modelId
stringlengths 5
139
| author
stringlengths 2
42
| last_modified
timestamp[us, tz=UTC]date 2020-02-15 11:33:14
2025-05-25 00:44:43
| downloads
int64 0
223M
| likes
int64 0
11.7k
| library_name
stringclasses 476
values | tags
sequencelengths 1
4.05k
| pipeline_tag
stringclasses 54
values | createdAt
timestamp[us, tz=UTC]date 2022-03-02 23:29:04
2025-05-25 00:44:09
| card
stringlengths 11
1.01M
|
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
bruhzair/prototype-0.4a | bruhzair | 2025-05-24T22:23:14Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"llama",
"text-generation",
"mergekit",
"merge",
"conversational",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-05-24T22:04:49Z | ---
base_model: []
library_name: transformers
tags:
- mergekit
- merge
---
# prototype-0.4a
This is a merge of pre-trained language models created using [mergekit](https://github.com/cg123/mergekit).
## Merge Details
### Merge Method
This model was merged using the [Karcher Mean](https://en.wikipedia.org/wiki/Karcher_mean) merge method using /workspace/cache/models--huihui-ai--Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated/snapshots/fa13334669544bab573e0e5313cad629a9c02e2c as a base.
### Models Merged
The following models were included in the merge:
* /workspace/prototype-0.2--lazy-unpickle
* /workspace/prototype-0.3
* /workspace/prototype-0.1--lazy-unpickle
### Configuration
The following YAML configuration was used to produce this model:
```yaml
models:
- model: /workspace/prototype-0.3
- model: /workspace/prototype-0.2--lazy-unpickle
- model: /workspace/prototype-0.1--lazy-unpickle
- model: /workspace/cache/models--huihui-ai--Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated/snapshots/fa13334669544bab573e0e5313cad629a9c02e2c
merge_method: karcher
base_model: /workspace/cache/models--huihui-ai--Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated/snapshots/fa13334669544bab573e0e5313cad629a9c02e2c
parameters:
max_iter: 1000
normalize: true
int8_mask: true
tokenizer_source: union
dtype: bfloat16
```
|
kplro/rubert-base-cased-l2_russian | kplro | 2025-05-24T22:22:09Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"bert",
"fill-mask",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | fill-mask | 2025-05-24T21:50:27Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
gradientrouting-spar/cond_single_func_ntr_30_nte_30_preamble_20250524_220131 | gradientrouting-spar | 2025-05-24T22:21:31Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"gemma2",
"text-generation",
"conversational",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-05-24T22:19:03Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
vertings6/9db51939-d200-49b3-a607-a04a199d6e94 | vertings6 | 2025-05-24T22:13:20Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"llama",
"axolotl",
"generated_from_trainer",
"base_model:unsloth/SmolLM-1.7B",
"base_model:adapter:unsloth/SmolLM-1.7B",
"license:apache-2.0",
"4-bit",
"bitsandbytes",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:44:29Z | ---
library_name: peft
license: apache-2.0
base_model: unsloth/SmolLM-1.7B
tags:
- axolotl
- generated_from_trainer
model-index:
- name: 9db51939-d200-49b3-a607-a04a199d6e94
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/axolotl-ai-cloud/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>](https://github.com/axolotl-ai-cloud/axolotl)
<details><summary>See axolotl config</summary>
axolotl version: `0.4.1`
```yaml
absolute_data_files: false
adapter: lora
base_model: unsloth/SmolLM-1.7B
bf16: true
chat_template: llama3
dataset_prepared_path: /workspace/axolotl
datasets:
- data_files:
- da6901d849324b9e_train_data.json
ds_type: json
format: custom
path: /workspace/input_data/
type:
field_input: input
field_instruction: instruct
field_output: output
format: '{instruction} {input}'
no_input_format: '{instruction}'
system_format: '{system}'
system_prompt: ''
debug: null
deepspeed: null
dpo:
beta: 0.1
enabled: true
group_by_length: false
rank_loss: true
reference_model: null
early_stopping_patience: null
eval_max_new_tokens: 128
eval_table_size: null
evals_per_epoch: 1
flash_attention: true
fp16: null
fsdp: null
fsdp_config: null
gradient_accumulation_steps: 2
gradient_checkpointing: true
gradient_clipping: 1.0
group_by_length: false
hub_model_id: vertings6/9db51939-d200-49b3-a607-a04a199d6e94
hub_repo: null
hub_strategy: end
hub_token: null
learning_rate: 2.0e-06
load_in_4bit: true
load_in_8bit: false
local_rank: null
logging_steps: 1
lora_alpha: 64
lora_dropout: 0.1
lora_fan_in_fan_out: null
lora_model_dir: null
lora_r: 32
lora_target_linear: true
lr_scheduler: cosine
max_steps: 500
micro_batch_size: 6
mixed_precision: bf16
mlflow_experiment_name: /tmp/da6901d849324b9e_train_data.json
model_type: AutoModelForCausalLM
num_epochs: 2
optimizer: adamw_bnb_8bit
output_dir: miner_id_24
pad_to_sequence_len: true
resume_from_checkpoint: null
s2_attention: null
sample_packing: false
saves_per_epoch: 1
sequence_len: 1024
strict: false
tf32: false
tokenizer_type: AutoTokenizer
train_on_inputs: false
trust_remote_code: true
val_set_size: 0.05
wandb_entity: null
wandb_mode: online
wandb_name: 77cb7152-00ec-4da2-a927-6632e7e5f5b5
wandb_project: s56-7
wandb_run: your_name
wandb_runid: 77cb7152-00ec-4da2-a927-6632e7e5f5b5
warmup_steps: 50
weight_decay: 0.02
xformers_attention: true
```
</details><br>
# 9db51939-d200-49b3-a607-a04a199d6e94
This model is a fine-tuned version of [unsloth/SmolLM-1.7B](https://huggingface.co/unsloth/SmolLM-1.7B) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.7032
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-06
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 2
- total_train_batch_size: 12
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_BNB with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_steps: 50
- training_steps: 500
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:------:|:----:|:---------------:|
| 2.1574 | 0.0001 | 1 | 1.7857 |
| 1.6345 | 0.0151 | 250 | 1.7354 |
| 1.4777 | 0.0301 | 500 | 1.7032 |
### Framework versions
- PEFT 0.13.2
- Transformers 4.46.0
- Pytorch 2.5.0+cu124
- Datasets 3.0.1
- Tokenizers 0.20.1 |
dimasik2987/9a516c10-388a-4b33-bf75-5db2679761c3 | dimasik2987 | 2025-05-24T22:13:03Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"llama",
"axolotl",
"generated_from_trainer",
"base_model:unsloth/SmolLM-1.7B",
"base_model:adapter:unsloth/SmolLM-1.7B",
"license:apache-2.0",
"4-bit",
"bitsandbytes",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:44:47Z | ---
library_name: peft
license: apache-2.0
base_model: unsloth/SmolLM-1.7B
tags:
- axolotl
- generated_from_trainer
model-index:
- name: 9a516c10-388a-4b33-bf75-5db2679761c3
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/axolotl-ai-cloud/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>](https://github.com/axolotl-ai-cloud/axolotl)
<details><summary>See axolotl config</summary>
axolotl version: `0.4.1`
```yaml
absolute_data_files: false
adapter: lora
base_model: unsloth/SmolLM-1.7B
bf16: true
chat_template: llama3
dataset_prepared_path: /workspace/axolotl
datasets:
- data_files:
- da6901d849324b9e_train_data.json
ds_type: json
format: custom
path: /workspace/input_data/
type:
field_input: input
field_instruction: instruct
field_output: output
format: '{instruction} {input}'
no_input_format: '{instruction}'
system_format: '{system}'
system_prompt: ''
debug: null
deepspeed: null
dpo:
beta: 0.1
enabled: true
group_by_length: false
rank_loss: true
reference_model: null
early_stopping_patience: null
eval_max_new_tokens: 128
eval_table_size: null
evals_per_epoch: 1
flash_attention: true
fp16: null
fsdp: null
fsdp_config: null
gradient_accumulation_steps: 2
gradient_checkpointing: true
gradient_clipping: 1.0
group_by_length: false
hub_model_id: dimasik2987/9a516c10-388a-4b33-bf75-5db2679761c3
hub_repo: null
hub_strategy: end
hub_token: null
learning_rate: 2.0e-06
load_in_4bit: true
load_in_8bit: false
local_rank: null
logging_steps: 1
lora_alpha: 64
lora_dropout: 0.1
lora_fan_in_fan_out: null
lora_model_dir: null
lora_r: 32
lora_target_linear: true
lr_scheduler: cosine
max_steps: 500
micro_batch_size: 6
mixed_precision: bf16
mlflow_experiment_name: /tmp/da6901d849324b9e_train_data.json
model_type: AutoModelForCausalLM
num_epochs: 2
optimizer: adamw_bnb_8bit
output_dir: miner_id_24
pad_to_sequence_len: true
resume_from_checkpoint: null
s2_attention: null
sample_packing: false
saves_per_epoch: 1
sequence_len: 1024
strict: false
tf32: false
tokenizer_type: AutoTokenizer
train_on_inputs: false
trust_remote_code: true
val_set_size: 0.05
wandb_entity: null
wandb_mode: online
wandb_name: 77cb7152-00ec-4da2-a927-6632e7e5f5b5
wandb_project: s56-7
wandb_run: your_name
wandb_runid: 77cb7152-00ec-4da2-a927-6632e7e5f5b5
warmup_steps: 50
weight_decay: 0.02
xformers_attention: true
```
</details><br>
# 9a516c10-388a-4b33-bf75-5db2679761c3
This model is a fine-tuned version of [unsloth/SmolLM-1.7B](https://huggingface.co/unsloth/SmolLM-1.7B) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.7019
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-06
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 2
- total_train_batch_size: 12
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_BNB with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_steps: 50
- training_steps: 500
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:------:|:----:|:---------------:|
| 2.1574 | 0.0001 | 1 | 1.7857 |
| 1.6326 | 0.0151 | 250 | 1.7339 |
| 1.4765 | 0.0301 | 500 | 1.7019 |
### Framework versions
- PEFT 0.13.2
- Transformers 4.46.0
- Pytorch 2.5.0+cu124
- Datasets 3.0.1
- Tokenizers 0.20.1 |
DevQuasar/inclusionAI.Ling-plus-GGUF | DevQuasar | 2025-05-24T22:11:58Z | 16 | 1 | null | [
"gguf",
"text-generation",
"base_model:inclusionAI/Ling-plus",
"base_model:quantized:inclusionAI/Ling-plus",
"endpoints_compatible",
"region:us",
"imatrix",
"conversational"
] | text-generation | 2025-03-31T17:34:19Z | ---
base_model:
- inclusionAI/Ling-plus
pipeline_tag: text-generation
---
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/csabakecskemeti/devquasar/main/dq_logo_black-transparent.png" width="200"/>](https://devquasar.com)
'Make knowledge free for everyone'
Quantized version of: [inclusionAI/Ling-plus](https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-plus)
<a href='https://ko-fi.com/L4L416YX7C' target='_blank'><img height='36' style='border:0px;height:36px;' src='https://storage.ko-fi.com/cdn/kofi6.png?v=6' border='0' alt='Buy Me a Coffee at ko-fi.com' /></a>
|
SIGTIR/Qwen2.5-1.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-rapid_feline_fish | SIGTIR | 2025-05-24T22:11:36Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"rl-swarm",
"grpo",
"gensyn",
"I am rapid feline fish",
"unsloth",
"trl",
"arxiv:2402.03300",
"base_model:Gensyn/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
"base_model:finetune:Gensyn/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-13T14:59:44Z | ---
base_model: Gensyn/Qwen2.5-1.5B-Instruct
library_name: transformers
model_name: Qwen2.5-1.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-rapid_feline_fish
tags:
- generated_from_trainer
- rl-swarm
- grpo
- gensyn
- I am rapid feline fish
- unsloth
- trl
licence: license
---
# Model Card for Qwen2.5-1.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-rapid_feline_fish
This model is a fine-tuned version of [Gensyn/Qwen2.5-1.5B-Instruct](https://huggingface.co/Gensyn/Qwen2.5-1.5B-Instruct).
It has been trained using [TRL](https://github.com/huggingface/trl).
## Quick start
```python
from transformers import pipeline
question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="SIGTIR/Qwen2.5-1.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-rapid_feline_fish", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])
```
## Training procedure
This model was trained with GRPO, a method introduced in [DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models](https://huggingface.co/papers/2402.03300).
### Framework versions
- TRL: 0.15.2
- Transformers: 4.51.3
- Pytorch: 2.5.1
- Datasets: 3.6.0
- Tokenizers: 0.21.1
## Citations
Cite GRPO as:
```bibtex
@article{zhihong2024deepseekmath,
title = {{DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models}},
author = {Zhihong Shao and Peiyi Wang and Qihao Zhu and Runxin Xu and Junxiao Song and Mingchuan Zhang and Y. K. Li and Y. Wu and Daya Guo},
year = 2024,
eprint = {arXiv:2402.03300},
}
```
Cite TRL as:
```bibtex
@misc{vonwerra2022trl,
title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallouédec},
year = 2020,
journal = {GitHub repository},
publisher = {GitHub},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}
``` |
king-001/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-rangy_eager_cobra | king-001 | 2025-05-24T22:11:17Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"rl-swarm",
"grpo",
"gensyn",
"I am rangy eager cobra",
"unsloth",
"trl",
"arxiv:2402.03300",
"base_model:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"base_model:finetune:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-14T18:20:53Z | ---
base_model: Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct
library_name: transformers
model_name: Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-rangy_eager_cobra
tags:
- generated_from_trainer
- rl-swarm
- grpo
- gensyn
- I am rangy eager cobra
- unsloth
- trl
licence: license
---
# Model Card for Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-rangy_eager_cobra
This model is a fine-tuned version of [Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct](https://huggingface.co/Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct).
It has been trained using [TRL](https://github.com/huggingface/trl).
## Quick start
```python
from transformers import pipeline
question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="king-001/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-rangy_eager_cobra", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])
```
## Training procedure
This model was trained with GRPO, a method introduced in [DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models](https://huggingface.co/papers/2402.03300).
### Framework versions
- TRL: 0.15.2
- Transformers: 4.51.3
- Pytorch: 2.5.1
- Datasets: 3.6.0
- Tokenizers: 0.21.1
## Citations
Cite GRPO as:
```bibtex
@article{zhihong2024deepseekmath,
title = {{DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models}},
author = {Zhihong Shao and Peiyi Wang and Qihao Zhu and Runxin Xu and Junxiao Song and Mingchuan Zhang and Y. K. Li and Y. Wu and Daya Guo},
year = 2024,
eprint = {arXiv:2402.03300},
}
```
Cite TRL as:
```bibtex
@misc{vonwerra2022trl,
title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallouédec},
year = 2020,
journal = {GitHub repository},
publisher = {GitHub},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}
``` |
mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF | mradermacher | 2025-05-24T22:10:44Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"gguf",
"pytorch",
"causal-lm",
"pythia",
"pythia_v0",
"en",
"dataset:EleutherAI/the_pile_deduplicated",
"base_model:EleutherAI/pythia-1b-deduped-v0",
"base_model:quantized:EleutherAI/pythia-1b-deduped-v0",
"license:apache-2.0",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T22:01:08Z | ---
base_model: EleutherAI/pythia-1b-deduped-v0
datasets:
- EleutherAI/the_pile_deduplicated
language:
- en
library_name: transformers
license: apache-2.0
quantized_by: mradermacher
tags:
- pytorch
- causal-lm
- pythia
- pythia_v0
---
## About
<!-- ### quantize_version: 2 -->
<!-- ### output_tensor_quantised: 1 -->
<!-- ### convert_type: hf -->
<!-- ### vocab_type: -->
<!-- ### tags: -->
static quants of https://huggingface.co/EleutherAI/pythia-1b-deduped-v0
<!-- provided-files -->
weighted/imatrix quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-i1-GGUF
## Usage
If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of [TheBloke's
READMEs](https://huggingface.co/TheBloke/KafkaLM-70B-German-V0.1-GGUF) for
more details, including on how to concatenate multi-part files.
## Provided Quants
(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)
| Link | Type | Size/GB | Notes |
|:-----|:-----|--------:|:------|
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF/resolve/main/pythia-1b-deduped-v0.Q2_K.gguf) | Q2_K | 0.5 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF/resolve/main/pythia-1b-deduped-v0.Q3_K_S.gguf) | Q3_K_S | 0.6 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF/resolve/main/pythia-1b-deduped-v0.Q3_K_M.gguf) | Q3_K_M | 0.7 | lower quality |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF/resolve/main/pythia-1b-deduped-v0.IQ4_XS.gguf) | IQ4_XS | 0.7 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF/resolve/main/pythia-1b-deduped-v0.Q3_K_L.gguf) | Q3_K_L | 0.7 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF/resolve/main/pythia-1b-deduped-v0.Q4_K_S.gguf) | Q4_K_S | 0.7 | fast, recommended |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF/resolve/main/pythia-1b-deduped-v0.Q4_K_M.gguf) | Q4_K_M | 0.8 | fast, recommended |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF/resolve/main/pythia-1b-deduped-v0.Q5_K_S.gguf) | Q5_K_S | 0.8 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF/resolve/main/pythia-1b-deduped-v0.Q5_K_M.gguf) | Q5_K_M | 0.9 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF/resolve/main/pythia-1b-deduped-v0.Q6_K.gguf) | Q6_K | 0.9 | very good quality |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF/resolve/main/pythia-1b-deduped-v0.Q8_0.gguf) | Q8_0 | 1.2 | fast, best quality |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/pythia-1b-deduped-v0-GGUF/resolve/main/pythia-1b-deduped-v0.f16.gguf) | f16 | 2.1 | 16 bpw, overkill |
Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant
types (lower is better):
And here are Artefact2's thoughts on the matter:
https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9
## FAQ / Model Request
See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to
questions you might have and/or if you want some other model quantized.
## Thanks
I thank my company, [nethype GmbH](https://www.nethype.de/), for letting
me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable
this work in my free time.
<!-- end -->
|
Fentanius/w1z | Fentanius | 2025-05-24T22:10:44Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"text-to-image",
"lora",
"template:diffusion-lora",
"base_model:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"base_model:adapter:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"license:mit",
"region:us"
] | text-to-image | 2025-05-24T22:10:01Z | ---
tags:
- text-to-image
- lora
- diffusers
- template:diffusion-lora
widget:
- text: '[]'
parameters:
negative_prompt: '-'
output:
url: images/Gro6MhoXUAAORKp.jpeg
base_model: black-forest-labs/FLUX.1-dev
instance_prompt: '[wizardio]'
license: mit
---
# w1z
<Gallery />
## Trigger words
You should use `[wizardio]` to trigger the image generation.
## Download model
Weights for this model are available in Safetensors format.
[Download](/Fentanius/w1z/tree/main) them in the Files & versions tab.
|
fakeid/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-exotic_peckish_grasshopper | fakeid | 2025-05-24T22:10:33Z | 14 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen2",
"text-generation",
"generated_from_trainer",
"rl-swarm",
"grpo",
"gensyn",
"I am exotic peckish grasshopper",
"trl",
"conversational",
"arxiv:2402.03300",
"base_model:unsloth/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"base_model:finetune:unsloth/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-23T00:19:03Z | ---
base_model: unsloth/Qwen2.5-0.5B-Instruct
library_name: transformers
model_name: Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-exotic_peckish_grasshopper
tags:
- generated_from_trainer
- rl-swarm
- grpo
- gensyn
- I am exotic peckish grasshopper
- trl
licence: license
---
# Model Card for Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-exotic_peckish_grasshopper
This model is a fine-tuned version of [unsloth/Qwen2.5-0.5B-Instruct](https://huggingface.co/unsloth/Qwen2.5-0.5B-Instruct).
It has been trained using [TRL](https://github.com/huggingface/trl).
## Quick start
```python
from transformers import pipeline
question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="fakeid/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-exotic_peckish_grasshopper", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])
```
## Training procedure
This model was trained with GRPO, a method introduced in [DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models](https://huggingface.co/papers/2402.03300).
