用于检测端到端AI生成歌曲的先进模型，特别擅长捕捉长时音频特征

GLiNER-BioMed是基于GLiNER框架的专为生物医学领域设计的高效开放NER模型套件，能够识别多种类型的生物医学实体。

GLiNER-BioMed是基于GLiNER框架的高效开放生物医学命名实体识别模型套件，专为生物医学领域设计，能够识别多种实体类型。

GLiNER-BioMed是基于GLiNER框架的专门高效开放生物医学NER模型套件，在生物医学实体识别任务中实现了最先进的零样本和小样本性能。

Janus-Pro 是一种新颖的自回归框架，统一了多模态理解与生成能力。

Deepseek LLM 7B Base 是一个7B参数规模的基础大语言模型，采用AWQ量化技术优化推理效率。

CED-Tiny 是基于ViT-Transformer的简易音频标注模型，在Audioset上实现了最先进的性能表现。

CED是基于ViT-Transformer的简易音频标注模型，在Audioset上实现了最先进的性能表现。

基于XLM-R扩展的长序列处理模型，支持最长4096标记的序列处理，适用于多语言任务

BigBird是一种基于稀疏注意力的Transformer模型，能够处理长达4096的序列，适用于长文档任务。

ELECTRA是一种高效的自监督语言表示学习方法，通过判别式预训练替代传统生成式预训练，显著提升计算效率。

该模型是在GLUE QQP数据集上对google/fnet-base进行微调的版本，用于文本分类任务，特别针对Quora问题对是否重复的问题。

基于谷歌FNet架构在SST-2情感分析数据集上微调的文本分类模型

基于XLM-RoBERTa扩展的长序列模型，支持最长4096标记的序列处理，适用于多语言任务

这是distilbert-base-multilingual-cased的精简版本，支持英语、西班牙语和葡萄牙语，保持了原始模型的准确率。

ALBERT XXLarge v1是基于英语语料、采用掩码语言建模（MLM）目标预训练的Transformer模型，具有参数共享特性。