mBART-large-50 是一个多语言序列到序列模型，支持50种语言的文本摘要和生成任务。

基于 DistilBERT 的多语言情感分析模型，适用于多种语言的文本情感分类任务。

这是一个针对德语优化的Bert模型，专注于质量领域的文本分类任务。

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途尚未明确说明。

π0+FAST 是一种面向机器人技术的高效动作标记化方案，由Physical Intelligence设计，适用于视觉-语言-动作任务。

使用微调Vision Transformer（ViT）检测深度伪造图像的二分类模型

这是一个基于Transformer架构的交叉编码器模型，主要用于文本排序任务。

Depth Anything V2 是目前最强大的单目深度估计模型，基于大量合成和真实图像训练，提供精细的深度细节和高鲁棒性。

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途尚未明确说明。

基于VideoMAE架构的视频分类模型，专为商店偷窃行为检测微调

基于FlauBERT的法语句子嵌入模型，用于计算句子相似度

Bio_ClinicalBERT是基于BERT架构的临床文本处理模型，专门针对生物医学和临床领域的文本进行优化。

这是一个基于CodeT5-base架构，使用CodeXGLUE数据集Python部分微调的代码摘要生成模型。

专长于处理文本摘要任务的中文PEGASUS-large模型，基于多个中文摘要数据集微调

基于hfl/chinese-roberta-wwm-ext模型在COLDataset上微调的中文冒犯性语言检测模型

基于microsoft/codebert-base-mlm在JavaScript代码上微调的掩码语言模型，主要用于代码评估

专精于文本摘要任务的中文PEGASUS-large模型，在多个中文摘要数据集上微调得到

CodeT5-small是Salesforce开发的基于Transformer的代码理解与生成模型，专门针对Python代码转文本任务进行了微调。

基于WangchanBERTa模型微调的泰语问答系统，使用多个泰语QA数据集进行训练

基于UER-py预训练的中文句子嵌入模型，用于计算句子相似度

基于DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational架构，在RuSentiment数据集上训练的情感分析模型，可识别俄语文本中的中性、积极和消极情绪。

基于BART预训练模型，应用R3F技术训练的韩语对话摘要模型，参与2021年训民正音韩语语音·自然语言人工智能大赛

TAPEX-large是基于表格数据预训练的大型语言模型，专门针对表格问答任务进行了微调。

该模型是基于CamemBERT架构的法语文本摘要模型，专门针对法语新闻摘要任务进行微调。

基于约60万条波斯语推文微调的情感分析模型，用于分析波斯语文本的情感倾向。

基于mBART-large-50微调的多语言机器翻译模型，支持50种语言到英语的翻译任务

基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。

TAPEX-large是基于WikiSQL数据集微调的表格问答模型，能够理解自然语言问题并基于表格数据生成SQL查询或直接回答。

这是一个用于处理文本蕴涵问题的模型，支持波斯语和多语言环境下的逻辑关系判断。

面向英越翻译的文本到文本迁移转换器预训练模型，专注于英语到越南语的机器翻译任务。

基于CAMeLBERT Mix微调的阿拉伯语命名实体识别模型，支持现代标准阿拉伯语、方言和古典阿拉伯语的实体识别

基于CAMeLBERT混合模型微调的情感分析模型，支持阿拉伯语文本情感分类

基于RoBERTa架构的预训练模型，针对问答等任务进行了优化，具备更强的推理能力。

这是一个针对丹麦语预训练的BERT模型，由Certainly（前BotXO）开发，后经Malte Højmark-Bertelsen在DaNE数据集上针对命名实体识别任务进行微调。