### Framework versions
- TRL: 0.17.0
- Transformers: 4.51.3
- Pytorch: 2.7.0+cpu
- Datasets: 3.5.1
- Tokenizers: 0.21.1
## Citations
Cite GRPO as:
```bibtex
@article{zhihong2024deepseekmath,
title = {{DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models}},
author = {Zhihong Shao and Peiyi Wang and Qihao Zhu and Runxin Xu and Junxiao Song and Mingchuan Zhang and Y. K. Li and Y. Wu and Daya Guo},
year = 2024,
eprint = {arXiv:2402.03300},
}
```
Cite TRL as:
```bibtex
@misc{vonwerra2022trl,
title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallou{\'e}dec},
year = 2020,
journal = {GitHub repository},
publisher = {GitHub},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}
``` |
PhoenixStormJr/Megaman-NT-Warrior-Mr-Match-RVC | PhoenixStormJr | 2025-05-24T22:07:06Z | 0 | 0 | null | [
"RVC",
"Voice Cloning",
"license:mit",
"region:us"
] | null | 2025-05-20T20:01:49Z | ---
license: mit
tags:
- RVC
- Voice Cloning
---
This is Mr. Matches's voice from Megaman NT Warrior This was created with RVC V2, by Rejekts, trained on 500 epochs. If you would like to use the model, go here:
https://huggingface.co/PhoenixStormJr/RVC-V2-easy-gui-tutorial
Download Zip model here:
https://huggingface.co/PhoenixStormJr/Megaman-NT-Warrior-Mr-Match-RVC/resolve/main/MrMatch.zip?download=true
Download .pth file here:
https://huggingface.co/PhoenixStormJr/Megaman-NT-Warrior-Mr-Match-RVC/resolve/main/MrMatch.pth?download=true
Download .index here:
https://huggingface.co/PhoenixStormJr/Megaman-NT-Warrior-Mr-Match-RVC/resolve/main/added_IVF386_Flat_nprobe_1_MrMatch_v2.index?download=true
Listen to a sample audio here:
<audio controls src="https://huggingface.co/PhoenixStormJr/Megaman-NT-Warrior-Mr-Match-RVC/resolve/main/MrMatchSample.wav?download=true"></audio>
|
bruhzair/prototype-0.2 | bruhzair | 2025-05-24T22:05:16Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"llama",
"text-generation",
"mergekit",
"merge",
"conversational",
"arxiv:2403.19522",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-05-24T21:48:33Z | ---
base_model: []
library_name: transformers
tags:
- mergekit
- merge
---
# prototype-0.2--lazy-unpickle
This is a merge of pre-trained language models created using [mergekit](https://github.com/cg123/mergekit).
## Merge Details
### Merge Method
This model was merged using the [Model Stock](https://arxiv.org/abs/2403.19522) merge method using /workspace/cache/models--huihui-ai--Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated/snapshots/fa13334669544bab573e0e5313cad629a9c02e2c as a base.
### Models Merged
The following models were included in the merge:
* /workspace/cache/models--allenai--Llama-3.1-Tulu-3-70B/snapshots/cfc1d855e534a0b9b82a9cea6bf9e8dda30b10d7
* /workspace/cache/models--mlabonne--Hermes-3-Llama-3.1-70B-lorablated/snapshots/4295cb5975cacb8ddf4595557c931b6430cf8d6d
* /workspace/cache/models--ReadyArt--Forgotten-Safeword-70B-v5.0/snapshots/ac2650005a6fdef7f4cd62590dcb665155349a5b
### Configuration
The following YAML configuration was used to produce this model:
```yaml
models:
- model: /workspace/cache/models--mlabonne--Hermes-3-Llama-3.1-70B-lorablated/snapshots/4295cb5975cacb8ddf4595557c931b6430cf8d6d
- model: /workspace/cache/models--allenai--Llama-3.1-Tulu-3-70B/snapshots/cfc1d855e534a0b9b82a9cea6bf9e8dda30b10d7
- model: /workspace/cache/models--ReadyArt--Forgotten-Safeword-70B-v5.0/snapshots/ac2650005a6fdef7f4cd62590dcb665155349a5b
- model: /workspace/cache/models--huihui-ai--Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated/snapshots/fa13334669544bab573e0e5313cad629a9c02e2c
base_model: /workspace/cache/models--huihui-ai--Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated/snapshots/fa13334669544bab573e0e5313cad629a9c02e2c
merge_method: model_stock
tokenizer:
source: union
int8_mask: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16
```
|
sergioalves/e0863864-59a3-4a2c-afe9-719394f12644 | sergioalves | 2025-05-24T22:05:02Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"llama",
"axolotl",
"generated_from_trainer",
"base_model:unsloth/SmolLM-1.7B",
"base_model:adapter:unsloth/SmolLM-1.7B",
"license:apache-2.0",
"4-bit",
"bitsandbytes",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:44:21Z | ---
library_name: peft
license: apache-2.0
base_model: unsloth/SmolLM-1.7B
tags:
- axolotl
- generated_from_trainer
model-index:
- name: e0863864-59a3-4a2c-afe9-719394f12644
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/axolotl-ai-cloud/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>](https://github.com/axolotl-ai-cloud/axolotl)
<details><summary>See axolotl config</summary>
axolotl version: `0.4.1`
```yaml
absolute_data_files: false
adapter: lora
base_model: unsloth/SmolLM-1.7B
bf16: true
chat_template: llama3
dataset_prepared_path: /workspace/axolotl
datasets:
- data_files:
- da6901d849324b9e_train_data.json
ds_type: json
format: custom
path: /workspace/input_data/
type:
field_input: input
field_instruction: instruct
field_output: output
format: '{instruction} {input}'
no_input_format: '{instruction}'
system_format: '{system}'
system_prompt: ''
debug: null
deepspeed: null
dpo:
beta: 0.1
enabled: true
group_by_length: false
rank_loss: true
reference_model: null
early_stopping_patience: null
eval_max_new_tokens: 128
eval_table_size: null
evals_per_epoch: 1
flash_attention: true
fp16: null
fsdp: null
fsdp_config: null
gradient_accumulation_steps: 2
gradient_checkpointing: true
gradient_clipping: 1.0
group_by_length: false
hub_model_id: sergioalves/e0863864-59a3-4a2c-afe9-719394f12644
hub_repo: null
hub_strategy: end
hub_token: null
learning_rate: 2.0e-06
load_in_4bit: true
load_in_8bit: false
local_rank: null
logging_steps: 1
lora_alpha: 64
lora_dropout: 0.1
lora_fan_in_fan_out: null
lora_model_dir: null
lora_r: 32
lora_target_linear: true
lr_scheduler: cosine
max_steps: 500
micro_batch_size: 6
mixed_precision: bf16
mlflow_experiment_name: /tmp/da6901d849324b9e_train_data.json
model_type: AutoModelForCausalLM
num_epochs: 2
optimizer: adamw_bnb_8bit
output_dir: miner_id_24
pad_to_sequence_len: true
resume_from_checkpoint: null
s2_attention: null
sample_packing: false
saves_per_epoch: 1
sequence_len: 1024
strict: false
tf32: false
tokenizer_type: AutoTokenizer
train_on_inputs: false
trust_remote_code: true
val_set_size: 0.05
wandb_entity: null
wandb_mode: online
wandb_name: 77cb7152-00ec-4da2-a927-6632e7e5f5b5
wandb_project: s56-7
wandb_run: your_name
wandb_runid: 77cb7152-00ec-4da2-a927-6632e7e5f5b5
warmup_steps: 50
weight_decay: 0.02
xformers_attention: true
```
</details><br>
# e0863864-59a3-4a2c-afe9-719394f12644
This model is a fine-tuned version of [unsloth/SmolLM-1.7B](https://huggingface.co/unsloth/SmolLM-1.7B) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.7027
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-06
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 2
- total_train_batch_size: 12
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_BNB with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_steps: 50
- training_steps: 500
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:------:|:----:|:---------------:|
| 2.1574 | 0.0001 | 1 | 1.7857 |
| 1.6331 | 0.0151 | 250 | 1.7348 |
| 1.4779 | 0.0301 | 500 | 1.7027 |
### Framework versions
- PEFT 0.13.2
- Transformers 4.46.0
- Pytorch 2.5.0+cu124
- Datasets 3.0.1
- Tokenizers 0.20.1 |
bruhzair/prototype-0.1 | bruhzair | 2025-05-24T22:03:07Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"llama",
"text-generation",
"mergekit",
"merge",
"conversational",
"arxiv:2403.19522",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-05-24T21:46:02Z | ---
base_model: []
library_name: transformers
tags:
- mergekit
- merge
---
# prototype-0.1--lazy-unpickle
This is a merge of pre-trained language models created using [mergekit](https://github.com/cg123/mergekit).
## Merge Details
### Merge Method
This model was merged using the [Model Stock](https://arxiv.org/abs/2403.19522) merge method using /workspace/cache/models--huihui-ai--Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated/snapshots/fa13334669544bab573e0e5313cad629a9c02e2c as a base.
### Models Merged
The following models were included in the merge:
* /workspace/cache/models--hitachi-nlp--Llama-3.1-70B-FLDx2/snapshots/051461669991c591aab9e96182b84bdc97733c7f
* /workspace/cache/models--SicariusSicariiStuff--Negative_LLAMA_70B/snapshots/097a11b4600eafe333a2be0309bbdf6be2f197c4
* /workspace/cache/models--Daemontatox--Llama3.3-70B-CogniLink/snapshots/99ede7d64184a107a405eea01f0a3eb5dc9f669a
### Configuration
The following YAML configuration was used to produce this model:
```yaml
models:
- model: /workspace/cache/models--SicariusSicariiStuff--Negative_LLAMA_70B/snapshots/097a11b4600eafe333a2be0309bbdf6be2f197c4
- model: /workspace/cache/models--hitachi-nlp--Llama-3.1-70B-FLDx2/snapshots/051461669991c591aab9e96182b84bdc97733c7f
- model: /workspace/cache/models--Daemontatox--Llama3.3-70B-CogniLink/snapshots/99ede7d64184a107a405eea01f0a3eb5dc9f669a
- model: /workspace/cache/models--huihui-ai--Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated/snapshots/fa13334669544bab573e0e5313cad629a9c02e2c
base_model: /workspace/cache/models--huihui-ai--Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated/snapshots/fa13334669544bab573e0e5313cad629a9c02e2c
merge_method: model_stock
tokenizer:
source: union
int8_mask: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16
```
|
tcals/tmp-codellama-7b-query0809-200w-completion-ctx-lvl-fim-05-spm-2048_200step | tcals | 2025-05-24T22:02:44Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"tensorboard",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"base_model:codellama/CodeLlama-7b-hf",
"base_model:adapter:codellama/CodeLlama-7b-hf",
"license:llama2",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T00:26:44Z | ---
license: llama2
library_name: peft
tags:
- generated_from_trainer
base_model: codellama/CodeLlama-7b-hf
model-index:
- name: tmp-codellama-7b-query0809-200w-completion-ctx-lvl-fim-05-spm-2048_200step
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# tmp-codellama-7b-query0809-200w-completion-ctx-lvl-fim-05-spm-2048_200step
This model is a fine-tuned version of [codellama/CodeLlama-7b-hf](https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-7b-hf) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.5262
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 0.0002
- train_batch_size: 5
- eval_batch_size: 2
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 8
- total_train_batch_size: 40
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
- training_steps: 500
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| 0.4827 | 1.0 | 500 | 0.5262 |
### Framework versions
- PEFT 0.11.1
- Transformers 4.41.1
- Pytorch 2.3.0+cu121
- Datasets 2.19.1
- Tokenizers 0.19.1 |
MomlessTomato/hanayo-koizumi | MomlessTomato | 2025-05-24T22:01:09Z | 2 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"text-to-image",
"stable-diffusion",
"lora",
"template:sd-lora",
"base_model:cagliostrolab/animagine-xl-3.0",
"base_model:adapter:cagliostrolab/animagine-xl-3.0",
"region:us"
] | text-to-image | 2024-02-12T04:18:06Z | ---
tags:
- text-to-image
- stable-diffusion
- lora
- diffusers
- template:sd-lora
widget:
- text: >-
masterpiece, high quality, defined pupil, looking at viewer, rounded pupil,
defined iris, (soft iris:1.2),
parameters:
negative_prompt: >-
bad_anatomy, deformation, amputation, deformity, deformed_nipples,
duplicated_torso, deformed_torso, long_torso, large_torso,
unproportioned_torso, (deformed_pussy:1.2), (deformed_hands:1.2),
unproportioned_eyes, unproportioned_head, small_head, duplicated_nose,
big_nose, fusioned_clothes, fusioned_arms, undefined_limbs, divided_pussy,
red_pussy, duplicated_pussy, deformed_anus, deformed_pussy,
output:
url: images/hanayo_koizumi.png
base_model: cagliostrolab/animagine-xl-3.0
instance_prompt: id_hanayo_koizumi
---
# Hanayo Koizumi
<Gallery />
## Model description
This model was trained to generate high quality images based on SIFAS cards.
To achieve better quality, you should be using hako-mikan's regional prompter, along with Latent Mode, which modifies the way Stable Diffusion isolates the LoRA resulting in a significant improvement.
## Trigger words
You should use `id_hanayo_koizumi` to trigger the image generation.
## Download model
Weights for this model are available in Safetensors format.
[Download](/theidoldaily/hanayo-koizumi/tree/main) them in the Files & versions tab.
|
mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF | mradermacher | 2025-05-24T22:00:58Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"gguf",
"en",
"base_model:BigSalmon/InformalToFormalLincoln95Paraphrase",
"base_model:quantized:BigSalmon/InformalToFormalLincoln95Paraphrase",
"endpoints_compatible",
"region:us",
"imatrix"
] | null | 2025-05-24T21:30:22Z | ---
base_model: BigSalmon/InformalToFormalLincoln95Paraphrase
language:
- en
library_name: transformers
quantized_by: mradermacher
---
## About
<!-- ### quantize_version: 2 -->
<!-- ### output_tensor_quantised: 1 -->
<!-- ### convert_type: hf -->
<!-- ### vocab_type: -->
<!-- ### tags: nicoboss -->
weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/BigSalmon/InformalToFormalLincoln95Paraphrase
<!-- provided-files -->
static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-GGUF
## Usage
If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of [TheBloke's
READMEs](https://huggingface.co/TheBloke/KafkaLM-70B-German-V0.1-GGUF) for
more details, including on how to concatenate multi-part files.
## Provided Quants
(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)
| Link | Type | Size/GB | Notes |
|:-----|:-----|--------:|:------|
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-IQ1_S.gguf) | i1-IQ1_S | 0.3 | for the desperate |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-IQ1_M.gguf) | i1-IQ1_M | 0.3 | mostly desperate |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-IQ2_XXS.gguf) | i1-IQ2_XXS | 0.3 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-IQ2_XS.gguf) | i1-IQ2_XS | 0.4 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-IQ2_S.gguf) | i1-IQ2_S | 0.4 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-IQ2_M.gguf) | i1-IQ2_M | 0.4 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-Q2_K_S.gguf) | i1-Q2_K_S | 0.4 | very low quality |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-Q2_K.gguf) | i1-Q2_K | 0.4 | IQ3_XXS probably better |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-IQ3_XXS.gguf) | i1-IQ3_XXS | 0.4 | lower quality |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-IQ3_XS.gguf) | i1-IQ3_XS | 0.5 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-IQ3_S.gguf) | i1-IQ3_S | 0.5 | beats Q3_K* |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-Q3_K_S.gguf) | i1-Q3_K_S | 0.5 | IQ3_XS probably better |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-IQ3_M.gguf) | i1-IQ3_M | 0.5 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-Q3_K_M.gguf) | i1-Q3_K_M | 0.5 | IQ3_S probably better |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-IQ4_XS.gguf) | i1-IQ4_XS | 0.5 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-IQ4_NL.gguf) | i1-IQ4_NL | 0.6 | prefer IQ4_XS |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-Q4_0.gguf) | i1-Q4_0 | 0.6 | fast, low quality |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-Q4_K_S.gguf) | i1-Q4_K_S | 0.6 | optimal size/speed/quality |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-Q3_K_L.gguf) | i1-Q3_K_L | 0.6 | IQ3_M probably better |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-Q4_1.gguf) | i1-Q4_1 | 0.6 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-Q4_K_M.gguf) | i1-Q4_K_M | 0.6 | fast, recommended |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-Q5_K_S.gguf) | i1-Q5_K_S | 0.6 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-Q5_K_M.gguf) | i1-Q5_K_M | 0.7 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-i1-GGUF/resolve/main/InformalToFormalLincoln95Paraphrase.i1-Q6_K.gguf) | i1-Q6_K | 0.7 | practically like static Q6_K |
Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant
types (lower is better):
And here are Artefact2's thoughts on the matter:
https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9
## FAQ / Model Request
See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to
questions you might have and/or if you want some other model quantized.
## Thanks
I thank my company, [nethype GmbH](https://www.nethype.de/), for letting
me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable
this work in my free time. Additional thanks to [@nicoboss](https://huggingface.co/nicoboss) for giving me access to his private supercomputer, enabling me to provide many more imatrix quants, at much higher quality, than I would otherwise be able to.
<!-- end -->
|
auto-space/distrostore | auto-space | 2025-05-24T22:00:24Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-01-02T16:01:40Z | ---
title: Distrostore
emoji: 🏢
colorFrom: green
colorTo: blue
sdk: docker
pinned: false
---
Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
|
PJMixers-Dev/Granite-3.1-Earthen-v0.3-3B-A800M | PJMixers-Dev | 2025-05-24T21:59:19Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"granitemoe",
"text-generation",
"conversational",
"en",
"dataset:BeaverAI/REDACTED1",
"dataset:BeaverAI/REDACTED2",
"dataset:BeaverAI/REDACTED3",
"dataset:BeaverAI/REDACTED4",
"dataset:BeaverAI/REDACTED5",
"dataset:BeaverAI/REDACTED6",
"dataset:PJMixers-Dev/Lit-axo-Shuffled",
"dataset:PJMixers-Dev/Mielikki_Erebus-87k-axo",
"dataset:PJMixers/RyokoAI_Honeyfeed3600-Cleanish",
"dataset:PJMixers-Dev/allura-org_fujin-cleaned-stage-2-axo",
"dataset:Nelathan/synthetic-sugar-quill",
"dataset:PJMixers-Dev/winglian_visual-novels-json-axo-dropped-long",
"dataset:PJMixers-Dev/recursal_SCP-RECURSAL-Cleaned",
"dataset:PJMixers-Dev/Subtitles",
"dataset:PJMixers-Dev/KaraKaraWitch_AnimeSubtitle-axo",
"dataset:PJMixers/AP-News-2024",
"dataset:PJMixers-Dev/Fundus-AP-News-Formatted",
"dataset:PJMixers-Dev/Fundus-AP-News-2-Formatted",
"dataset:PJMixers-Dev/goodwiki-2024-12-04-axo",
"dataset:epfl-llm/guidelines",
"dataset:PJMixers-Dev/allenai_tulu-3-sft-mixture-filtered-2-ShareGPT",
"dataset:OpenLeecher/lmsys_chat_1m_clean",
"dataset:PJMixers-Dev/Gryphe-Aesir-RPG-Charcards-Opus-Mixed",
"dataset:allura-org/gryphe-sonnet-3.5-charcards-names-added",
"dataset:anthracite-org/c2_logs_32k_llama3_qwen2_v1.3",
"dataset:PJMixers-Dev/MinervaAI_Aesir-Preview-Anon",
"dataset:PJMixers-Dev/lemonilia_LimaRP-Simple-CustomShareGPT-Shuffled",
"dataset:Epiculous/SynthRP-Gens-v1.1-Filtered-n-Cleaned",
"dataset:PJMixers-Dev/NyxKrage_chub-logs-sharegpt-longest-CustomShareGPT",
"dataset:PJMixers/OpenLeecher_Teatime_all_logs_longest-ShareGPT",
"dataset:grimulkan/aicg-logs-augmented",
"dataset:grimulkan/PIPPA-augmented-dedup",
"dataset:PJMixers/grimulkan_bluemoon_Karen_cleaned-carded-formatted",
"dataset:PJMixers/lodrick-the-lafted_OpusStories-ShareGPT",
"dataset:Gryphe/ChatGPT-4o-Writing-Prompts",
"dataset:Gryphe/Opus-WritingPrompts",
"dataset:anthracite-org/nopm_claude_writing_fixed",
"dataset:PJMixers-Dev/Tiefighter-13B-Fake-Distill-ShareGPT",
"dataset:allura-org/fujin-instruct-v2",
"dataset:ToastyPigeon/gutenberg-sft",
"dataset:PocketDoc/Dans-Prosemaxx-Adventure",
"dataset:PocketDoc/Dans-Failuremaxx-Adventure-3",
"dataset:TheDrummer/AmoralQA-v2",
"arxiv:1910.03771",
"arxiv:2106.09685",
"arxiv:2305.14314",
"arxiv:2307.08691",
"arxiv:2410.10989",
"arxiv:2107.04197",
"arxiv:2307.02047",
"arxiv:2010.06192",
"arxiv:2411.16085",
"arxiv:2501.18427",
"arxiv:2403.15279",
"arxiv:2411.15124",
"arxiv:2309.11998",
"arxiv:2308.05884",
"base_model:ibm-granite/granite-3.1-3b-a800m-instruct",
"base_model:finetune:ibm-granite/granite-3.1-3b-a800m-instruct",
"license:apache-2.0",
"autotrain_compatible",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-05-24T10:51:03Z | ---
base_model: ibm-granite/granite-3.1-3b-a800m-instruct
license: apache-2.0
pipeline_tag: text-generation
library_name: transformers
language:
- en
datasets:
- BeaverAI/REDACTED1
- BeaverAI/REDACTED2
- BeaverAI/REDACTED3
- BeaverAI/REDACTED4
- BeaverAI/REDACTED5
- BeaverAI/REDACTED6
- PJMixers-Dev/Lit-axo-Shuffled
- PJMixers-Dev/Mielikki_Erebus-87k-axo
- PJMixers/RyokoAI_Honeyfeed3600-Cleanish
- PJMixers-Dev/allura-org_fujin-cleaned-stage-2-axo
- Nelathan/synthetic-sugar-quill
- PJMixers-Dev/winglian_visual-novels-json-axo-dropped-long
- PJMixers-Dev/recursal_SCP-RECURSAL-Cleaned
- PJMixers-Dev/Subtitles
- PJMixers-Dev/KaraKaraWitch_AnimeSubtitle-axo
- PJMixers/AP-News-2024
- PJMixers-Dev/Fundus-AP-News-Formatted
- PJMixers-Dev/Fundus-AP-News-2-Formatted
- PJMixers-Dev/goodwiki-2024-12-04-axo
- epfl-llm/guidelines
- PJMixers-Dev/allenai_tulu-3-sft-mixture-filtered-2-ShareGPT
- OpenLeecher/lmsys_chat_1m_clean
- PJMixers-Dev/Gryphe-Aesir-RPG-Charcards-Opus-Mixed
- allura-org/gryphe-sonnet-3.5-charcards-names-added
- anthracite-org/c2_logs_32k_llama3_qwen2_v1.3
- PJMixers-Dev/MinervaAI_Aesir-Preview-Anon
- PJMixers-Dev/lemonilia_LimaRP-Simple-CustomShareGPT-Shuffled
- Epiculous/SynthRP-Gens-v1.1-Filtered-n-Cleaned
- PJMixers-Dev/NyxKrage_chub-logs-sharegpt-longest-CustomShareGPT
- PJMixers/OpenLeecher_Teatime_all_logs_longest-ShareGPT
- grimulkan/aicg-logs-augmented
- grimulkan/PIPPA-augmented-dedup
- PJMixers/grimulkan_bluemoon_Karen_cleaned-carded-formatted
- PJMixers/lodrick-the-lafted_OpusStories-ShareGPT
- Gryphe/ChatGPT-4o-Writing-Prompts
- Gryphe/Opus-WritingPrompts
- anthracite-org/nopm_claude_writing_fixed
- PJMixers-Dev/Tiefighter-13B-Fake-Distill-ShareGPT
- allura-org/fujin-instruct-v2
- ToastyPigeon/gutenberg-sft
- PocketDoc/Dans-Prosemaxx-Adventure
- PocketDoc/Dans-Failuremaxx-Adventure-3
- TheDrummer/AmoralQA-v2
---
# Granite-3.1-Earthen-v0.3-3B-A800M
[`ibm-granite/granite-3.1-3b-a800m-instruct`](https://huggingface.co/ibm-granite/granite-3.1-3b-a800m-instruct) was trained at 8K with batch size 2 gradient accumulation 8, so each step was 131,072 tokens (including any padding tokens). It was trained for 400 steps, adding up to a total of 52,428,800 unique tokens seen.
