transformer

[CVPR22] Offizielle Implementierung von DAFormer: Verbesserung von Netzwerkarchitekturen und Trainingsstrategien für domänenadaptive semantische Segmentierung

Implementierung von Enformer, Deepminds Attention-Netzwerk zur Vorhersage der Genexpression, in Pytorch

Julia-Implementierung von Transformer-Modellen

Massenbearbeitung von Tausenden von Fakten in einem Transformer-Speicher (ICLR 2023)

Statische, minimalistische Single-Batch-Inferenz-Engine für qwen3-0.6B, ausschließlich für CUDA

[ECCV'2020] STTN: Lernen gemeinsamer räumlich-zeitlicher Transformationen für Video-Inpainting.

FashionCLIP ist ein CLIP-basiertes Modell, das für den Modebereich feinabgestimmt wurde.

Eine Serving-Engine mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz für LLMs

Krasis ist eine hybride LLM-Laufzeitumgebung, die auf den effizienten Betrieb größerer Modelle auf Hardware mit begrenztem VRAM für Endverbraucher spezialisiert ist.

Ein Jest-Transformer, der esbuild verwendet

Zig INferenCe Engine – Lokale LLM-Inferenz auf AMD-GPUs und Apple Silicon.

Die offizielle PyTorch-Implementierung des Papers 'SAITS: Self-Attention-based Imputation for Time Series'. Ein schnelles SOTA-Deep-Learning-Modell zur effizienten Imputation unvollständiger Zeitreihendaten.

Transformer-Netzwerk zur Vorhersage der verbleibenden Nutzungsdauer von Lithium-Ionen-Batterien

MetaFormer-Baselines für Vision (TPAMI 2024)