panda
GilpinLab>Chaotic systems are intrinsically sensitive to small errors, challenging efforts to construct predictive data-driven models of real-world dynamical systems such as fluid flows or neuronal activity. Prior efforts comprise either specialized models trained separately on individual time series, or foundation models trained on vast time series databases with little underlying dynamical structure. Motivated by dynamical systems theory, we present Panda, Patched Attention for Nonlinear DynAmics. We train Panda on a novel synthetic, extensible dataset of 2 \times 10^4 chaotic dynamical systems that we discover using an evolutionary algorithm. Trained purely on simulated data, Panda exhibits emergent properties: zero-shot forecasting of unseen real world chaotic systems, and nonlinear resonance patterns in cross-channel attention heads. Despite having been trained only on low-dimensional ordinary differential equations, Panda spontaneously develops the ability to predict partial differential equations without retraining. We demonstrate a neural scaling law for differential equations, underscoring the potential of pretrained models for probing abstract mathematical domains like nonlinear dynamics. This checkpoint was trained for (only) 100k iterations, with per-device batch size 1024, across 4 AMD MI100X GPUs. NOTE: we are currently in the process of scaling up our model and training, so stay tuned! Update: We have released a bigger model: panda-72M
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1 M = 100万トークン・米ドル
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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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