This is a small test run. A larger version is planned.
## Quants
- [GGUF](https://huggingface.co/PJMixers-Dev/Granite-3.1-Earthen-v0.3-3B-A800M-GGUF)
## Prompt Format
This model uses Granite-3.1 Instruct format.
```
<|start_of_role|>system<|end_of_role|>example system prompt<|end_of_text|>
<|start_of_role|>user<|end_of_role|>example user turn 1<|end_of_text|>
<|start_of_role|>assistant<|end_of_role|>example assistant turn 1<|end_of_text|>
<|start_of_role|>user<|end_of_role|>example user turn 2<|end_of_text|>
<|start_of_role|>assistant<|end_of_role|>example assistant turn 2<|end_of_text|>
```
## Training Details
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/axolotl-ai-cloud/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>](https://github.com/axolotl-ai-cloud/axolotl)
```yaml
# Requirements before running
# - Get latest commit of axolotl (currently c0a0c75)
# - Download these to axolotl/src/axolotl/prompt_formatters
# - https://github.com/xzuyn/axolotl/blob/came-plus-formatters/src/axolotl/prompt_strategies/formatter_regex.py
# - https://github.com/xzuyn/axolotl/blob/came-plus-formatters/src/axolotl/prompt_strategies/customcompletion-regex.py
# - https://github.com/xzuyn/axolotl/blob/came-plus-formatters/src/axolotl/prompt_strategies/customgranite-regex.py
# - pip install ftfy
# - pip install git+https://github.com/xzuyn/CAME.git@sr-grams-cautious-8bit
# Weights and Biases logging config
wandb_project: Granite-3.1-3B-A800M
wandb_name: Granite-3.1-Earthen-v0.3-3B-A800M-QLoRA-run4
# Model checkpointing config
output_dir: ./Outputs/Granite-3.1-Earthen-v0.3-3B-A800M-QLoRA-run4
resume_from_checkpoint:
save_steps: 10
save_safetensors: true
save_total_limit: 2
save_only_model: false
# Model architecture config
base_model: ibm-granite/granite-3.1-3b-a800m-instruct
model_type: AutoModelForCausalLM
tokenizer_type: AutoTokenizer
# Mixed precision training config
bf16: true
fp16: false
tf32: false
# Model loading config
load_in_8bit: false
load_in_4bit: true
strict: false
# Sequence config
sequence_len: 8192
min_sample_len: 256
sample_packing: true
eval_sample_packing: true
pad_to_sequence_len: true
train_on_inputs: false
group_by_length: false
# LoRA adapter config
adapter: qlora
lora_r: 128
lora_alpha: 128
lora_dropout: 0.125
lora_target_linear: true
embeddings_skip_upcast: true
# Dataset config
datasets:
# Completion
# Story-like Data
- path: BeaverAI/REDACTED1
split: train[:4000]
type: customcompletion-regex
- path: PJMixers-Dev/Lit-axo-Shuffled
split: train[:4000]
type: customcompletion-regex
- path: PJMixers-Dev/Mielikki_Erebus-87k-axo
split: train[:4000]
type: customcompletion-regex
- path: PJMixers/RyokoAI_Honeyfeed3600-Cleanish
split: train[:4000]
type: customcompletion-regex
- path: BeaverAI/REDACTED2
type: customcompletion-regex
- path: PJMixers-Dev/allura-org_fujin-cleaned-stage-2-axo
split: train[:4000]
type: customcompletion-regex
- path: Nelathan/synthetic-sugar-quill
split: train[:4000]
type: customcompletion-regex
- path: PJMixers-Dev/winglian_visual-novels-json-axo-dropped-long
split: train[:4000]
type: customcompletion-regex
- path: BeaverAI/REDACTED3
type: customcompletion-regex
- path: PJMixers-Dev/recursal_SCP-RECURSAL-Cleaned
split: train[:4000]
type: customcompletion-regex
# Subtitle Data
- path: PJMixers-Dev/Subtitles
type: customcompletion-regex
- path: PJMixers-Dev/KaraKaraWitch_AnimeSubtitle-axo
split: train[:4000]
type: customcompletion-regex
# News Data
- path: PJMixers/AP-News-2024
type: customcompletion-regex
- path: PJMixers-Dev/Fundus-AP-News-Formatted
split: train[:4000]
type: customcompletion-regex
- path: PJMixers-Dev/Fundus-AP-News-2-Formatted
type: customcompletion-regex
# Misc Data
- path: PJMixers-Dev/goodwiki-2024-12-04-axo
split: train[:4000]
type: customcompletion-regex
- path: epfl-llm/guidelines
split: train[:4000]
field: clean_text
type: customcompletion-regex
# Granite-3.1 Instruct
# Instruction Data
- path: PJMixers-Dev/allenai_tulu-3-sft-mixture-filtered-2-ShareGPT
split: train[:4000]
type: customgranite-regex
- path: OpenLeecher/lmsys_chat_1m_clean
split: train[:4000]
type: customgranite-regex
# RP Data
- path: PJMixers-Dev/Gryphe-Aesir-RPG-Charcards-Opus-Mixed
type: customgranite-regex
- path: allura-org/gryphe-sonnet-3.5-charcards-names-added
type: customgranite-regex
- path: anthracite-org/c2_logs_32k_llama3_qwen2_v1.3
type: customgranite-regex
- path: BeaverAI/REDACTED4
type: customgranite-regex
- path: PJMixers-Dev/MinervaAI_Aesir-Preview-Anon
type: customgranite-regex
- path: PJMixers-Dev/lemonilia_LimaRP-Simple-CustomShareGPT-Shuffled
type: customgranite-regex
- path: Epiculous/SynthRP-Gens-v1.1-Filtered-n-Cleaned
type: customgranite-regex
- path: PJMixers-Dev/NyxKrage_chub-logs-sharegpt-longest-CustomShareGPT
type: customgranite-regex
- path: PJMixers/OpenLeecher_Teatime_all_logs_longest-ShareGPT
type: customgranite-regex
- path: grimulkan/aicg-logs-augmented
type: customgranite-regex
- path: grimulkan/PIPPA-augmented-dedup
type: customgranite-regex
- path: PJMixers/grimulkan_bluemoon_Karen_cleaned-carded-formatted
type: customgranite-regex
# InstStory Data
- path: PJMixers/lodrick-the-lafted_OpusStories-ShareGPT
type: customgranite-regex
- path: Gryphe/ChatGPT-4o-Writing-Prompts
type: customgranite-regex
- path: Gryphe/Opus-WritingPrompts
type: customgranite-regex
- path: anthracite-org/nopm_claude_writing_fixed
type: customgranite-regex
- path: PJMixers-Dev/Tiefighter-13B-Fake-Distill-ShareGPT
type: customgranite-regex
- path: allura-org/fujin-instruct-v2
type: customgranite-regex
- path: ToastyPigeon/gutenberg-sft
type: customgranite-regex
# Adventure Data
- path: PocketDoc/Dans-Prosemaxx-Adventure
type: customgranite-regex
- path: PocketDoc/Dans-Failuremaxx-Adventure-3
type: customgranite-regex
# Decensoring Data
- path: TheDrummer/AmoralQA-v2
type: customgranite-regex
- path: BeaverAI/REDACTED5
type: customgranite-regex
- path: BeaverAI/REDACTED6
type: customgranite-regex
val_set_size: 256
eval_strategy: steps
eval_steps: 10
dataset_prepared_path: ./00-Tokenized-Datasets/Granite-3.1-Earthen-v0.3-3B-A800M-LoRA-seed42
shuffle_merged_datasets: true
# Training hyperparameters
num_epochs: 1
gradient_accumulation_steps: 8
micro_batch_size: 2
eval_batch_size: 2
warmup_steps: 0
optimizer: came_pytorch
optim_args:
enable_stochastic_rounding: true
enable_cautious: true
enable_8bit: true
lr_scheduler: rex
learning_rate: 2.5e-7
cosine_min_lr_ratio: 0.05
weight_decay: 0.01
max_grad_norm: 0.5
logging_steps: 1
# Model optimization
gradient_checkpointing: offload
sdp_attention: true
plugins:
- axolotl.integrations.liger.LigerPlugin
liger_rope: true
liger_rms_norm: true
liger_layer_norm: true
liger_glu_activation: true
liger_cross_entropy: true
lora_mlp_kernel: false
lora_qkv_kernel: false
lora_o_kernel: false
# Debug config
debug: true
seed: 42
# Token config
special_tokens:
bos_token: "<|end_of_text|>"
eos_token: "<|end_of_text|>"
pad_token: "<|end_of_text|>"
tokens:
```
## Citations
<details><summary>Show Citations</summary>
```bib
@misc{wolf2020huggingfacestransformersstateoftheartnatural,
title={HuggingFace's Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing},
author={Thomas Wolf and Lysandre Debut and Victor Sanh and Julien Chaumond and Clement Delangue and Anthony Moi and Pierric Cistac and Tim Rault and Rémi Louf and Morgan Funtowicz and Joe Davison and Sam Shleifer and Patrick von Platen and Clara Ma and Yacine Jernite and Julien Plu and Canwen Xu and Teven Le Scao and Sylvain Gugger and Mariama Drame and Quentin Lhoest and Alexander M. Rush},
year={2020},
eprint={1910.03771},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/1910.03771},
}
@misc{hu2021loralowrankadaptationlarge,
title={LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models},
author={Edward J. Hu and Yelong Shen and Phillip Wallis and Zeyuan Allen-Zhu and Yuanzhi Li and Shean Wang and Lu Wang and Weizhu Chen},
year={2021},
eprint={2106.09685},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2106.09685},
}
@misc{dettmers2023qloraefficientfinetuningquantized,
title={QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs},
author={Tim Dettmers and Artidoro Pagnoni and Ari Holtzman and Luke Zettlemoyer},
year={2023},
eprint={2305.14314},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG},
url={https://arxiv.org/abs/2305.14314},
}
@misc{dao2023flashattention2fasterattentionbetter,
title={FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning},
author={Tri Dao},
year={2023},
eprint={2307.08691},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG},
url={https://arxiv.org/abs/2307.08691},
}
@misc{hsu2024ligerkernelefficienttriton,
title={Liger Kernel: Efficient Triton Kernels for LLM Training},
author={Pin-Lun Hsu and Yun Dai and Vignesh Kothapalli and Qingquan Song and Shao Tang and Siyu Zhu and Steven Shimizu and Shivam Sahni and Haowen Ning and Yanning Chen},
year={2024},
eprint={2410.10989},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG},
url={https://arxiv.org/abs/2410.10989},
}
@misc{chen2021rexrevisitingbudgetedtraining,
title={REX: Revisiting Budgeted Training with an Improved Schedule},
author={John Chen and Cameron Wolfe and Anastasios Kyrillidis},
year={2021},
eprint={2107.04197},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG},
url={https://arxiv.org/abs/2107.04197},
}
@misc{luo2023cameconfidenceguidedadaptivememory,
title={CAME: Confidence-guided Adaptive Memory Efficient Optimization},
author={Yang Luo and Xiaozhe Ren and Zangwei Zheng and Zhuo Jiang and Xin Jiang and Yang You},
year={2023},
eprint={2307.02047},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2307.02047},
}
@misc{zamirai2021revisitingbfloat16training,
title={Revisiting BFloat16 Training},
author={Pedram Zamirai and Jian Zhang and Christopher R. Aberger and Christopher De Sa},
year={2021},
eprint={2010.06192},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG},
url={https://arxiv.org/abs/2010.06192},
}
@misc{liang2025cautiousoptimizersimprovingtraining,
title={Cautious Optimizers: Improving Training with One Line of Code},
author={Kaizhao Liang and Lizhang Chen and Bo Liu and Qiang Liu},
year={2025},
eprint={2411.16085},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG},
url={https://arxiv.org/abs/2411.16085},
}
@misc{xie2025sana15efficientscaling,
title={SANA 1.5: Efficient Scaling of Training-Time and Inference-Time Compute in Linear Diffusion Transformer},
author={Enze Xie and Junsong Chen and Yuyang Zhao and Jincheng Yu and Ligeng Zhu and Chengyue Wu and Yujun Lin and Zhekai Zhang and Muyang Li and Junyu Chen and Han Cai and Bingchen Liu and Daquan Zhou and Song Han},
year={2025},
eprint={2501.18427},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV},
url={https://arxiv.org/abs/2501.18427},
}
@misc{dallabetta2024fundussimpletousenewsscraper,
title={Fundus: A Simple-to-Use News Scraper Optimized for High Quality Extractions},
author={Max Dallabetta and Conrad Dobberstein and Adrian Breiding and Alan Akbik},
year={2024},
eprint={2403.15279},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2403.15279},
}
@misc{lambert2025tulu3pushingfrontiers,
title={Tulu 3: Pushing Frontiers in Open Language Model Post-Training},
author={Nathan Lambert and Jacob Morrison and Valentina Pyatkin and Shengyi Huang and Hamish Ivison and Faeze Brahman and Lester James V. Miranda and Alisa Liu and Nouha Dziri and Shane Lyu and Yuling Gu and Saumya Malik and Victoria Graf and Jena D. Hwang and Jiangjiang Yang and Ronan Le Bras and Oyvind Tafjord and Chris Wilhelm and Luca Soldaini and Noah A. Smith and Yizhong Wang and Pradeep Dasigi and Hannaneh Hajishirzi},
year={2025},
eprint={2411.15124},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2411.15124},
}
@misc{zheng2024lmsyschat1mlargescalerealworldllm,
title={LMSYS-Chat-1M: A Large-Scale Real-World LLM Conversation Dataset},
author={Lianmin Zheng and Wei-Lin Chiang and Ying Sheng and Tianle Li and Siyuan Zhuang and Zhanghao Wu and Yonghao Zhuang and Zhuohan Li and Zi Lin and Eric P. Xing and Joseph E. Gonzalez and Ion Stoica and Hao Zhang},
year={2024},
eprint={2309.11998},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2309.11998},
}
@misc{gosling2023pippapartiallysyntheticconversational,
title={PIPPA: A Partially Synthetic Conversational Dataset},
author={Tear Gosling and Alpin Dale and Yinhe Zheng},
year={2023},
eprint={2308.05884},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2308.05884},
}
```
</details>
|
eiknarf/Qwen2.5-1.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-amphibious_lumbering_beaver | eiknarf | 2025-05-24T21:58:51Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"rl-swarm",
"grpo",
"gensyn",
"I am amphibious lumbering beaver",
"unsloth",
"trl",
"arxiv:2402.03300",
"base_model:Gensyn/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
"base_model:finetune:Gensyn/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-06T02:09:15Z | ---
base_model: Gensyn/Qwen2.5-1.5B-Instruct
library_name: transformers
model_name: Qwen2.5-1.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-amphibious_lumbering_beaver
tags:
- generated_from_trainer
- rl-swarm
- grpo
- gensyn
- I am amphibious lumbering beaver
- unsloth
- trl
licence: license
---
# Model Card for Qwen2.5-1.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-amphibious_lumbering_beaver
This model is a fine-tuned version of [Gensyn/Qwen2.5-1.5B-Instruct](https://huggingface.co/Gensyn/Qwen2.5-1.5B-Instruct).
It has been trained using [TRL](https://github.com/huggingface/trl).
## Quick start
```python
from transformers import pipeline
question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="eiknarf/Qwen2.5-1.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-amphibious_lumbering_beaver", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])
```
## Training procedure
This model was trained with GRPO, a method introduced in [DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models](https://huggingface.co/papers/2402.03300).
### Framework versions
- TRL: 0.15.2
- Transformers: 4.51.3
- Pytorch: 2.5.1
- Datasets: 3.6.0
- Tokenizers: 0.21.1
## Citations
Cite GRPO as:
```bibtex
@article{zhihong2024deepseekmath,
title = {{DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models}},
author = {Zhihong Shao and Peiyi Wang and Qihao Zhu and Runxin Xu and Junxiao Song and Mingchuan Zhang and Y. K. Li and Y. Wu and Daya Guo},
year = 2024,
eprint = {arXiv:2402.03300},
}
```
Cite TRL as:
```bibtex
@misc{vonwerra2022trl,
title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallouédec},
year = 2020,
journal = {GitHub repository},
publisher = {GitHub},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}
``` |
Szeth99/lidoo | Szeth99 | 2025-05-24T21:58:42Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"text-to-image",
"flux",
"lora",
"template:sd-lora",
"fluxgym",
"base_model:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"base_model:adapter:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"license:other",
"region:us"
] | text-to-image | 2025-05-24T21:56:43Z | ---
tags:
- text-to-image
- flux
- lora
- diffusers
- template:sd-lora
- fluxgym
base_model: black-forest-labs/FLUX.1-dev
instance_prompt: lidookaf
license: other
license_name: flux-1-dev-non-commercial-license
license_link: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/blob/main/LICENSE.md
---
# lidogg
A Flux LoRA trained on a local computer with [Fluxgym](https://github.com/cocktailpeanut/fluxgym)
<Gallery />
## Trigger words
You should use `lidookaf` to trigger the image generation.
## Download model and use it with ComfyUI, AUTOMATIC1111, SD.Next, Invoke AI, Forge, etc.
Weights for this model are available in Safetensors format.
|
Fuoijwduh/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-tenacious_jagged_crocodile | Fuoijwduh | 2025-05-24T21:58:32Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"rl-swarm",
"grpo",
"gensyn",
"I am tenacious jagged crocodile",
"unsloth",
"trl",
"arxiv:2402.03300",
"base_model:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"base_model:finetune:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-20T13:11:36Z | ---
base_model: Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct
library_name: transformers
model_name: Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-tenacious_jagged_crocodile
tags:
- generated_from_trainer
- rl-swarm
- grpo
- gensyn
- I am tenacious jagged crocodile
- unsloth
- trl
licence: license
---
# Model Card for Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-tenacious_jagged_crocodile
This model is a fine-tuned version of [Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct](https://huggingface.co/Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct).
It has been trained using [TRL](https://github.com/huggingface/trl).
## Quick start
```python
from transformers import pipeline
question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="Fuoijwduh/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-tenacious_jagged_crocodile", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])
```
## Training procedure
This model was trained with GRPO, a method introduced in [DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models](https://huggingface.co/papers/2402.03300).
