基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct微调的摄像机运动分析模型，专注于视频中的摄像机运动分类和视频-文本检索任务

Skywork-VL-Reward-7B是一个7B参数的多模态奖励模型，基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct架构，增加了用于训练奖励模型的价值头结构。

基于sentence-transformers库在msmarco数据集上训练的交叉编码器模型，用于文本重排序和语义搜索

这是一个从ModernBERT-base微调而来的交叉编码器模型，用于计算文本对的分数，适用于文本重排序和语义搜索任务。

这是一个从cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2微调而来的交叉编码器模型，使用sentence-transformers库开发。

这是一个从ModernBERT-base微调而来的交叉编码器模型，用于计算文本对的分数，适用于文本重排序和语义搜索任务。

这是一个基于MiniLM-L12-H384-uncased微调的交叉编码器模型，用于文本重排序和语义搜索任务。

专为阿拉伯语重排序任务设计的模型，能精准处理查询与段落的关系，直接评估问题与文档之间的相似性，输出相关性分数。

基于Meta-Llama-3-8B-Instruct训练的奖励模型，用于RLHF流程中的奖励建模，支持PPO、迭代SFT和迭代DPO方法。

BLEURT-20是一个基于Transformer架构的自动评估指标模型，用于评估机器生成文本的质量。

基于Umberto架构的意大利语句子相似度计算交叉编码器模型

这是一个用于韩文文本情感分析的模型，能够判断文本的情感倾向（积极/消极）。