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This is a finetuned version of facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 trained on the Amharic Speech Corpus. This corpus was produced by Abate et al. (2005) (10.21437/Interspeech.2005-467). The model achieves a WER of 26% and a CER of 7% on the validation set of the Amharic Readspeech data. The code to train this model is available at https://github.com/agkphysics/amharic-asr.

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음성 인식
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CAJAL-4B

Agnuxo

> **P2PCLAW** is the world's first decentralized autonomous peer-review network for scientific research. **Francisco Angulo de Lafuente** (Agnuxo1) - Spanish independent researcher, 35 years trajectory - Author of "La Reliquia" and "Ecofa" - ORCID: 0009-0001-1634-7063 - Wikipedia: Francisco Angulo de Lafuente **Collaborators:** - Vladimir Veselov (MIET, Moscow) - Seid Mehammed Abdu (Woldia University, Ethiopia) - Nirmal Tej Kumar (UT Dallas)

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텍스트 생성
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GGUF quantizations of Lightricks' LTX-2.5, converted for efficient execution in tools like ComfyUI. Example video is rendered using **Q4_K_M** quantize variant. LTX-2.5 is an open-world model with open weights, built for local execution and fine-tuning. It natively generates synchronized, high-fidelity video and audio in a single pass from text, image, and video inputs. **Key Features of LTX-2.5:** Below is a reference guide for the approximate VRAM required to load the 22 Billion parameter LTX-2.5-Distilled model at various GGUF quantization levels. *Note: The sizes below refer specifically to the raw model weights loaded into memory. Generating video or high-resolution images will require an additional 4-8 GB of VRAM for the execution context, VAE, and text encoders depending on your ComfyUI configuration.*

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영상 생성
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cpt7

Agtian

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This model is fine-tuned from **`indobenchmark/indobert-base-p1`** for binary sentiment classification (Positive/Negative) on Indonesian text. - **Developed by:** agufsamudra - **Model type:** Text Classification - **Language(s):** Indonesian (id) - **License:** Apache-2.0 - **Fine-tuned from model:** indobenchmark/indobert-base-p1 This model is intended for binary sentiment classification tasks in Indonesian language texts. It predicts whether a given text expresses positive or negative sentiment.

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텍스트 분석
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COST EXPLORER

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오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

1위 모델이 나에게 가장 적합한가요?+

순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.

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