### Framework versions
- TRL: 0.15.2
- Transformers: 4.51.3
- Pytorch: 2.5.1
- Datasets: 3.6.0
- Tokenizers: 0.21.1
## Citations
Cite GRPO as:
```bibtex
@article{zhihong2024deepseekmath,
title = {{DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models}},
author = {Zhihong Shao and Peiyi Wang and Qihao Zhu and Runxin Xu and Junxiao Song and Mingchuan Zhang and Y. K. Li and Y. Wu and Daya Guo},
year = 2024,
eprint = {arXiv:2402.03300},
}
```
Cite TRL as:
```bibtex
@misc{vonwerra2022trl,
title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallouédec},
year = 2020,
journal = {GitHub repository},
publisher = {GitHub},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}
``` |
AndresSebad/llava-v1.6-mistral-7b-memes-chilenos-small | AndresSebad | 2025-05-24T21:57:36Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"vision-language",
"llava",
"lora",
"memes",
"chile",
"image-to-text",
"es",
"dataset:AndresSebad/memes_instagram_chilenos_es_small",
"base_model:llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf",
"base_model:adapter:llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf",
"license:apache-2.0",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | image-to-text | 2025-05-24T21:33:49Z | ---
license: apache-2.0
base_model: llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf
datasets:
- AndresSebad/memes_instagram_chilenos_es_small
pipeline_tag: image-to-text
language:
- es
tags:
- vision-language
- llava
- lora
- memes
- chile
metrics:
- bertscore
library_name: transformers
fine_tuned_from: llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf
---
# llava-v1.6-mistral-7b-memes-chilenos-small
*A LoRA‑fine‑tuned version of **LLaVA‑Next** for explaining Chilean memes in colloquial Spanish, built for the Somos NLP Hackathon 2025*
<img src="./tralalelo-tralala-logo.png" alt="Banner" width="70%" />
---
## Model Details
| Field | Value
| ---------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| **Model ID** | `AndresSebad/llava-v1.6-mistral-7b-memes-chilenos-small`
| **Base model** | [`llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf`](https://huggingface.co/llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf)
| **Architecture** | Vision‑Language GPT‑style decoder with Mistral‑7B text backbone and CLIP ViT‑L/336 visual encoder
| **Fine‑tuning method** | LoRA (PEFT) on all linear layers except `lm_head`; vision encoder included.
| **Languages** | `es_CL` (Chilean Spanish)
| **Modalities** | **Input:** image + text prompt
| **License** | Apache 2.0 (inherits base)
| **Dataset** | 892 Instagram memes manually explained + 4 458 synthetic explanations via instruction templates (5 350 total)
| **Training epochs** | 3
| **Hardware** | 1 × NVIDIA L40S (48 GB)
---
## Model Description
`llava-v1.6-mistral-7b-memes-chilenos-small` adapts **LLaVA‑Next** to the highly contextual humour found in Chilean memes.
Because no public corpus of memes *explained in Chilean Spanish* existed, we scraped 892 image‑text posts from popular Chilean Instagram meme pages, wrote human explanations, and expanded the corpus to 3 568 examples with GPT‑4‑o using four instruction‑tuning templates:
1. *“Explica qué significa este meme en Chile, usando lenguaje coloquial…”*
2. *“Explica cómo entendería este meme alguien que vive en Chile…”*
3. *“Describe por qué este meme sería gracioso o significativo para un chileno…”*
4. *“Imagina que le explicas este meme a alguien extranjero…”*
5. *“Analiza este meme como una forma de crítica o comentario social…”*
6. *“¿Este meme incluye alguna referencia a figuras públicas, medios chilenos o eventos culturales?…”*
The result is a compact model that can describe why a meme is funny for a Chilean audience, though it still struggles with extremely time‑sensitive or highly niche references.
Both during training and inference, we used the following system prompt to guide the model’s behavior and cultural framing: “Eres experto en memes chilenos. Observa la imagen y, si hay texto, interprétalo sin repetirlo. Analiza su sentido usando contexto cultural chileno. Responde según la instrucción.”
---
## Bias, Risks & Limitations
* **Temporal drift** – many memes reference current events; explanations may become dated quickly.
* **Subjectivity of humour** – what is “funny” varies; the model reflects the curators’ viewpoint.
* **Dataset biases** – Instagram accounts skew toward urban, younger demographics; regional slang may be under‑represented.
* **Vision safety** – the model was *not* filtered for possibly offensive or unsafe imagery.
### Recommendations
Always present model outputs with a disclaimer that humour is subjective and culturally bound. Human review is recommended before publishing explanations.
---
## How to Get Started
```python
from transformers import LlavaNextForConditionalGeneration, AutoProcessor
from peft import PeftModel
import torch
from PIL import Image
BASE_MODEL = "llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf"
ADAPTER_ID = "AndresSebad/llava-v1.6-mistral-7b-memes-chilenos-small"
device = "cuda" # or "cpu" if no GPU is available
# Load the frozen base checkpoints in FP16 and attach the LoRA adapters
base_model = LlavaNextForConditionalGeneration.from_pretrained(
BASE_MODEL,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, ADAPTER_ID).to(device)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(BASE_MODEL)
processor.tokenizer.padding_side = "right"
img = Image.open("meme.jpg")
conversation = [{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image"},
{"type": "text", "text": "Eres experto en memes chilenos. Observa la imagen y, si hay texto, interprétalo sin repetirlo. Analiza su sentido usando contexto cultural chileno. Responde según la instrucción."},
{"type": "text", "text": "Explica qué significa este meme en Chile, usando lenguaje coloquial chileno."}
]
}]
prompt = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(text=prompt, images=[img], return_tensors="pt").to(device)
out_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
print(processor.decode(out_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))
```
---
## Training Details
### Training data
* **892** real Chilean memes (image + caption + human explanation).
* **4 458** synthetic examples generated with GPT‑4‑o using the templates above.
### Pre‑processing
* Images resized to **336 × 336**.
* Mixed‑precision (fp16) training.
### Hyper‑parameters
| Param | Value |
| ------------- | --------------------------- |
| LoRA rank `r` | 8 |
| LoRA α | 8 |
| LoRA dropout | 0.1 |
| Epochs | 3 |
| Batch size | 1 (gradient‑accumulation 8) |
| LR | 2 × 10⁻⁵ (AdamW) |
## Evaluation
| Metric | Dev set | Notes |
| -------------------------- | -------- | -------------------------- |
| BERTScore F1 ↑ | **0.72** | Spanish model weights (es) |
*The dev set is a 2.5 % split (≈ 90 examples)*
---
### Example 1 – “Soy rudo, porque cuando fui amable...”
<img src="./metro.png" alt="Example1" width="50%" />
| Model | Output |
| ------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Base LLaVA‑Next** | La imagen muestra un meme que utiliza un perro Shiba Inu, conocido como "Doge", para expresar una idea o un sentimiento. El texto en español dice: "Soy rudo, pero cuando fuí amable no me dejaran bajar en mi estación".\n\nEn Chile, el meme se utiliza para expresar una idea de que, aunque alguien puede ser rudo o tener un carácter difícil, puede ser amable o tener un lado más suave en ciertas situaciones. La expresión "no me dejaran bajar en mi estación" se refiere a que, aunque alguien puede ser rudo, puede ser amable y ser tratado con respeto y consideración en ciertos contextos, como en una estación de metro.\n\nEn Chile, el lenguaje coloquial se utiliza para expresar ideas y sentimientos de manera informal y directa. En este caso, el meme se utiliza para expresar una idea de que, aunque alguien puede ser rudo, puede ser am... |
| **Fine‑tuned** | Este meme muestra a un perro Doge con cara de enojado, como si estuviera enojado porque no le dejaron bajar en la micro. El texto dice algo como "Soy rudo, porque cuando fui amable no me dejaron bajar en mi estación". La talla es que el perro se siente como un "rudo" porque se las ingenió para subirse a la micro sin pagar, y ahora está enojado porque no le dejaron bajar. |
---
## Technical Specifications
* **Architecture** – Mistral‑7B decoder with multimodal projector; unchanged aside from LoRA adapters.
* **Compute** – fine‑tuned on a single GPU; no distributed or multi‑node training.
---
## Citation
### BibTeX
```bibtex
@software{llava_memes_chile_2025,
author = {De La Fuente, Andrés Sebastián},
title = {llava-v1.6-mistral-7b-memes-chilenos-small},
year = 2025,
publisher = {Hugging Face},
url = {https://huggingface.co/AndresSebad/llava-v1.6-mistral-7b-memes-chilenos-small}
}
```
### APA
De La Fuente, A. S. (2025). *llava‑v1.6‑mistral‑7b‑memes‑chilenos‑small* \[Computer software]. Hugging Face. [https://huggingface.co/AndresSebad/llava-v1.6-mistral-7b-memes-chilenos-small](https://huggingface.co/AndresSebad/llava-v1.6-mistral-7b-memes-chilenos-small)
---
## Glossary
* **LoRA** – Low‑Rank Adaptation; inserts lightweight trainable matrices.
* **Instruction‑tuning** – generating diverse prompts to improve alignment.
* **Mistral‑7B** – a 7‑billion‑parameter transformer decoder.
---
**Hackathon**: This model was developed for **Somos NLP Hackathon 2025** – see the project page [here](https://huggingface.co/somosnlp-hackathon-2025).
## Contact
Created by **Andrés Sebastián De La Fuente** ([@AndresSebad](https://huggingface.co/AndresSebad)). |
aleegis/37354cf5-63ad-40fd-a802-84a5c1702c49 | aleegis | 2025-05-24T21:57:05Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"llama",
"axolotl",
"generated_from_trainer",
"base_model:unsloth/SmolLM-1.7B",
"base_model:adapter:unsloth/SmolLM-1.7B",
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:43:49Z | ---
library_name: peft
license: apache-2.0
base_model: unsloth/SmolLM-1.7B
tags:
- axolotl
- generated_from_trainer
model-index:
- name: 37354cf5-63ad-40fd-a802-84a5c1702c49
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/axolotl-ai-cloud/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>](https://github.com/axolotl-ai-cloud/axolotl)
<details><summary>See axolotl config</summary>
axolotl version: `0.10.0.dev0`
```yaml
adapter: lora
base_model: unsloth/SmolLM-1.7B
bf16: auto
chat_template: llama3
dataloader_num_workers: 12
dataset_prepared_path: null
datasets:
- data_files:
- da6901d849324b9e_train_data.json
ds_type: json
format: custom
path: /workspace/input_data/
type:
field_input: input
field_instruction: instruct
field_output: output
format: '{instruction} {input}'
no_input_format: '{instruction}'
system_format: '{system}'
system_prompt: ''
debug: null
deepspeed: null
early_stopping_patience: null
eval_max_new_tokens: 128
eval_steps: null
eval_table_size: null
evals_per_epoch: null
flash_attention: true
fp16: null
fsdp: null
fsdp_config: null
gradient_accumulation_steps: 2
gradient_checkpointing: false
group_by_length: false
hub_model_id: aleegis/37354cf5-63ad-40fd-a802-84a5c1702c49
hub_repo: null
hub_strategy: checkpoint
hub_token: null
learning_rate: 0.0002
load_in_4bit: false
load_in_8bit: false
local_rank: null
logging_steps: null
lora_alpha: 32
lora_dropout: 0.05
lora_fan_in_fan_out: null
lora_model_dir: null
lora_r: 16
lora_target_linear: true
lr_scheduler: constant
max_grad_norm: 1
max_steps: 800
micro_batch_size: 4
mlflow_experiment_name: /tmp/da6901d849324b9e_train_data.json
model_type: AutoModelForCausalLM
num_epochs: 15
optimizer: adamw_torch_fused
output_dir: miner_id_24
pad_to_sequence_len: true
resume_from_checkpoint: null
s2_attention: null
sample_packing: false
save_steps: null
save_total_limit: 10
saves_per_epoch: 0
sequence_len: 2048
strict: false
tf32: true
tokenizer_type: AutoTokenizer
train_on_inputs: false
trust_remote_code: true
val_set_size: 0.0
wandb_entity: null
wandb_mode: online
wandb_name: 77cb7152-00ec-4da2-a927-6632e7e5f5b5
wandb_project: Gradients-On-Demand
wandb_run: your_name
wandb_runid: 77cb7152-00ec-4da2-a927-6632e7e5f5b5
warmup_steps: 80
weight_decay: 0
xformers_attention: null
```
</details><br>
# 37354cf5-63ad-40fd-a802-84a5c1702c49
This model is a fine-tuned version of [unsloth/SmolLM-1.7B](https://huggingface.co/unsloth/SmolLM-1.7B) on an unknown dataset.
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 0.0002
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 2
- total_train_batch_size: 8
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: constant
- lr_scheduler_warmup_steps: 80
- training_steps: 800
### Training results
### Framework versions
- PEFT 0.15.2
- Transformers 4.51.3
- Pytorch 2.5.1+cu124
- Datasets 3.5.1
- Tokenizers 0.21.1 |
vermoney/4a62bcaa-e9ca-4fa3-9853-daa594fbb575 | vermoney | 2025-05-24T21:56:15Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"llama",
"axolotl",
"generated_from_trainer",
"base_model:unsloth/SmolLM-1.7B",
"base_model:adapter:unsloth/SmolLM-1.7B",
"license:apache-2.0",
"4-bit",
"bitsandbytes",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:47:19Z | ---
library_name: peft
license: apache-2.0
base_model: unsloth/SmolLM-1.7B
tags:
- axolotl
- generated_from_trainer
model-index:
- name: 4a62bcaa-e9ca-4fa3-9853-daa594fbb575
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/axolotl-ai-cloud/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>](https://github.com/axolotl-ai-cloud/axolotl)
<details><summary>See axolotl config</summary>
axolotl version: `0.4.1`
```yaml
adapter: lora
base_model: unsloth/SmolLM-1.7B
bf16: true
chat_template: llama3
dataset_prepared_path: null
datasets:
- data_files:
- da6901d849324b9e_train_data.json
ds_type: json
format: custom
path: /workspace/input_data/
type:
field_input: input
field_instruction: instruct
field_output: output
format: '{instruction} {input}'
no_input_format: '{instruction}'
system_format: '{system}'
system_prompt: ''
debug: null
deepspeed: null
dpo:
beta: 0.1
enabled: true
group_by_length: false
rank_loss: true
reference_model: null
early_stopping_patience: null
eval_max_new_tokens: 128
eval_table_size: null
evals_per_epoch: 1
flash_attention: true
fp16: false
fsdp: null
fsdp_config: null
gradient_accumulation_steps: 2
gradient_checkpointing: true
gradient_clipping: 1.0
group_by_length: false
hub_model_id: vermoney/4a62bcaa-e9ca-4fa3-9853-daa594fbb575
hub_repo: null
hub_strategy: end
hub_token: null
learning_rate: 2.0e-06
load_in_4bit: true
load_in_8bit: false
local_rank: null
logging_steps: 1
lora_alpha: 96
lora_dropout: 0.1
lora_fan_in_fan_out: null
lora_model_dir: null
lora_r: 48
lora_target_linear: true
lr_scheduler: cosine
max_steps: 280
micro_batch_size: 6
mixed_precision: bf16
mlflow_experiment_name: /tmp/da6901d849324b9e_train_data.json
model_type: AutoModelForCausalLM
num_epochs: 1
optimizer: adamw_bnb_8bit
output_dir: miner_id_24
pad_to_sequence_len: true
resume_from_checkpoint: null
s2_attention: null
sample_packing: false
saves_per_epoch: 1
sequence_len: 1024
strict: false
tf32: false
tokenizer_type: AutoTokenizer
train_on_inputs: false
trust_remote_code: true
val_set_size: 0.05
wandb_entity: null
wandb_mode: online
wandb_name: 77cb7152-00ec-4da2-a927-6632e7e5f5b5
wandb_project: s56-9
wandb_run: your_name
wandb_runid: 77cb7152-00ec-4da2-a927-6632e7e5f5b5
warmup_steps: 40
weight_decay: 0.02
xformers_attention: true
```
</details><br>
# 4a62bcaa-e9ca-4fa3-9853-daa594fbb575
This model is a fine-tuned version of [unsloth/SmolLM-1.7B](https://huggingface.co/unsloth/SmolLM-1.7B) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.7437
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-06
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 2
- total_train_batch_size: 12
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_BNB with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_steps: 40
- training_steps: 280
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:------:|:----:|:---------------:|
| 1.5625 | 0.0169 | 280 | 1.7437 |
### Framework versions
- PEFT 0.13.2
- Transformers 4.46.0
- Pytorch 2.5.0+cu124
- Datasets 3.0.1
- Tokenizers 0.20.1 |
phospho-app/omourier-gr00t-Lego_rouge3-yzwz8 | phospho-app | 2025-05-24T21:55:29Z | 0 | 0 | null | [
"safetensors",
"gr00t_n1",
"phosphobot",
"gr00t",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:23:29Z |
---
tags:
- phosphobot
- gr00t
task_categories:
- robotics
---
# gr00t Model - phospho Training Pipeline
## This model was trained using **phospho**.
Training was successfull, try it out on your robot!
## Training parameters:
- **Dataset**: [omourier/Lego_rouge3](https://huggingface.co/datasets/omourier/Lego_rouge3)
- **Wandb run URL**: None
- **Epochs**: 10
- **Batch size**: 27
- **Training steps**: None
📖 **Get Started**: [docs.phospho.ai](https://docs.phospho.ai?utm_source=huggingface_readme)
🤖 **Get your robot**: [robots.phospho.ai](https://robots.phospho.ai?utm_source=huggingface_readme)
|
dimasik87/acc427fe-1eaa-4b48-b481-aa2115a0c20f | dimasik87 | 2025-05-24T21:52:43Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"llama",
"axolotl",
"generated_from_trainer",
"base_model:unsloth/SmolLM-1.7B",
"base_model:adapter:unsloth/SmolLM-1.7B",
"license:apache-2.0",
"4-bit",
"bitsandbytes",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:44:21Z | ---
library_name: peft
license: apache-2.0
base_model: unsloth/SmolLM-1.7B
tags:
- axolotl
- generated_from_trainer
model-index:
- name: acc427fe-1eaa-4b48-b481-aa2115a0c20f
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/axolotl-ai-cloud/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>](https://github.com/axolotl-ai-cloud/axolotl)
<details><summary>See axolotl config</summary>
axolotl version: `0.4.1`
```yaml
absolute_data_files: false
adapter: lora
base_model: unsloth/SmolLM-1.7B
bf16: true
chat_template: llama3
dataset_prepared_path: /workspace/axolotl
datasets:
- data_files:
- da6901d849324b9e_train_data.json
ds_type: json
format: custom
path: /workspace/input_data/
type:
field_input: input
field_instruction: instruct
field_output: output
format: '{instruction} {input}'
no_input_format: '{instruction}'
system_format: '{system}'
system_prompt: ''
debug: null
deepspeed: null
dpo:
beta: 0.1
enabled: true
group_by_length: false
rank_loss: true
reference_model: null
early_stopping_patience: null
eval_max_new_tokens: 128
eval_table_size: null
evals_per_epoch: 1
flash_attention: true
fp16: null
fsdp: null
fsdp_config: null
gradient_accumulation_steps: 2
gradient_checkpointing: true
gradient_clipping: 1.0
group_by_length: false
hub_model_id: dimasik87/acc427fe-1eaa-4b48-b481-aa2115a0c20f
hub_repo: null
hub_strategy: end
hub_token: null
learning_rate: 1.5e-06
load_in_4bit: true
load_in_8bit: false
local_rank: null
logging_steps: 1
lora_alpha: 64
lora_dropout: 0.1
lora_fan_in_fan_out: null
lora_model_dir: null
lora_r: 32
lora_target_linear: true
lr_scheduler: cosine
max_steps: 250
micro_batch_size: 6
mixed_precision: bf16
mlflow_experiment_name: /tmp/da6901d849324b9e_train_data.json
model_type: AutoModelForCausalLM
num_epochs: 1
optimizer: adamw_bnb_8bit
output_dir: miner_id_24
pad_to_sequence_len: true
resume_from_checkpoint: null
s2_attention: null
sample_packing: false
saves_per_epoch: 1
sequence_len: 1024
strict: false
tf32: false
tokenizer_type: AutoTokenizer
train_on_inputs: false
trust_remote_code: true
val_set_size: 0.05
wandb_entity: null
wandb_mode: online
wandb_name: 77cb7152-00ec-4da2-a927-6632e7e5f5b5
wandb_project: s56-7
wandb_run: your_name
wandb_runid: 77cb7152-00ec-4da2-a927-6632e7e5f5b5
warmup_steps: 50
weight_decay: 0.02
xformers_attention: true
```
</details><br>
# acc427fe-1eaa-4b48-b481-aa2115a0c20f
This model is a fine-tuned version of [unsloth/SmolLM-1.7B](https://huggingface.co/unsloth/SmolLM-1.7B) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.7764
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 1.5e-06
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 2
- total_train_batch_size: 12
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_BNB with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_steps: 50
- training_steps: 250
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:------:|:----:|:---------------:|
| 1.702 | 0.0151 | 250 | 1.7764 |
### Framework versions
- PEFT 0.13.2
- Transformers 4.46.0
- Pytorch 2.5.0+cu124
- Datasets 3.0.1
- Tokenizers 0.20.1 |
Keetawan/bge-m3-th-news | Keetawan | 2025-05-24T21:52:06Z | 0 | 0 | sentence-transformers | [
"sentence-transformers",
"safetensors",
"xlm-roberta",
"sentence-similarity",
"feature-extraction",
"generated_from_trainer",
"dataset_size:3760",
"loss:MultipleNegativesRankingLoss",
"arxiv:1908.10084",
"arxiv:1705.00652",
"base_model:BAAI/bge-m3",
"base_model:finetune:BAAI/bge-m3",
"autotrain_compatible",
"text-embeddings-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | sentence-similarity | 2025-05-24T21:50:49Z | ---
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:3760
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: BAAI/bge-m3
widget:
- source_sentence: 'ปลัดกระทรวงการคลัง ลวรณ แสงสนิท เปิดเผยว่า การประชุมอนุกรรมการกลั่นกรองโครงการกระตุ้นเศรษฐกิจ
ที่มี พิชัย ชุณหวชิร รองนายกฯ และ รมว.คลัง เป็นประธาน จะมี การนำข้อเสนอโครงการกระตุ้นเศรษฐกิจต่างๆ
เข้าสู่ที่ประชุมคณะกรรมการนโยบายกระตุ้นเศรษฐกิจที่มี นายกฯ แพทองธาร ชินวัตร นั่งเป็นประธานการประชุมอีกรอบ
โฟกัสไปที่ การ ทบทวนแผนการใช้งบประมาณกระตุ้นเศรษฐกิจจำนวน 1.57 แสนล้าน ที่จะนำไปใช้กับมาตรการดูแลผู้ที่ได้รับผลกระทบจาก
นโยบายภาษีตอบโต้ของสหรัฐฯ จากเดิมที่เตรียมนำงบประมาณดังกล่าวสำหรับรองรับ โครงการเติมเงิน
10,000 บาท ผ่านดิจิทัลวอลเล็ตเฟส 3-4 สำหรับประชาชนทั่วไป
ทั้งนี้ หน่วยงานที่เกี่ยวข้อง กระทรวงการคลัง สำนักงบประมาณ สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ
ได้ส่งรายการที่เสนอให้มีการทบทวนให้คณะกรรมการฯพิจารณา ส่วนงบประมาณจำนวน 1.57
แสนล้านจะเพียงพอที่จะนำไปใช้ในโครงการรับมือกับมาตรการภาษีตอบโต้ของสหรัฐฯหรือไม่เป็นอีกเรื่อง
ซึ่งในประเด็นนี้ รัฐบาลโดย กระทรวงการคลัง ได้เสนอให้มีการกู้เงินเพื่อนำมาใช้ในการกระตุ้นเศรษฐกิจเพิ่มเติมอีกจำนวน
5 แสนล้านบาท แต่ติดปัญหาระเบียบการเงินการคลังของประเทศ ดังนั้นจึงมีการเสนอให้ออก
โทเคนดิจิทัลของรัฐบาลหรือ G Token เป็นการระดมทุนแทนการกู้เงินโดยตรง
ปรากฏว่า เมื่อวันที่ 3 เม.ย.ที่ผ่านมา ธนาคารแห่งประเทศไทย ได้ทำหนังสือเวียนความเห็นของ
ธปท.ต่อ การขออนุมัติวิธีการกู้เงินตามกฎหมายว่าด้วยการบริหารหนี้สาธารณะ ในรูปแบบ
การออกโทเคนดิจิทัล ลงนามโดยผู้ว่าการ ธปท. เศรษฐพุฒิ สุทธิวาทนฤพุฒิ ในกรณีที่สำนักเลขาธิการ
ครม. มีหนังสือลับ ด่วนที่สุด แจ้งว่ากระทรวงการคลังเสนอ ครม. พิจารณาวิธีการกู้เงินในรูปแบบ
จี โทเคน ให้เหตุผลว่า เพื่อพัฒนากลไกการบริหารหนี้สาธารณะให้มีประสิทธิภาพ ภาครัฐสามารถเข้าถึงแหล่งเงินทุนที่หลากหลายมากขึ้น
ตลอดจนเป็นการส่งเสริมการออมของประชาชนและขอให้ ธปท.เสนอความเห็นประกอบการพิจารณาของ
ครม.ด้วย
...
สรุปว่า การออกโทเคนดิจิทัลเป็นการระดมทุนที่รัฐบาลนำมาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำธุรกรรมให้สะดวก
รวดเร็ว เป็นทางเลือกในการออมการลงทุนของประชาชน เป็นตราสารทางการเงินที่มีความสำคัญต่อระบบเศรษฐกิจ
จึงจำเป็นต้องมีระบบกระบวนการที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัย รวมทั้งมีการคุ้มครองประชาชนเทียบเท่าพันธบัตรรัฐบาล
ต้องอยู่ภายใต้กรอบของกฎหมาย ภายใต้ พ.ร.บ.หลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์
ต้องเป็นไปตามกรอบวินัยการเงินการคลังเช่นเดียวกับการกู้ยืมเงินภายใต้กฎหมายว่าด้วยหนี้สาธารณะ
ต้องไม่ขัดกับ พ.ร.บ.เงินตรา พ.ศ.2501 และต้องไม่นำมาใช้เป็นสื่อกลางในการชำระเงิน
การระดมทุนด้วยการออกจี โทเคน ควรทดสอบในวงจำกัดก่อนเพื่อให้เกิดความมั่นใจ เพราะมีไม่กี่ประเทศที่ออกจี
โทเคน เพื่อระดมทุน จบข่าว.
หมัดเหล็ก[email protected]
คลิกอ่านคอลัมน์ “คาบลูกคาบดอก” เพิ่มเติม'
sentences:
- '“นายกฯ อิ๊งค์” รับทบทวนแจก “เงินดิจิทัลวอลเล็ตเฟส 3” หลังประชุมบอร์ดนโยบายโครงการกระตุ้นเศรษฐกิจ
โยนคลังแถลงต่อ
เมื่อเวลา 16.05 น. วันที่ 19 พฤษภาคม 2568 ที่ทำเนียบรัฐบาล น.ส.แพทองธาร ชินวัตร
นายกรัฐมนตรี เปิดเผยภายหลังเป็นประธานการประชุมคณะกรรมการนโยบายโครงการกระตุ้นเศรษฐกิจ
ครั้งที่ 2/2568 ถึงโครงการดิจิทัลวอลเล็ตเฟส 3 โดยผู้สื่อข่าวถามว่าสรุปเดินหน้าต่อหรือต้องทบทวน
โดยนายกรัฐมนตรีตอบกลับสั้นๆ ว่า“ทบทวนค่ะ เดี๋ยวให้กระทรวงการคลังแถลง”'
- 'กกต. แจง ไม่ได้รับเรื่องแจ้งจากผู้ตรวจการเลือกตั้ง กรณีฮั้วเลือก สว. ในวันเลือกระดับประเทศ
พบยื่นแจ้งต่อประธาน กกต. หลังผ่านวันไปแล้ว พร้อมชี้ 6 มาตรการดักทางทุจริต
วันที่ 20 พฤษภาคม 2568 สำนักงานคณะกรรมการการเลือกตั้ง (กกต.) ออกเอกสารชี้แจงกรณีที่มีบางสื่อนำเสนอข่าวว่า
นายแสวง บุญมี เลขาธิการ กกต. ไม่ได้ดำเนินการกรณีผู้ตรวจการเลือกตั้งประจำจังหวัด
ตามที่มีการแจ้งว่าจะมีโพยฮั้ว สว. ซึ่งเป็นการเอื้อให้มีการฮั้วในวันเลือกระดับประเทศ
26 มิถุนายน 2567 ที่เมืองทองธานี โดยชี้แจงว่า
1.ในวันดังกล่าวไม่ได้ปรากฏว่ามีผู้ตรวจการเลือกตั้งประจำจังหวัดผู้ใดรายงานการกระทำผิดตามแบบรายงานของผู้ตรวจการเลือกตั้งประจำจังหวัด
ตามระเบียบ กกต. ว่าด้วยผู้ตรวจการเลือกตั้งข้อ 32 แต่อย่างใด ซึ่งหากพบการกระทำผิด
เป็นหน้าที่ของผู้ตรวจการเลือกตั้งประจำจังหวัด ต้องรายงาน กกต. ทันทีเพื่อดำเนินการตามหน้าที่และตามอำนาจต่อไปและแบบรายงานดังกล่าวจะเป็นต้นเรื่องเพื่อให้สำนักงาน
กกต. พิจารณาดำเนินการตามระเบียบ กกต. ว่าด้วยการสืบสวนไต่สวนและวินิจฉัยชี้ขาด ปี
2561 และฉบับแก้ไขเพิ่มเติมฉบับที่ 5 ปี 2566 ต่อไป แต่ปรากฏภายหลังการเลือก ส.ว.
ระดับประเทศ ผ่านไปแล้วว่าผู้ตรวจการเลือกตั้งประจำจังหวัดได้ยื่นแบบรายงานการเลือกตั้ง
ลงวันที่ 28 มิถุนายน 2567 ต่อประธาน กกต. ซึ่งผ่านการเลือกระดับประเทศไปแล้ว
2.ในวันเลือกระดับประเทศ พนักงานสืบสวนที่ถูกสั่งให้ไปปฏิบัติหน้าที่รับเรื่องร้องเรียน
หรือร้องคัดค้านในการกระทำผิดในสถานที่เลือก ก็ไม่ได้รายงานว่ามีผู้ตรวจการเลือกตั้งจังหวัดผู้ใดยื่นแบบรายงานต่อพนักงานสืบสวน
หรือมีผู้สมัครคนใดมาร้องหรือให้ถ้อยคำต่อพนักงานสืบสวน ที่จุดรับเรื่องร้องเรียนในสถานที่เลือก
ถึงเหตุที่มีการกระทำผิดตามกฎหมายแต่อย่างใด ซึ่งการนำเสนอข่าวดังกล่าวที่มีการแจ้งว่ามีการกระทำผิดนั้นจึงไม่เป็นความจริง
...
ทั้งนี้ เพื่อประโยชน์แห่งความสุจริตและเที่ยงธรรมในสถานที่เลือก กกต. และผู้อำนวยการเลือกตั้งระดับประเทศ
มีมาตรการเพื่อการเลือกเป็นไปโดยสุจริตและเที่ยงธรรม 6 มาตรการ ซึ่งประกอบไปด้วย
1. จัดให้มีจุดรับเรื่องร้องเรียนเรื่องที่กระทำผิดอันอาจเป็นความผิดในสถานที่เลือก2.
จัดสถานที่ให้สื่อมวลชนสังเกตการณ์มองได้อย่างชัดเจน3. อนุญาตให้ผู้สังเกตการณ์จากต่างประเทศ
ตัวแทนจากสถานทูตประจำประเทศไทย หรืออียู และองค์กรเอกชนไทย เข้าไปสังเกตการณ์ในสถานที่เลือก4.
สั่งให้ผู้ตรวจการเลือกตั้งระดับจังหวัดกรุงเทพมหานครและปริมณฑล เข้าไปตรวจในสถานที่เลือก5.
บันทึกภาพวิดีโอจากกล้องวงจรปิด ตั้งแต่เหตุการณ์ผู้มาสมัครรายงานตัว การลงคะแนน
การนับคะแนน การประกาศผลคะแนน6. สั่งการให้ชุดสืบสวนหาข่าวแฝงตัวในพื้นที่สถานที่เลือกและโรงแรมที่ผู้สมัครมาพักโดยรอบ
เพื่อหาข่าวเกี่ยวกับการกระทำความผิดก่อนวันเลือกจนถึงสิ้นสุดกระบวนการเลือก
พร้อมแนบตัวอย่างเอกสารแบบรายงานของผู้ตรวจการเลือกตั้งประจำจังหวัด ที่จะมีการบันทึกแจ้งเหตุการกระทำผิดกฎหมายเกี่ยวกับการเลือกตั้งและพรรคการเมืองหรือการกระทำใดที่เป็นเหตุให้การเลือกไม่สุจริตและเที่ยงธรรมชอบด้วยกฎหมาย
2 หน้ากระดาษ ซึ่งเป็นเอกสารลับ.'
- '“อนุทิน” ยืนยันไม่โหวตคว่ำ พ.ร.บ. งบประมาณปี 2569 ศาลไต่สวนชั้น 14 ไม่เกี่ยวรัฐบาล
โวผ่าตัดเลนส์ตามองอนาคตชัด เชื่อรัฐอยู่ครบเทอม บอก “กล้าธรรม” เติบโต ไม่คานอำนาจภูมิใจไทย
คุย “ธรรมนัส” ตลอด
วันที่ 19 พ.ค. 2568 ที่ทำเนียบรัฐบาล นายอนุทิน ชาญวีรกูล รองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงมหาดไทย
กล่าวว่า วันนี้มาต้อนรับประธานาธิบดีอินโดนีเซียกันพร้อมหน้าพร้อมตา ทุกอย่างเป็นปกติดี
ส่วนที่มีการมองว่า พรรคเพื่อไทยจับมือกับพรรคกล้าธรรม ส่วนทางภูมิใจไทยก็จับมือกับนายพีระพันธุ์
สาลีรัฐวิภาค หัวหน้าพรรครวมไทยสร้างชาติ เพื่อต่อรองอะไรหรือไม่ นายอนุทินกล่าวว่า
ภูมิใจไทยร่วมมือกับทุกพรรค แม้กระทั่งฝ่ายค้าน ถ้าเกิดทำเรื่องที่เป็นประโยชน์ต่อบ้านเมืองต่อประชาชนพร้อมหมดทุกอย่าง
เราเอาประชาชนเป็นหลัก พร้อมยืนยันไม่มีการโหวตคว่ำร่าง พ.ร.บ. งบประมาณรายจ่ายประจำปีงบประมาณ
2569 ขอยืนยันไม่รู้ใครไปพูด เราทำงบประมาณมาด้วยกัน และผ่านคณะรัฐมนตรีเป็นที่เรียบร้อย
งบประมาณมีประโยชน์ต่อประเทศและประชาชน กระทรวงมหาดไทยกระทรวงเดียวที่ตนดูแลอยู่ก็
4 แสนล้านบาท กระทรวงศึกษาธิการประมาณ 5 แสนล้านบาท กระทรวงอุดมศึกษาฯ อีก 2 แสนล้านบาท
และกระทรวงแรงงานอีก 2-3 หมื่นล้านบาท เฉพาะในส่วนงบประมาณที่ตนกำกับดูแล ก็เกือบล้านล้านบาท
ถ้าเห็นชอบหรือโหวตคว่ำจะผ่าน ครม. ได้อย่างไร และยังมีกระทรวงอื่นๆ อีก ดังนั้นเรื่องนี้เป็นเรื่องของรัฐบาล
เป็นเรื่องของประชาชนเราต้องให้การสนับสนุนอยู่แล้ว เพราะเป็นงบประมาณที่เราทำเอง
ส่วนการเติบโตของพรรคกล้าธรรม เป็นการคานอำนาจพรรคภูมิใจไทยในรัฐบาลหรือไม่ นายอนุทินกล่าวว่า
ไม่มี ทุกพรรคการเมืองก็ต้องการเติบโต และพรรคไหนก็ตามที่สามารถรับใช้ประชาชนได้
ทำให้ประชาชนมีความมั่นใจ พรรคนั้นก็จะเติบโตเหมือนพรรคภูมิใจไทย พร้อมยอมรับคุยกับร้อยเอกธรรมนัส
พรหมเผ่า สส. พะเยาและที่ปรึกษาพรรคกล้าธรรมอยู่ตลอดเวลา ทำงานร่วมกันตลอด
...
คดีชั้น14 ไม่เกี่ยวรัฐบาล
นายอนุทินยืนยันด้วยว่ารัฐบาลมีความเข้มแข็ง ทุกวันนี้ก็ 320 กว่าเสียง ยิ่งมีสมาชิกมาเพิ่มในพรรคกล้าธรรม
ก็ทำให้รัฐบาลเข้มแข็งมากขึ้น ตนก็ไปผ่าตัดเลนส์ตาได้อย่างสบายใจ ส่วนกรณีศาลฎีกา
แผนกคดีอาญาของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง นัดไต่สวนคดีชั้น 14 ซึ่งเกี่ยวกับนายทักษิณ
ชินวัตร ในวันที่ 13 มิถุนายน จะเป็นจุดอันตรายกับรัฐบาลหรือไม่ นายอนุทินยืนยันว่า
ไม่เกี่ยวกับรัฐบาล อันนั้นเป็นเรื่องของกระบวนการยุติธรรม ส่วนรัฐบาลเป็นเรื่องของฝ่ายบริหารประเทศ
ไม่ว่าอะไรเกิดขึ้นรัฐบาลก็ยังอยู่บริหารประเทศไทย เพราะมันแยกโดยสามเส้าของอำนาจอธิปไตยอยู่แล้ว
ฝ่ายบริหาร นิติบัญญัติ และตุลาการ ไม่เกี่ยวข้องกัน
ต้องแยกแยะเรื่องส่วนตัว
ส่วนความเป็นพ่อลูกระหว่างนายทักษิณกับนายกรัฐมนตรี ต้องเกี่ยวพันกันอยู่แล้วนั้น
นายอนุทินกล่าวว่า คนที่เติบโตมีภาระรับผิดชอบ มาถึงในระดับบริหารได้ ทุกคนไม่เฉพาะคนใดคนหนึ่ง
ต้องแยกแยะถูก ว่าอันไหนเป็นเรื่องส่วนตัว เรื่องของประเทศ และของประชาชน ถ้าเรื่องส่วนตัวเอามารวมไม่ได้
ถ้ารวมกันก็ทำงานไม่ได้ และยังไม่เห็นใครในรัฐบาลเอาเรื่องส่วนตัวและส่วนรวมมาผสมกันแล้วมาทำงาน
โวเห็นรัฐบาลอยู่ครบเทอม
ส่วนวันนี้เป็นวันแรกที่ สว. ไปให้ปากคำกับคณะกรรมการการเลือกตั้ง หรือ กกต. ได้ให้กำลังใจอย่างไรเพราะพลเอกเกรียงไกร
ศรีรักษ์ รองประธานวุฒิสภาคนที่หนึ่ง ก็เป็นเพื่อนกับนายอนุทินนั้น นายอนุทินกล่าวว่า
ไม่ทราบ อันนั้นเป็นอำนาจของนิติบัญญัติ ตนชัดเจน เพื่อนก็เพื่อนงานก็งาน“ตอนนี้ผมแต่เรื่องการทำงาน
สายตาที่เคยขุ่นมัว เปลี่ยนเลนส์เรียบร้อยแล้ว ตอนนี้ชัดใสปิ๊ง กลับมาหล่อเหมือนเดิม
และเห็นอนาคตรัฐบาลชัด อยู่ครบเทอม”'
- source_sentence: '“หมอวรงค์” ชี้ ศาลปกครองสูงสุดมีคำพิพากษาให้ “ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร”
ชดใช้ค่าเสียหายส่วนระบายข้าวแบบจีทูจี 10,028 ล้านบาท คดีรับจำนำข้าวจบลงบนชัยชนะประชาชน
ลั่น ใครทุจริตต้องติดคุก ใครทำชาติเสียหายต้องชดใช้
เมื่อเวลา 16.51 น. วันที่ 22 พฤษภาคม 2568นพ.วรงค์ เดชกิจวิกรมประธานพรรคไทยภักดี
อดีต สส.พิษณุโลก ผู้ชำแหละโครงการจำนำข้าว และยื่นร้องต่อคณะกรรมการป้องกันและปราบปรามการทุจริตแห่งชาติ
(ป.ป.ช.) ให้ตรวจสอบการทุจริตจำนำข้าวและระบายข้าว โพสต์ข้อความผ่านทางเฟซบุ๊กภายหลังศาลปกครองสูงสุดมีคำพิพากษากลับคำพิพากษาศาลปกครองชั้นต้น
เป็นให้น.ส.ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรีและอดีตฐานะประธานกรรมการนโยบายข้าวแห่งชาติ
ต้องชดใช้ค่าเสียหายส่วนระบายข้าวแบบรัฐต่อรัฐ หรือ จีทูจี เป็นเงิน 10,028,861,880.83
บาทนั้น
นพ.วรงค์ ระบุว่า จบแล้วจำนำข้าว หลังจากที่ศาลปกครองสูงสุด มีคำพิพากษากลับคำพิพากษาศาลปกครองกลาง
ให้ น.ส.ยิ่งลักษณ์ ต้องจ่ายค่าเสียหายจากโครงการรับจำนำข้าว 10,028 ล้านบาท เฉพาะในส่วนของคดีทุจริตการระบายข้าวแบบจีทูจี“อย่างน้อยๆ
คดีรับจำนำข้าว ทุกอย่างได้จบลงบนชัยชนะของประชาชน นั่นคือใครทุจริตต้องติดคุก ใครทำชาติเสียหายต้องชดใช้
และนี่จะเป็นบรรทัดฐานในการกำหนดนโยบายของพรรคการเมือง ว่าท่านต้องร่วมรับผิดชอบ
พร้อมทิ้งท้ายว่า ผมเชื่อว่าพี่น้องคนไทยคงสบายใจขึ้น อย่างน้อยพวกเราก็ยังมีศาลเป็นที่พึ่ง”
อ่านเพิ่มเติม
...'
sentences:
- 'ตามรูปการณ์แล้วคงต้องสู้กันจนยกสุดท้ายจบลงด้วยการ “ยุบสภา” แล้วมาว่ากันใหม่ เพราะยิ่งสู้ยิ่งเข้าเนื้อจนไม่หมดทางเลือกอย่างอื่น
ทั้ง “แดง”-“น้ำเงิน” ไม่มีฝ่ายไหนได้เปรียบเสียเปรียบ
เพราะต่างก็มีแผลติดตัวด้วยกันทั้งนั้น
อย่างฝ่าย “น้ำเงิน” ไม่ใช่แค่เรื่อง สว.เท่านั้น แต่กำลังลามไปถึงแกนนำที่อยู่ข้างหลังคอยวางแผนแยบยล
แต่ปรากฏหลักฐานตามที่ดีเอสไอไปสืบเสาะได้
จุดนี้แหละคือจุดตายที่พัวพันไปถึงเรื่อง “ยุบพรรค” ได้
แล้วใครจะไปเสี่ยงให้ตกม้าตายล่ะ...
ล่าสุด สว.ลอตแรกที่มีรายชื่อระดับคน “หน้าจอ” ไม่ว่าจะเป็น “มงคล สุระสัจจะ” ประธาน
สว. “พล.อ.เกรียงไกร ศรีรักษ์” รองประธาน สว. ได้เข้าชี้แจงกับ กกต.เพื่อรับทราบข้อกล่าวหาและชี้แจงความเป็นไป
ดูจากสีหน้าท่าทางแล้วมีความมั่นใจแบบไม่วิตกทุกข์ร้อน
เพราะมั่นใจว่าไม่มีทางเอาผิดพวกเขาได้!
ก็อย่างว่าแหละเดินทางถึงขั้นนี้คงมิใช่ธรรมดาๆ แบบ ม้วนเดียวจบเพราะต้องมีแบ็กดีเส้นแข็งไม่ธรรมดาแหละ
ฉายภาพให้ดูก็คงพอจะมองเห็นแนวทางการต่อสู้ได้ไม่น้อย อย่างหนึ่งก็คือศาลรัฐธรรมนูญสั่งให้
“ทวี สอดส่อง” ที่คุมดีเอสไอหยุดปฏิบัติหน้าที่เป็นเบื้องต้นก่อนที่จะทำการสอบสวนว่ามีการกระทำแทรกแซงหรือเปล่า
นี่เป็นตัวอย่างเบื้องต้น!
ในส่วนของคดีก็มีอีกหลายขั้นตอนที่ยังไม่สามารถชี้ชัดได้ผลจะออกด้านไหน เมื่อ กกต.สอบสวนเบื้องต้นแล้วก็ต้องผ่านอีกหลายขั้นตอน
อนุกรรมการสอบสวนแล้วเสนอให้เลขาธิการ กกต.พิจารณาว่ามีหลักฐานเพียงพอที่จะส่งให้
กกต.ชุดใหญ่วินิจฉัยว่าจะดำเนินคดีต่อไปได้หรือไม่
ถ้าไม่ผ่านตรงนี้ก็จบ
...
จากนั้นก็ต้องส่งให้ศาลวินิจฉัยว่ามีความผิดหรือไม่ ซึ่งคงต้องใช้เวลานานพอสมควรหากเห็นผิดก็ยังอุทธรณ์ได้
ถ้าไม่ผิดก็รอดตัวไป!
นอกจากนั้นยังมีเงื่อนไขสำคัญอีกประเด็นหนึ่งที่มองข้ามไม่ได้คือเงื่อนไขเวลาที่ไม่สามารถผิดหากเกินเวลาที่กำหนด
แม้จะยังไม่ชัดว่าเวลาไหนวันไหนแน่
แต่หากเลยเวลานี้ไปไม่สามารถดำเนินคดีได้ เนื่องจากปฏิบัติหน้าที่มาครบกำหนดเกณฑ์ในการทำหน้าที่
พูดง่ายๆคือขาดอายุความแล้ว
ประเด็นนี้จะเห็นว่าดีเอสไอพยายามที่จะเร่งดำเนินคดีให้เร็ว เพราะหากเลยเวลานี้ไปแล้วจะไม่สามารถเอาผิดได้
ถือเป็น “เอกสิทธิ์” ตามกฎหมาย
ก็อย่างที่รู้กันดีว่าเมื่อเป็นประเด็นการเมือง โอกาสที่จะเกิดความพลิกผันได้ทุกรูปแบบ
เพราะมีช่องทางที่พลิ้วผ่านรอดไปได้
แต่ที่แน่ๆประเด็นนี้น่าจะเดินไปช้ากว่าคดีชั้น 14 รพ.ตำรวจ เพราะเรื่องนั้นได้มีการดำเนินการมาก่อนหน้านี้
ที่สำคัญคือไม่ซับซ้อนซ่อนเงื่อนมากนัก
ตรงนี้ก็น่าจะเป็นอีกปมหนึ่งที่จะทำให้เกิดความเปลี่ยนแปลง ในประเด็น สว.ได้ เพราะถ้าผลออกมาเป็นลบ
รัฐบาลคงอยู่ไม่ได้
ก็จะทำให้ทุกอย่างเปลี่ยนแปลงไปทันที!
"สายล่อฟ้า"
คลิกอ่านคอลัมน์ “กล้าได้กล้าเสีย” เพิ่มเติม'
- 'ศาลปกครองสูงสุด พิพากษาให้ “ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร” ชดใช้คดีจำนำข้าว 10,028 ล้านบาท
ชี้ พฤติการณ์ประมาทเลินเล่ออย่างร้ายแรง ต้องรับผิดทางละเมิดต่อกระทรวงการคลัง
วันที่ 22 พฤษภาคม 2568 ตั้งแต่เวลา 13.30 น. ศาลปกครองสูงสุดนัดอ่านคำพิพากษาในคดีที่กระทรวงการคลังยื่นอุทธรณ์คำพิพากษาศาลปกครองกลางที่สั่งเพิกถอนคำสั่งกระทรวงการคลังที่
135/2559 ลงวันที่ 13 ตุลาคม 2559 ที่ให้นางสาวยิ่งลักษณ์ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี
ชดใช้ค่าสินไหมทดแทนกรณีปล่อยให้มีการทุจริตในโครงการรับจำนำข้าว และเพิกเฉยไม่ระงับยับยั้งความเสียหายที่เกิดขึ้นแก่ราชการ
เป็นเงิน 35,717,273,028 บาท ในคดีที่นางสาวยิ่งลักษณ์ และนายอนุสรณ์ อมรฉัตร สามี
ร่วมกันยื่นฟ้องนายกรัฐมนตรี รัฐมนตรีว่าการกระทรวงการคลัง รัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงการคลัง
ปลัดกระทรวงการคลัง สำนักนายกรัฐมนตรี กระทรวงคลัง กรมบังคับคดี อธิบดีกรมบังคับคดี
และเจ้าพนักงานบังคับคดี สำนักงานบังคับคดีแพ่ง กรุงเทพมหานคร กรณีที่ร่วมกันมีคำสั่งดังกล่าวโดยไม่ชอบด้วยกฎหมาย
ทั้งนี้ ศาลได้เปิดโอกาสเป็นครั้งแรกให้สื่อมวลชนเข้าเก็บภาพได้ประมาณ 5 นาที
ล่าสุดผู้สื่อข่าวรายงานหลังศาลปกครองสูงสุดนัดอ่านคำพิพากษาเสร็จสิ้นว่าศาลปกครองสูงสุดมีคำพิพากษากลับคำพิพากษาศาลปกครองชั้นต้น
เป็นให้นางสาวยิ่งลักษณ์ อดีตนายกรัฐมนตรี และอดีตฐานะประธานกรรมการนโยบายข้าวแห่งชาติต้องชดใช้ค่าเสียหายส่วนระบายข้าวแบบรัฐต่อรัฐ
หรือ จีทูจี ร้อยละ 50 เป็นเงิน 10,028,861,880.83 บาท(มูลค่าความเสียหายจีทูจี 20,057,723,761.66
บาท)
ทั้งนี้ ศาลเห็นว่านางสาวยิ่งลักษณ์ ซึ่งเป็นนายกรัฐมนตรีและประธานคณะกรรมการนโยบายข้าวฯ
ไม่ได้ติดตามการระบายอย่างเต็มความสามารถและใกล้ชิด และเข้าร่วมประชุมคณะกรรมการการแข่งขันทางการค้า
(กขค.) เพียงครั้งเดียว และตลอดการดำเนินโครงการมีหนังสือทักท้วง และมีข้อเสนอแนะจากสำนักงานการตรวจเงินแผ่นดินว่าโครงการมีการทุจริต
ขอให้ยกเลิกโครงการดังกล่าว แต่ก็ยังดำเนินโครงการต่อ พฤติการณ์ดังกล่าวจึงเห็นได้ว่ายังคงละเว้นเพิกเฉยไม่ติดตามให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องรายงานผลความเสียหายให้ทราบเพื่อป้องกันปัญหา
ซึ่งโดยวิสัยของผู้ฟ้องคดีที่ 1 เมื่อได้รับทราบว่ามีความเสียหายเกิดขึ้นก็ควรติดตามตรวจสอบอย่างใกล้ชิด
แต่ไม่ได้ดำเนินการจนทำให้เกิดเหตุทุจริตส่งผลให้การระบายข้าวไม่ทัน ต้องนำมาเก็บไว้และเกิดการเน่าเสียพฤติการณ์ของนางสาวยิ่งลักษณ์
จึงเป็นการประมาทเลินเล่ออย่างร้ายแรงที่ต้องรับผิดทางละเมิดต่อกระทรวงการคลัง
...
จึงมีคำพิพากษาแก้คำพิพากษาของศาลปกครองชั้นต้น เป็นให้คำสั่งกระทรวงการคลังที่ 1351/2559
ลงวันที่ 13 ตุลาคม 2559 ที่สั่งให้นางสาวยิ่งลักษณ์ชดใช้ค่าสินไหมทดแทนเป็นเงิน
35,717,273,028.23 บาท'
- 'คุณชญาวดี ชัยอนันต์ ผู้ช่วยผู้ว่าการแบงก์ชาติสายองค์กรสัมพันธ์ โฆษกแบงก์ชาติ
ได้พูดในเวทีเสวนาหัวข้อ “จับตาอนาคตเศรษฐกิจไทย : เมื่อโลกเปลี่ยน ไทยต้องปรับ”
ในงาน มหกรรมการเงิน Money Expo กรุงเทพ ครั้งที่ 25 เมื่อวันเสาร์ที่ผ่านมาว่า
มาตรการภาษีของสหรัฐฯส่งผลกระทบโดยตรงต่อภาคการส่งออกของไทย เนื่องจากสหรัฐฯเป็นคู่ค้าอันดับหนึ่งของไทย
ไทยมีสัดส่วนการส่งออกไปสหรัฐฯ 18% ของการส่งออกทั้งหมด เรื่องภาษีสหรัฐฯจึงไม่ใช่เรื่องไกลตัว
แต่เป็นเรื่องใกล้ตัว และเกี่ยวข้องกับการจ้างงานเป็นแสนเป็นล้านคนที่อยู่ในอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้อง
นอกจากนี้ ภาษีสหรัฐฯ ยังส่งผลกระทบต่อ “ความเชื่อมั่น” ด้วย หากไทยโดนสหรัฐฯเก็บภาษีที่
36% อาจทำให้นักลงทุนต่างชาติที่ทำธุรกิจอยู่ในไทย หรือ กำลังตัดสินใจจะเข้ามาลงทุนในไทย
ตัดสินใจย้ายฐานผลิตไปยังประเทศอื่นที่สหรัฐฯเก็บภาษีน้อยกว่าไทย และมีข้อได้เปรียบกว่าไทย
จะทำให้การลงทุนจากต่างประเทศหยุดชะงัก เป็นผลกระทบที่รุนแรงมาก
เรื่องที่น่าเป็นห่วงอีกเรื่องก็คือ ไทยมีความเสี่ยงที่สินค้าจากประเทศอื่นที่ส่งออกไปสหรัฐฯไม่ได้
จะทะลักเข้ามาในประเทศไทย ส่วนใหญ่เป็นสินค้าที่มีต้นทุนการผลิตต่ำ ขายได้ในราคาถูก
ทำให้ผู้ผลิตไทยเผชิญกับการแข่งขันที่เข้มข้นขึ้น ตอนนี้หลายอุตสาหกรรมเจอการแข่งขันที่สูงขึ้นแล้ว
เช่น เฟอร์นิเจอร์ เครื่องนุ่งห่ม เครื่องใช้ไฟฟ้า เพราะต้นทุนการผลิตของเราอาจสูงกว่าประเทศอื่น
ในอนาคตบริษัทเล็กๆจะถูกสินค้าจากต่างประเทศเข้ามากระทบมากขึ้น สิ่งที่เราคิดว่าไกลตัว
กำลังจะมาเคาะประตูบ้านเราในไม่ช้า
คุณชญาวดี กล่าวว่า การรับมือจากผลกระทบของมาตรการภาษีสหรัฐฯ ส่วนหนึ่งต้องฝากไว้กับทีมรัฐบาลที่จะเดินทางไปเจรจากับสหรัฐฯ
แต่ผลกระทบโดยตรงที่เกิดขึ้นกับภาคการส่งออก อาจน้อยกว่าผลกระทบทางอ้อม โดยเฉพาะ
กรณีมีสินค้าจากประเทศอื่นทะลักเข้ามาในประเทศไทย ภาครัฐควรมีมาตรการที่เข้มข้นในการจัดการสินค้านำเข้าอย่างจริงจัง
เราเชื่อมั่นว่าจะผ่านมรสุมครั้งนี้ไปได้ ภาคเอกชนของไทยเก่งและประเทศไทยก็มีของ
แต่ภายใต้โลกที่เปลี่ยนไป เราต้องมาคิดว่าจะทำอย่างไรให้สิ่งที่เรามีอยู่ดีขึ้น ทำให้เครื่องยนต์ทางเศรษฐกิจของเราเดินหน้าต่อไปได้
ภาครัฐต้องสนับสนุนและเป็นลมใต้ปีกให้ด้วย
...
ประเด็นที่ คุณชญาวดี จุดประกายขึ้นมาเรื่อง สินค้าราคาถูกจากประเทศอื่นที่ส่งไปสหรัฐฯไม่ได้
จะทะลักเข้ามาไทย ผมเห็นด้วยว่าเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่ง นายกฯแพทองธาร ชินวัตร
ต้องเร่งสั่งการให้กระทรวงที่เกี่ยวข้อง อาทิ กระทรวงการคลัง กระทรวงพาณิชย์ กระทรวงเกษตรฯ
ดำเนินการทันที เพื่อปกป้องสินค้าไทย ผมมีข้อมูลจาก สภาพัฒน์ ที่คำนวณโดย แบงก์ชาติ
ระบุว่า เรื่องสินค้าที่ทะลักเข้ามาไทย (Import Flooding) เป็นเรื่องแรกที่รัฐบาลต้องจัดการทันที
เพราะถ้าไม่จัดการที่จุดนี้ให้ได้ก่อน มาตรการอื่นจะไม่มีผลเท่าที่ควร เช่น ถ้าใช้มาตรการกระตุ้นการบริโภค
เงินก็จะไหลออกไปประเทศอื่นที่เป็นเจ้าของสินค้า ไม่ได้ช่วยให้ภาคการผลิตของเราโตขึ้นแบบอดีต
เงินที่รัฐบาลอัดฉีดลงไปจะไหลออกไปหมด ถ้าไม่ปิดรูนี้ให้สนิท ก็แก้ไขปัญหาไม่ได้
ตัวอย่างที่เห็นชัดก็คือ ปี 2565–2567 การบริโภคสินค้าภาคเอกชนเติบโตเฉลี่ยปีละ 6%
แต่จีดีพีภาคการผลิตกลับหดตัวเฉลี่ยปีละ 0.6% สาเหตุหนึ่งก็มาจาก การนำเข้าสินค้าโต
5%
สินค้าราคาถูกที่ทะลักเข้ามาเมืองไทย หลักๆก็มาจากจีน ตัวอย่างล่าสุดที่เห็นชัดเจนก็คือ
ปี 2567 ไทยนำเข้าสินค้าขั้นสุดท้าย (Final Goods) เพิ่มขึ้นจากปี 2565 ราว 13,000
ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เป็นการนำเข้าจากจีนถึง 7,500 ล้านดอลลาร์ มากกว่าครึ่งหนึ่งของการนำเข้าสินค้าที่เป็น
Final Goods เมื่อมองไปข้างหน้าสินค้าจีนที่จะทะลักเข้ามาไทยมีแนวโน้มรุนแรงขึ้น
เพราะจีนส่งออกไปสหรัฐฯได้ยากขึ้น เมษายน 2568 ที่ผ่านมา จีนส่งออกไปยังสหรัฐฯลดลงถึง
21% แต่จีนกลับส่งออกไปทั้งโลก (รวมสหรัฐฯ) เพิ่มขึ้น 8% และที่น่าตกใจก็คือ จีนส่งออกมาไทยเพิ่มขึ้นถึง
28% เพิ่มขึ้นเกือบ 1 ใน 3 ของสินค้าที่จีนส่งเข้ามาเมืองไทยในปี 2567 น่ากลัวไหมครับ.
“ลม เปลี่ยนทิศ”
คลิกอ่านคอลัมน์ “หมายเหตุประเทศไทย” เพิ่มเติม'
- source_sentence: 'พล.ต.ท.คำรบ นำสว.สำรอง บุกถึงสำนักงานตำรวจแห่งชาติ ขอตำรวจคุ้มครองพยานคดีฮั้วเลือกสว.
ถูกคุกคาม-ใช้เงินจ้างไม่ให้ให้ข้อมูลเจ้าหน้าที่ จี้ ผบ.ตร. สั่งพื้นที่ดูแลความปลอดภัย
10 จังหวัด
วันที่ 23 พ.ค. 2568 เมื่อเวลา 14.00 น. ที่สำนักงานตำรวจแห่งชาติ (ตร.) พล.ต.ท.คำรบ
ปัญญาแก้ว นำตัวแทนกลุ่มสว.สำรองและผู้สมัครรับเลือกสว. เดินทางมายื่นหนังสือที่สำนักงานตำรวจแห่งชาติถึงผู้บัญชาการตำรวจแห่งชาติเพื่อขอเพิ่มความเข้มข้นในการดูแลความสงบเรียบร้อยและความปลอดภัยในชีวิตและทรัพย์สินของพยานในคดีฮั้วเลือกสว.
พล.ต.ท.คำรบ กล่าวว่า เนื่องจากในช่วงการสืบสวนไต่สวนคดีฮั้วสว. ได้มีพยานบุคคลมาให้การกับเจ้าหน้าที่กรมสอบสวนคดี
หรือ ดีเอสไอ และ สำนักงานคณะกรรมการการเลือกตั้ง หรือ กกต. หลายราย รวมถึงคนที่อยากจะมาให้การเพิ่มเติมอีกหลายราย
แต่ปรากฏว่ามีกลุ่มของขบวนการฮั้วสว. ได้ใช้อิทธิพลกดดันข่มขู่พยานทั้งคนที่เคยให้การแล้วและผู้ที่จะมาให้การเพิ่มเติม
รวมถึงใช้เงินจ้างไม่ให้มาให้ปากคำกับเจ้าหน้าที่ สร้างความไม่สบายใจและรู้สึกไม่ดีให้กับประชาชนในพื้นที่และบุคคลที่เกี่ยวข้อง
จึงได้ทำหนังสือร้องเรียนถึงผู้บัญชาการตำรวจแห่งชาติเพื่อให้สั่งการให้ตำรวจพื้นที่ในจังหวัดต่างๆ
โดยเฉพาะจังหวัดที่มีข้อมูลว่ามีการฮั้วการเลือกสว. อย่างเข้มข้น ประมาณ 10 กว่าจังหวัดเป็นพิเศษ
เพื่อดูแลความปลอดภัยในชีวิตและทรัพย์สิน รวมถึงหาข้อมูลเกี่ยวกับซุ้มมือปืน เพิ่มความเข้มข้นในการปิดล้อม
ตรวจค้น ตั้งด่านและภารกิจต่างๆ เพื่อให้ทุกคนรู้สึกปลอดภัย
พล.ต.ท.คำรบ ขอให้ตำรวจสืบสวนให้ถึงกลุ่มมือปืนในพื้นที่ เพราะขณะนี้พวกตนมีข้อมูลว่ากลุ่มคนเหล่านี้เริ่มขยับตัว
จึงอยากให้สำนักงานตำรวจแห่งชาติเริ่มมีคำสั่งที่เป็นรูปธรรมว่าพื้นที่ใดที่เกิดเหตุเรื่องความไม่ปลอดภัยหรือมีเหตุร้ายเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการเลือกสว.ที่ผ่านมาอยากให้ตำรวจและประเมินร่วมเจ้าหน้าที่ในพื้นที่เพื่อป้องกันเหตุที่จะเกิดขึ้นได้
ตอนนี้ประชาชนคนไทยมองว่าเรื่องนี้เป็นภัยใกล้ตัวที่เกิดขึ้นในสังคมไทยอยากให้ตำรวจเข้ามาตอบสนองในภารกิจนี้ด้วย
...
ด้านนายแทนคุณ จิตต์อิสระ อดีตผู้สมัคร สว. กล่าวว่ากลุ่มที่มีพรรคการเมืองอยู่เบื้องหลังพยายามเคลื่อนไหวใน
3 ลักษณะ คือ ผู้มีอิทธิพลทางการเมืองที่พยายามแทรกแซงกระบวนการยุติธรรม นายทุนที่สนับสนุนพรรคการเมืองหรือทุนสีเทา
และกลุ่มอันตราย จึงอยากให้รัฐบาลมีความจริงใจในการกวาดล้างผู้มีอิทธิพลทางการเมืองและนักธุรกิจสีเทาและที่สนับสนุนให้มีการเคลื่อนไหวคุกคามพยาน
และมีการส่งบุคคลอันตรายในลักษณะคล้ายมือปืนเข้าไปสอดส่องและคุกคามพยาน ทำให้รู้สึกหวาดกลัวและไม่กล้าที่จะให้ข้อมูลหรือแสดงตัวว่าจะให้ข้อมูลกับเจ้าหน้าที่ของรัฐ
ซึ่งหากป้องกันได้ก็จะสามารถกวาดล้างอิทธิพลทางการเมืองอิทธิพลนายทุนสีเทารวมถึงอิทธิพลของผู้ที่ครอบครองอาวุธหรือใช้ความรุนแรงได้ในคราวเดียว
จึงอยากฝากตำรวจต้องแสดงมาตรฐานทางวิชาชีพว่าเป็นมืออาชีพจริงๆ ไม่เข้าข้างไม่ฝักใฝ่ทางการเมืองไม่ช่วยเหลือใครทำหน้าที่อย่างตรงไปตรงมาโดยเฉพาะการคุ้มครองพยานซึ่งเป็นการสร้างมาตรฐานเหมือนกับดีเอสไอ
กกต. และอีกหลายหน่วยงาน พร้อมทั้งฝากไปถึงสว. ชุดปัจจุบันขอให้หยุดปฏิบัติหน้าที่เพื่อความสง่างาม
ภายหลังยื่นหนังสือนายพิสุทธิ์ ทรัพย์วิจิตร ได้ร้องเพลง ลมหนาวในหน้าร้อน เป็นกำลังใจทำหน้าที่ตำรวจ'
sentences:
- '28-31 พฤษภาคมนี้ จะเป็นการประชุมสภาฯ เพื่อพิจารณาร่างพระราชบัญญัติ (พ.ร.บ.) งบประมาณรายจ่ายประจำปีงบประมาณ
พ.ศ.2569 วาระแรก ในกรอบวงเงิน 3.78 ล้านล้านบาท
หากย้อนกลับไปดู 7 ปีหลังสุดสำหรับการทำงบประมาณฯ แต่ละปี จะพบว่า ส่วนใหญ่ตัวเลขจะเพิ่มขึ้นทุกปี
2565 ในสมัยรัฐบาล พล.อ.ประยุทธ์ ที่ลดลง
งบประมาณฯ ปี 25623,000,000 ล้านบาท(ยุครัฐบาล พล.อ.ประยุทธ์)
งบประมาณฯ ปี 25633,200,000 ล้านบาท(ยุครัฐบาล พล.อ.ประยุทธ์)
งบประมาณฯ ปี 25643,280,000 ล้านบาท(ยุครัฐบาล พล.อ.ประยุทธ์)
งบประมาณฯ ปี 25653,100,000 ล้านบาท(ยุครัฐบาล พล.อ.ประยุทธ์)
งบประมาณฯ ปี 25663,180,000 ล้านบาท(ยุครัฐบาล พล.อ.ประยุทธ์ และนายเศรษฐา)
งบประมาณฯ ปี 25673,350,000 ล้านบาท(ยุครัฐบาลนายเศรษฐา และ น.ส.แพทองธาร)
งบประมาณฯ ปี 25683,750,000 ล้านบาท(ยุครัฐบาล น.ส.แพทองธาร)
ส่วนในปี 2569 ยังคงอยู่ในรัฐบาลพรรคเพื่อไทยเข้าศักราชที่ 3 และเป็นปีที่ 2 ของ
น.ส.แพทองธาร ชินวัตร นายกรัฐมนตรีไทย เคาะกรอบงบประมาณ 3.78 ล้านล้านบาท เพิ่มขึ้นจากปีก่อนราว
30,000 ล้านบาท
...'
- 'ตำรวจจราจรโครงการพระราชดำริและเพื่อนคนงานพยายามช่วยเหลือนายศราวุฒิ จันทะสนธ์
หลังถูกดินสไลด์ ตกลงไปในหลุมเสาเข็มลึก 23 เมตร ในโครงการรถไฟฟ้าสายสีส้ม ย่านซอยหลานหลวง
แต่ไม่สำเร็จโอกาสรอดชีวิตริบหรี่.
อ่าน "คอลัมน์หนังสือพิมพ์ไทยรัฐ" ทั้งหมดที่นี่'
- 'จากสารตั้งต้นคดี “ฮั้ว สว.” กำลังพัฒนาไปสู่คดี “ยุบพรรค” เรียกว่าถนนทุกสายกำลังมุ่งไปทางนั้นด้วยเหตุนี้
พลพรรค “ภูมิใจไทย” ไล่ตั้งแต่ “อนุทิน ชาญวีรกูล” หัวหน้าพรรค จึงร้อนเป็นเดือดเป็นแค้นกันทั้งพรรค
นอกจากออกมาตอบโต้ต่างๆนานาแล้ว
ยังประกาศฟ้องกลับคนที่ไปร้องให้ “ยุบพรรค” ด้วย
เพราะไม่ตอบโต้ หรือไม่แสดงปฏิกิริยาอะไรคงไม่ได้ เพราะเรื่องกำลังลามออกไปทุกที
นอกจากทำให้เสียหายแล้ว
อาจจะถูกยุบจริงๆก็ได้ เพราะทุกอย่างมันเกี่ยวพันไปหมด
โดยเฉพาะข้อมูลที่ออกมาว่า กกต.จะออกหมาย 10 คน ที่มีข้อมูลพบว่าเกี่ยวพันกับขบวนการฮั้ว
สว. ซึ่งเป็นคนของ “ภูมิใจไทย” ทั้งสิ้น
มีทั้งรัฐมนตรี อดีต สส. นายก อบจ.และนักการเมืองท้องถิ่นที่มีอิทธิพลในพื้นที่ต่างๆหลายจังหวัดทุกภาค
เนื่องจากพบว่าแต่ละพื้นที่จะมี สว.มากกว่าพื้นที่อื่นๆ
บางจังหวัดมี สว.เกินจำนวนที่ควรจะเป็น
อันแสดงว่ามีพฤติกรรมชวนให้น่าสงสัยยิ่งนัก
คำถามว่าทำไม “ภูมิใจไทย” จึงเป็นเป้าให้ถูกรุมสกรัม “ยุบพรรค” เบื้องต้นตอบแบบกำปั้นทุบดิน
ก็คือ “หมั่นไส้” เพราะที่ผ่านมาชอบแสดงความเป็น “พระเอก” ทางการเมืองอยู่พรรคเดียว
พรรคอื่นไม่ดีหมดนี้ไม่ใช่เฉพาะ “เพื่อไทย” เท่านั้น
“เพื่อไทย” นั้นไม่พอใจมานานแล้ว เพราะเป็นรัฐบาลมาด้วยกัน แต่ก็ขวางทุกเรื่องทุกประเด็น
ปากก็บอกว่าหนุน “แพทองธาร ชินวัตร” นายกรัฐมนตรี สุดหัวใจ
แต่พอหันหลังให้เท่านั้นเอาแล้ว...
ดีที่ “เพื่อไทย” มีความจำเป็นจะต้องมีเสียงสนับสนุนเพื่อ
ให้รัฐบาลบริหารประเทศไปนานๆ แม้ “ทักษิณ ชินวัตร” ยังจำใจต้องเปิดบ้านจันทร์ส่องหล้าให้เข้ามาหารือ
...
ทั้งๆที่ใจอยากเหม็นขี้หน้าเต็มประดาแล้ว
ได้แต่เสียดสีทิ่มแทงในโอกาสต่างๆ แต่ก็ยังไม่รู้สึกรู้สา
ส่วนพรรคการเมืองอื่นๆนั้นต่างเห็นว่านอกจาก “เพื่อไทย” แล้วไม่มีพรรคไหนจะก้าวขึ้นมายืนหนึ่งได้นอกจาก
“สีนํ้าเงิน” นี่แหละ ยิ่งมี สว.อยู่ในมือยิ่งไปกันใหญ่ อีกทั้งชอบประกาศตัวพรรคนี้
“นํ้าเงินเข้ม”
การเลือกตั้งใหญ่ครั้งต่อไปนั้น “ภูมิใจไทย” หวังจะชนะการเลือกตั้งได้เป็นแกนนำรัฐบาล
“เสี่ยหนู” หวังจะได้เป็นนายกรัฐมนตรี
นอกจากพื้นที่อีสานที่รุกคืบไปได้หลายจังหวัดด้วยการช่วงชิงมาจาก “เพื่อไทย” ภาคอื่นๆ
ก็รุกคืบไปได้เยอะ ไม่ว่าจะเป็นภาคใต้ ภาคตะวันออก ภาคเหนือ ที่ปักธงมี สส.รออยู่แล้ว
เว้นแต่พื้นที่ กทม.เท่านั้นที่ไม่สามารถรุกคืบได้!
ก็เลยปล่อยให้ “เพื่อไทย” สู้กับ “ประชาชน” ตัดคะแนนกันเอง
ด้วยเหตุดังที่ว่ามานี้จึงทำให้นักการเมืองที่สังกัดพรรคการเมืองอื่นๆ จึงต้องคิดและมองไปที่มุมเดียวกัน
คือจัดการ “ภูมิใจไทย” ด้วยการ “ยุบพรรค” ซึ่งเป็นหนทางดีที่สุด
“จารย์ใหญ่” อย่าง “เนวิน ชิดชอบ” ซึ่งมีวิชาอาคมแก่กล้าแค่ไหนก็เอาไม่อยู่
นอกจากนั้น “ทักษิณ” ก็วางแผนแก้เกมด้วยการให้ “ธรรมนัส พรหมเผ่า” ซึ่งคุมบังเหียน
“กล้าธรรม” เจาะยางทุกแง่มุม
ไม่ว่าจะเป็นพื้นที่อีสาน ใต้ ตะวันออก เพื่อปิดล้อมไว้ทั้งหมด
ทำไปทำมาแทนที่ “เพื่อไทย” จะขวาง “ประชาชน” ซึ่งเป็น คู่แข่งโดยตรง วันนี้ได้เปลี่ยนเข็มการเมืองใหม่หันมาล้อมกรอบ
“ภูมิใจไทย” ดีกว่า
เพราะ “ประชาชน” นั้นถึงวันนี้กระแสเริ่มตกลงมาเรื่อยๆ ด้วยสภาพความจริงทางการเมืองที่ยังมิอาจสู้การเมืองเก่าได้
“ภูมิใจไทย” จึงต้องร้อง “ทำไมไม่มีใครรักแล้ว”...เอ่อเนาะ!
"สายล่อฟ้า"
คลิกอ่านคอลัมน์ “กล้าได้กล้าเสีย” เพิ่มเติม'
- source_sentence: 'นิติสงครามไล่เขย่าทุกองคาพยพ
ล่าสุดศาลปกครองสูงสุด กลับคำพิพากษาชั้นต้น สั่ง ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี
ชดใช้ความเสียหายโครงการจำนำข้าว ขั้นตอนระบายข้าวแบบรัฐต่อรัฐ 10,028 ล้านบาท
รับผิดชอบการประมาทเลินเล่อร้ายแรง ปล่อยให้เกิดการทุจริตโครงการรับจำนำข้าว โดยไม่ฟังคำท้วงติงจากหน่วยงานต่างๆที่เคยส่งหนังสือเตือน
เป็นเหตุให้เกิดความเสียหายแก่ทางราชการ
เอฟเฟกต์คำพิพากษาศาลปกครองสูงสุด ช็อกความรู้สึก “อดีตนายกฯปู” แบกหนี้หมื่นล้านบาท
ชดใช้ทั้งชีวิตไม่มีวันหมด ได้แต่ระบายความรู้สึก ชีวิตวนลูป ยึดอำนาจ ยัดคดี อายัดทรัพย์
นำเรื่องที่ไม่เกี่ยวข้องมาบังคับให้ใช้หนี้
วิบากกรรมคดีจำนำข้าวตามหลอนอดีตนายกฯหญิงไม่จบสิ้น ส่อสะเทือนแผนเดินทางกลับไทย
ไม่รู้จะเป็นโดมิโนไปถึงคดีพี่ชาย ทักษิณ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี ที่ลุ้นระทึกการไต่สวนศาลฎีกาแผนกคดีอาญาของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง
วันที่ 13 มิ.ย.นี้ จะถูกส่งตัวกลับเข้าเรือนจำ รับโทษตามคำพิพากษาหรือไม่
วัดดวงคำวินิจฉัยศาลฎีกาฯ หลังมติแพทยสภาสั่งลงโทษ 3 นายแพทย์ ให้ข้อมูลทางการแพทย์
เอื้อประโยชน์ช่วยนายใหญ่พักรักษาตัวชั้น 14 โรงพยาบาลตำรวจ ทั้งที่ไม่ได้ป่วยขั้นวิกฤติ
พี่น้องตระกูลชินวัตรตกที่นั่งลำบาก ด่านนิติสงครามไล่ล่า ไม่แคล้วส่งผลกระทบพรรคเพื่อไทย
เผลอๆอาจลามไปกระทบโครงการดิจิทัลวอลเล็ต ไม่รู้จะถูกชะลอถาวรหรือไม่
มีบทเรียนจากคนเป็นอา หากดำเนินนโยบายสาธารณะที่เกี่ยวกับงบประมาณมหาศาล แล้วเกิดความเสียหายหรือทุจริต
อาจถูกร้องเรียน เสี่ยงทั้งโดนคดีอาญาและคดีแพ่ง จ่ายค่าเสียหายมโหฬารเหมือนคดีจำนำข้าว
ตามร่องรอยการแจกเงินหมื่น 2 เฟสแรก ที่ใช้งบไป 1.74 แสนล้านบาท ถูกตั้งคำถามถึงความคุ้มค่าในโครงการ
ตอบได้ไม่เต็มปากชัดเจนว่า สร้างพายุหมุนทางเศรษฐกิจได้เหมือนคำโฆษณาหรือไม่
...
สัญญาณไฟเหลืองกะพริบรัวๆ หากจะแจกเงินหมื่นต่อก็มีอันตรายรอบทิศ ไม่รู้คนเป็นพ่อจะใจแข็งพอ
ดูลูกสาว “นายกฯอิ๊งค์” แพทองธาร ชินวัตร นายกรัฐมนตรี เข้าโหมดเสี่ยงภัยหรือไม่
แม้ตัวนายกฯจะไม่ได้เกี่ยวข้องกับการสั่งการนโยบายทางปฏิบัติ แต่ในฐานะหัวหน้ารัฐบาล
ถือเป็นผู้ควบคุมกำกับการบริหารราชการแผ่นดิน ต้องรับผิดชอบครอบจักรวาล หากปล่อยให้มีความเสียหายทางงบประมาณเกิดขึ้นมหาศาล
อาจจบอีหรอบเดียวกับผู้เป็นอา
“ทักษิณ–ยิ่งลักษณ์” เผชิญสัญญาณไม่สู้ดี ติดบ่วงคดีอีนุงตุงนัง ไม่รู้จะสลัดพันธนาการหลุดหรือเปล่า
กระทบพรรคเพื่อไทย ต้องปรับแผนยุทธศาสตร์ทางการเมือง แก้เกมไม่ให้ลามไปกระทบเสถียรภาพรัฐบาลและนายกรัฐมนตรี
สถานการณ์ไม่ต่างจากฝั่งคู่แข่งในพรรคร่วมรัฐบาล พรรคภูมิใจไทย ที่กำลังหัวหมุน แก้เกมมือเป็นระวิง
กรณีติดร่างแหกระบวนการฮั้วเลือก สว. ถูกยื่นยุบพรรค
เจอ “เจ๊แมว” กุสุมาลวตี ศิริโกมุท สว.สำรอง และอดีต สส.มหาสารคาม พรรคเพื่อไทย กับ
“ณฐพร โตประยูร” อดีตที่ปรึกษาประธานผู้ตรวจการแผ่นดิน แฉขบวนการฮั้ว เชื่อมโยงทีมงานภูมิใจไทย
โพยฮั้ว สว.กลายเป็นไฟลามทุ่ง ลากไปยุบพรรคภูมิใจไทย ยกระดับเป็นเกมการเมืองเต็มรูปแบบ
อุณหภูมิสงครามขั้วแดง-น้ำเงินลุกโชน ตามช็อตล่าสุดคณะกรรมการสืบสวนและไต่สวน แจ้งข้อกล่าวหาฮั้วเลือก
สว.ลอต 2 และลอต 3 ติดๆกัน ติดร่างแหกันระนาวทั้ง สว.สีน้ำเงิน รัฐมนตรี อดีตรองประธานสภาผู้แทนราษฎร
นักการเมืองท้องถิ่น และเตรียมสาวไส้ไปถึงระดับบิ๊กเนม ผู้บงการเกมฮั้วตัวจริง
เกมที่ฝั่งภูมิใจไทยไม่ยอมถูกทุบฝ่ายเดียว เปิดปฏิบัติการลุยฟ้องกลับทีมแนวร่วมที่ยื่นยุบพรรค
สงครามแดง–น้ำเงิน “ทักษิณ–เนวิน ชิดชอบ” ครูใหญ่ภูมิใจไทย เคลียร์ใจกันยากขึ้นทุกขณะ
ต่างฝ่ายต่างติดอาวุธนิติสงครามสู้กันแตกหัก ถ้ายังปิดดีลกันไม่ลง คงต้องพังกันไปข้าง
ขึ้นอยู่กับใครจะเสียท่าเรื่องข้อกฎหมายก่อน
ฝ่าย สว.สีน้ำเงินเร่งสปีดเลือกองค์กรอิสระ อาศัยการเปิดประชุมสภาสมัยวิสามัญปลายเดือน
พ.ค. เร่งกระบวนการตรวจสอบประวัติผู้ได้รับการเสนอชื่อเป็น กกต. ตุลาการศาลรัฐธรรมนูญ
และจ่อลงมติเลือก 3 กรรมการ ป.ป.ช. เปิดเกม รุกยึดองค์กรอิสระ ถือดุลคุมเกมนิติสงครามที่มีแนวโน้มต้องสู้กันยาว
แต่ถูกเตะสกัด ขวางลำการเลือกองค์กรอิสระ ไม่ยอมค่ายสีน้ำเงินกินรวบองค์กรอิสระฝ่ายเดียว
ปมฮั้วเลือก สว.พาเพื่อไทย–ภูมิใจไทย ถูกนำใช้เป็นเครื่องมือต่อรองแลกดีลผลประโยชน์การเมือง
ทั้งเรื่องการปรับ ครม. การแชร์ส่วนแบ่งเก้าอี้ สว.
2 ขั้วใหญ่ ให้ความสำคัญชิงดีลอำนาจการเมืองมาก่อนปัญหาเศรษฐกิจประเทศ สวนความรู้สึกประชาชน
อารมณ์คนไทยมองรัฐบาลใส่ใจแก่งแย่งอำนาจมากกว่าปากท้อง ก็ยิ่งเขย่าเสถียรภาพรัฐบาลน่าห่วงมากขึ้น
ปล่อยปมนิติสงครามตีคู่กับปัญหาปากท้อง หากดีลฮั้วยังเจรจาไม่ลงตัว อาจลามพังยกคณะ!!!
ทีมข่าวการเมือง
คลิกอ่านคอลัมน์ “วิเคราะห์การเมือง” เพิ่มเติม'
sentences:
- 'สมาชิกวุฒิสภา ทยอยรับทราบข้อกล่าวหาคดีฮั้ววันที่สอง หลบสื่อ ปิดปากเงียบ ขณะที่
“สว.สมชาย” ยืนยันไม่กังวล ขอชี้แจงตามข้อเท็จจริง
วันที่ 20 พ.ค. 2568 ผู้สื่อข่าวรายงาน สมาชิกวุฒิสภา (สว.) ที่คณะกรรมการสืบสวนและไต่สวนส่วนกลางคณะที่
26 ของสำนักงานคณะกรรมการการเลือกตั้ง (กกต.) ที่เป็นคณะกรรมการร่วมกับ กรมสอบสวนคดีพิเศษ
(ดีเอสไอ) เรียกมารับทราบข้อกล่าวหาในคดีฮั้ว ทยอยเดินทางมาอย่างต่อเนื่อง ส่วนใหญ่จะมาเป็นกลุ่ม
พร้อมกับทนายความ และมานั่งรอเวลารับทราบข้อกล่าวหา และชี้แจงข้อกล่าวหา ที่ร้านกาแฟซึ่งอยู่ใกล้กับทางเข้าสำนักงานกกต.
ชั้น 1 เพื่อหลีกเลี่ยงที่จะพบกับผู้สื่อข่าว
โดยเมื่อผู้สื่อข่าวพบกับคนกลุ่มหนึ่ง นั่งอยู่บริเวณร้านกาแฟ หนึ่งในนั้นสวมเสื้อติดตราวุฒิสภาจึงเข้าไปสอบถามว่า
เป็นกลุ่มสว.ที่จะมาชี้แจงข้อกล่าวหาในวันนี้หรือไม่ แต่ทั้งหมดไม่พูดกับผู้สื่อข่าว
ปฏิเสธที่จะให้ข้อมูล และมีท่าทีอึดอัด ผู้สื่อข่าวจึงถามย้ำว่า มาชี้แจงใช่หรือไม่
ก่อนที่หนึ่งในนั้นจะยอมรับว่า “ใช่”
ระหว่างนั้นผู้สื่อข่าวหันไปถาม ชายใส่เสื้อสีขาวว่าคือ นายจตุพร เรียงเงิน หรือไม่
เจ้าตัวถามกลับว่า “ใช่ไหมล่ะ” เมื่อผู้สื่อข่าวถามย้ำ เจ้าตัวจึงยอมรับในที่สุด
ขณะที่นายสมชาย นุ่มพลู สว. พยายามเดินเลี่ยงผู้สื่อข่าวเช่นกัน แต่เมื่อผู้สื่อข่าวพยายามสอบถามถึงความกังวลในการเข้ารับทราบข้อกล่าวหาและชี้แจงในวันนี้
ตอบสั้นๆ ว่า ลำดับในการเข้าชี้แจงวันนี้เวลา 10.00 น. พร้อมย้ำไม่กังวล และจะชี้แจงตามข้อเท็จจริง
ด้านนายนิสิทธ์ ปนกลิ่น สว. ที่เดินทางมารับทราบข้อกล่าวหา และปฏิเสธให้สัมภาษณ์กับสื่อก่อนการเข้ารับทราบข้อกล่าวหา
โดยส่ายหน้าเมื่อถูกถามว่าเตรียมการมาอย่างไรบ้าง พร้อมพยักหน้าตอบรับว่า มั่นใจในความบริสุทธิ์ของตนเอง
100% ก่อนจะโบกมือเมื่อถูกถามว่ากังวลอะไรหรือไม่
...
ขณะที่การเข้ารับทราบข้อกล่าวหาของนายนิสิทธ์นั้น มีทนายความหญิงสองคนเดินประกบมาตั้งแต่ศูนย์อาหาร
และพยายามกันผู้สื่อข่าวไม่ให้สัมภาษณ์ เนื่องจากใกล้เวลาเข้าพบกับ กกต.
สว. อีกคน ที่เดินทางมาสำนักงานกกต. ในเวลาไล่เลี่ยกัน คือ พล.ต.ต.ฉัตรวรรษ แสงเพชร
แต่ไม่ได้มีการให้สัมภาษณ์ใดๆ กับผู้สื่อข่าว
ทั้งนี้ผู้สื่อข่าวได้ไล่โทรศัพท์สอบถามสว. ที่มีรายชื่อเข้าชี้แจงในวันนี้ บางส่วนไม่รับโทรศัพท์
ขณะที่บางส่วนรับโทรศัพท์ และยืนยันว่า จะมาชี้แจง เช่น นายจิระศักดิ์ ชูความดี เช่นเดียวกับ
พ.ต.ท.สง่า ส่งมหาชัย ก็จะเดินทางมาด้วยตัวเองเช่นกัน
ขณะที่สว. บางคน ส่งทนายมาเลื่อนเข้าชี้แจง เช่น นายสมพาน พละศักดิ์'
- '"สุริยะ" ตรวจความปลอดภัย ถนนพระราม2 มั่นใจ ทางหลวงพิเศษ M82 สร้างเสร็จตามกำหนดสิ้นปี
68 เตรียมใช้สมุดพกคุมผู้รับเหมา ส.ค.นี้ บทลงโทษสูงสุดถึงขั้นห้ามประมูลงานหน่วยงานรัฐ
2 ปี
นายสุริยะ จึงรุ่งเรืองกิจ รองนายกรัฐมนตรี และ รมว.คมนาคม เปิดเผยว่า จากที่หลายโครงการก่อสร้างบนถนนพระราม2
เกิดอุบัติเหตุบ่อยครั้ง จนทำให้ประชาชนที่สัญจรเส้นทางดังกล่าวไม่เชื่อมั่นถึงความปลอดภัยในการเดินทาง
ตนจึงได้ลงพื้นที่มายังจุดที่เคยเกิดอุบัติเหตุก่อสร้างโครงการก่อสร้างทางหลวงพิเศษหมายเลข
82 (M82) สายทางยกระดับบางขุนเทียน - บ้านแพ้ว ช่วงแยกต่างระดับบางขุนเทียน - เอกชัย
บริเวณตั้งแต่ กม. ที่ 16 - 20 เพื่อติดตามความคืบหน้าการก่อสร้าง ที่ขณะนี้พบว่าคืบหน้าไปกว่า
82% ขณะเดียวกันเพื่อมาสร้างความมั่นใจให้กับประชาชนว่าการก่อสร้างถนน ทางด่วน ในเส้นทางพระราม2
มีมาตรฐานที่จะก่อสร้างบนถนนพระราม 2 ต่อ เพื่อให้แล้วเสร็จทุกตอน ตลอดเส้นทางทั้งหมดและเปิดใช้งานได้ภายในสิ้นปี
68
นอกจากนี้ เพื่อสร้างความมั่นใจให้ผู้ใช้รถบนพระราม2 มั่นใจในการก่อสร้างในโครงการขนาดใหญ่
ตนยังได้กำชับทุกหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ให้คำนึงถึงความปลอดภัยเป็นอันดับแรก โดยนอกเหนือจากอุปกรณ์ป้องกันความปลอดภัยอื่น
ๆ แล้ว ทางกรมทางหลวงยังได้ร่วมมือกับ วิศวกรรมสถานแห่งประเทศไทย ในพระบรมราชูปถัมภ์
เข้ามาตรวจสภาพหน้างานที่เกิดเหตุ และทางสภาวิศวฯ ยังได้เพิ่มในส่วนของระบบตรวจสุขภาพโครงสร้างของคานเหล็กลำเลียง
(SHM launching gantry) โดยติดตั้งอุปกรณ์วัดความยืดตัวของคานเหล็กและอปกรณ์ เข้ากับโครงสร้างซึ่งอุปกรณ์ดังกล่าวจะทำการตรวจจับ
หากโครงสร้างมีความผิดปกติ จะแจ้งเตือนไปยังผู้คุมงาน และผู้ที่เกี่ยวข้องทั้งหมด
เพื่อเข้าตรวจสอบความผิดปกติทันที ซี่งจะมีการติดตั้งตรวจตัวจับ 14 จุด / ช่วง เพื่อต้องการยกระดับความปลอดภัยในการก่อสร้างและให้กับประชาชนผู้ใช้เส้นทาง
...
นายสุริยะ กล่าวต่อว่า ขณะที่มาตรการ "สมุดพก" สำหรับผู้รับเหมา โดยเป็นมาตรการกำหนดการตัดคะแนนและลงโทษผู้รับเหมาที่ทำงานผิดพลาด
ก่อให้เกิดอุบัติเหตุ หรือทำให้เกิดการบาดเจ็บหรือเสียชีวิต ซึ่งมาตรการนี้ อยู่ระหว่างการตรวจสอบโดยสำนักงานคณะกรรมการกฤษฎีกา
และคาดว่า จะสามารถนำมาใช้ได้จริงในช่วง ก.ค. หรือกลาง ส.ค. 68 โดยจะมีผลบังคับใช้กับโครงการใหม่
หรือสัญญาใหม่ในอนาคตเท่านั้น เนื่องจากสัญญาเดิมไม่มีข้อกำหนดดังกล่าวระบุไว้ในสัญญาสำหรับเกณฑ์การตัดคะแนนและลงโทษนั้น
เช่น กรณีบาดเจ็บไม่เสียชีวิต จะตัด 20 คะแนน และอาจถูกพักการประมูลงานเป็นเวลาหลายเดือน
ส่วนกรณีเสียชีวิตจากความประมาท จะถูกตัดคะแนน และไม่สามารถเข้าร่วมประมูลงานเป็นระยะเวลา
2 ปี เป็นต้น ทั้งนี้ มาตรการ "สมุดพก" ดังกล่าว กำหนดโดยกรมบัญชีกลาง และจะมีผลบังคับใช้กับงานก่อสร้างของทุกหน่วยงานภาครัฐ
ไม่ใช่แค่เฉพาะกรมทางหลวง (ทล.) หรือกรมทางหลวงชนบทเท่านั้น เพื่อยกระดับมาตรฐานความปลอดภัยในการก่อสร้างของประเทศโดยรวม
นายอภิรัฐ ไชยวงศ์น้อย อธิบดีกรมทางหลวง เผยต่อถึงความคืบหน้าโครงการก่อสร้างบนทางหลวงหมายเลข
35 (ถนนพระราม 2) ว่ามีความคืบหน้าอย่างต่อเนื่อง ตามที่ได้รับมอบหมายไว้ โดยโครงการก่อสร้างภายใต้การกำกับดูแลของ
ทล. มีความคืบหน้าดังนี้ โครงการก่อสร้างทางหลวงพิเศษหมายเลข 82 (M82) สายทางยกระดับบางขุนเทียน
- บ้านแพ้ว ช่วงแยกต่างระดับบางขุนเทียน - เอกชัย จำนวน 3 สัญญา มีความคืบหน้าแล้ว
100% และช่วงเอกชัย - บ้านเเพ้ว จำนวน 10 สัญญา (ณ เดือนเมษายน 2568) มีความคืบหน้าแล้ว
78%ทั้งนี้ ช่วงเอกชัย - บ้านเเพ้ว จำนวน 10 สัญญานั้น (ณ เดือนเมษายน 2568) แบ่งเป็น
ตอนที่ 1 คืบหน้า 79.55% ตอนที่ 2 คืบหน้า 83.71% ตอนที่ 3 คืบหน้า 90.27% ตอนที่
4 คืบหน้า 59.63% ตอนที่ 5 คืบหน้า 83.29% ตอนที่ 6 คืบหน้า 68.50% ตอนที่ 7 คืบหน้า
54.22% ตอนที่ 8 คืบหน้า 83.66% ตอนที่ 9 คืบหน้า 91.65% และตอนที่ 10 คืบหน้า 80.65%ด้านนายสุรเชษฐ์
เหล่าพูลสุข ผู้ว่าการการทางพิเศษแห่งประเทศไทย เผยต่อว่า ขณะที่โครงการทางพิเศษสายพระราม
3 - ดาวคะนอง - วงแหวนรอบนอกกรุงเทพมหานคร ด้านตะวันตก ซึ่งเป็นโครงการภายใต้ความรับผิดชอบของการทางพิเศษแห่งประเทศไทย
(กทพ.) ล่าสุดความก้าวหน้าภาพรวมอยู่ที่ 89.39% ซึ่งทุกสัญญางานด้านโยธาจะแล้วเสร็จภายในช่วงเดือนพฤศจิกายน
2568 และจะพิจารณาแนวทางในการเปิดให้ประชาชนใช้บริการต่อไป
...'
- 'คดีจำนำข้าวอีนุงตุงนังมาแล้ว 11 ปี ทำให้จำเลย คดีนี้ต้องติดคุกจนพ้นโทษออกจากคุกไปแล้วหลายคน
ปี 2559 ยุครัฐบาล คสช. ได้ออกคำสั่งกระทรวงการคลังให้ “อดีตนายกฯยิ่งลักษณ์ ชินวัตร”
ต้องจ่ายสินไหมชดเชยความเสียหายคดีจำนำข้าวเป็นเงินถึง 3.5 หมื่นล้านบาท พร้อมสั่งยึดอายัดทรัพย์สินอดีตนายกฯยิ่งลักษณ์เป็นหลักประกัน
“แม่ลูกจันทร์” สรุปย่อๆว่าหลังจากนั้น 2 ปี อดีตนายกฯยิ่งลักษณ์ ได้ยื่นฟ้อง นายกฯ
พล.อ.ประยุทธ์ จันทร์โอชา ต่อศาลปกครองกลางให้สั่งเพิกถอนคำสั่งกระทรวงการคลัง
เนื่องจากคำสั่งกระทรวงการคลังไม่ชอบด้วยกฎหมาย
เพราะการทุจริตจำนำข้าวเป็นระดับเจ้าหน้าที่
นายกรัฐมนตรีไม่มีส่วนเกี่ยวข้องโดยตรง
การที่รัฐบาลนายกฯลุงตู่มีคำสั่งเรียกค่าชดเชยความเสียหายการทุจริตจำนำข้าวจากนายกฯ
ยิ่งลักษณ์เพียงคนเดียว
จึงเป็นการเลือกปฏิบัติที่ไม่เป็นธรรม
การเรียกค่าชดเชยสูงถึง 3.5 หมื่นล้าน ก็สูงเว่อร์เกินจริง
คดีจำนำข้าวค้างท่ออยู่ที่ศาลปกครองอีก 2 ปี
ปี 2564 ศาลปกครองกลางได้พิพากษาให้เพิกถอนคำสั่งกระทรวงการคลังยุครัฐบาล คสช.
เพราะไม่มีหลักฐานว่า “อดีตนายกฯ ยิ่งลักษณ์” มีส่วนร่วมคดีทุจริตจำนำข้าวแต่อย่างใด
และคำสั่งกระทรวงการคลังยุครัฐบาล คสช.ก็ไม่ชอบด้วยกฎหมายและไม่ถูกต้องขั้นตอน
หลังจากนั้น “กระทรวงการคลัง” ได้ยื่นอุทธรณ์ต่อ “ศาลปกครองสูงสุด” เพื่อให้คำสั่งเรียกค่าเสียหาย
3.5 หมื่นล้านบาท จากอดีตนายกฯยิ่งลักษณ์ มีผลบังคับต่อไป
“แม่ลูกจันทร์” ชี้ว่าคดีนี้ศาลปกครองสูงสุดออกได้ 2 ประตู
ประตูแรก ยืนตามคำตัดสินศาล ชั้นต้น อดีตนายกฯยิ่งลักษณ์ไม่ต้องจ่ายค่าชดเชย 3.5
หมื่นล้านบาท
...
ประตูที่สอง ศาลปกครองสูงสุดแย้งคำพิพากษาศาลปกครองกลางให้อดีตนายกฯยิ่งลักษณ์ต้องจ่ายค่าชดเชย
3.5 หมื่นล้านบาทตามเดิม
ปรากฏว่าคำพิพากษาศาลปกครอง สูงสุดไม่ออกทั้ง 2 ประตู
แต่ศาลปกครองสูงสุดเลือกออกประตูที่ 3 คือให้ลดค่าชดเชยจาก 3.5 หมื่นล้านบาท เหลือ
1 หมื่นล้านบาท
หรือครึ่งหนึ่งของความเสียหายจากการระบายข้าวจีทูจี
ศาลปกครองสูงสุด ชี้ว่าอดีตนายกฯยิ่งลักษณ์ ซึ่งเป็นประธานคณะ กก.นโยบายข้าว ไม่ได้ติดตามป้องกันการทุจริตอย่างเต็มความสามารถ
ปล่อยปละละเลย หรือประมาทเลินเล่อทำให้ราชการเสียหายร้ายแรง
“แม่ลูกจันทร์” สรุปว่าแต่ถ้ายึดคำพิพากษาศาลปกครองสูงสุดคดีทุจริตจำนำข้าวของอดีตนายกฯยิ่งลักษณ์
เป็น “มาตรฐานใหม่ของการเมืองไทย”
แม้นายกฯไม่ได้ร่วมทุจริต ก็ต้องจ่ายค่าชดเชยความเสียหายจากคดีทุจริต ฐานปล่อยปละละเลยให้เกิดการทุจริต
ทำให้ราชการเสียหายร้ายแรง!!
หากยึดคำพิพากษาศาลปกครองสูงสุดกับอดีตนายกฯทุกคน
อดีตนายกฯลุงตู่ ซึ่งครองอำนาจ 8 ปี และปล่อยปละละเลยให้เกิดคดีทุจริตกันระเบิดเถิดเทิง
อดีตนายกฯลุงตู่ก็น่าจะต้องจ่ายชดเชยความเสียหายเช่นเดียวกัน
และอดีตนายกฯทุกคนก็ต้องจ่ายชดเชยทุจริตกันงอมพระราม
หรือว่า...หลักการนี้บังคับใช้เฉพาะ “ยิ่งลักษณ์” คนเดียว??
"แม่ลูกจันทร์"
คลิกอ่านคอลัมน์ “สำนักข่าวหัวเขียว” เพิ่มเติม'
- source_sentence: 'นิติสงครามไล่เขย่าทุกองคาพยพ
ล่าสุดศาลปกครองสูงสุด กลับคำพิพากษาชั้นต้น สั่ง ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี
ชดใช้ความเสียหายโครงการจำนำข้าว ขั้นตอนระบายข้าวแบบรัฐต่อรัฐ 10,028 ล้านบาท
รับผิดชอบการประมาทเลินเล่อร้ายแรง ปล่อยให้เกิดการทุจริตโครงการรับจำนำข้าว โดยไม่ฟังคำท้วงติงจากหน่วยงานต่างๆที่เคยส่งหนังสือเตือน
เป็นเหตุให้เกิดความเสียหายแก่ทางราชการ
เอฟเฟกต์คำพิพากษาศาลปกครองสูงสุด ช็อกความรู้สึก “อดีตนายกฯปู” แบกหนี้หมื่นล้านบาท
ชดใช้ทั้งชีวิตไม่มีวันหมด ได้แต่ระบายความรู้สึก ชีวิตวนลูป ยึดอำนาจ ยัดคดี อายัดทรัพย์
นำเรื่องที่ไม่เกี่ยวข้องมาบังคับให้ใช้หนี้
วิบากกรรมคดีจำนำข้าวตามหลอนอดีตนายกฯหญิงไม่จบสิ้น ส่อสะเทือนแผนเดินทางกลับไทย
ไม่รู้จะเป็นโดมิโนไปถึงคดีพี่ชาย ทักษิณ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี ที่ลุ้นระทึกการไต่สวนศาลฎีกาแผนกคดีอาญาของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง
วันที่ 13 มิ.ย.นี้ จะถูกส่งตัวกลับเข้าเรือนจำ รับโทษตามคำพิพากษาหรือไม่
วัดดวงคำวินิจฉัยศาลฎีกาฯ หลังมติแพทยสภาสั่งลงโทษ 3 นายแพทย์ ให้ข้อมูลทางการแพทย์
เอื้อประโยชน์ช่วยนายใหญ่พักรักษาตัวชั้น 14 โรงพยาบาลตำรวจ ทั้งที่ไม่ได้ป่วยขั้นวิกฤติ
พี่น้องตระกูลชินวัตรตกที่นั่งลำบาก ด่านนิติสงครามไล่ล่า ไม่แคล้วส่งผลกระทบพรรคเพื่อไทย
เผลอๆอาจลามไปกระทบโครงการดิจิทัลวอลเล็ต ไม่รู้จะถูกชะลอถาวรหรือไม่
มีบทเรียนจากคนเป็นอา หากดำเนินนโยบายสาธารณะที่เกี่ยวกับงบประมาณมหาศาล แล้วเกิดความเสียหายหรือทุจริต
อาจถูกร้องเรียน เสี่ยงทั้งโดนคดีอาญาและคดีแพ่ง จ่ายค่าเสียหายมโหฬารเหมือนคดีจำนำข้าว
ตามร่องรอยการแจกเงินหมื่น 2 เฟสแรก ที่ใช้งบไป 1.74 แสนล้านบาท ถูกตั้งคำถามถึงความคุ้มค่าในโครงการ
ตอบได้ไม่เต็มปากชัดเจนว่า สร้างพายุหมุนทางเศรษฐกิจได้เหมือนคำโฆษณาหรือไม่
...
สัญญาณไฟเหลืองกะพริบรัวๆ หากจะแจกเงินหมื่นต่อก็มีอันตรายรอบทิศ ไม่รู้คนเป็นพ่อจะใจแข็งพอ
ดูลูกสาว “นายกฯอิ๊งค์” แพทองธาร ชินวัตร นายกรัฐมนตรี เข้าโหมดเสี่ยงภัยหรือไม่
แม้ตัวนายกฯจะไม่ได้เกี่ยวข้องกับการสั่งการนโยบายทางปฏิบัติ แต่ในฐานะหัวหน้ารัฐบาล
ถือเป็นผู้ควบคุมกำกับการบริหารราชการแผ่นดิน ต้องรับผิดชอบครอบจักรวาล หากปล่อยให้มีความเสียหายทางงบประมาณเกิดขึ้นมหาศาล
อาจจบอีหรอบเดียวกับผู้เป็นอา
“ทักษิณ–ยิ่งลักษณ์” เผชิญสัญญาณไม่สู้ดี ติดบ่วงคดีอีนุงตุงนัง ไม่รู้จะสลัดพันธนาการหลุดหรือเปล่า
กระทบพรรคเพื่อไทย ต้องปรับแผนยุทธศาสตร์ทางการเมือง แก้เกมไม่ให้ลามไปกระทบเสถียรภาพรัฐบาลและนายกรัฐมนตรี
สถานการณ์ไม่ต่างจากฝั่งคู่แข่งในพรรคร่วมรัฐบาล พรรคภูมิใจไทย ที่กำลังหัวหมุน แก้เกมมือเป็นระวิง
กรณีติดร่างแหกระบวนการฮั้วเลือก สว. ถูกยื่นยุบพรรค
เจอ “เจ๊แมว” กุสุมาลวตี ศิริโกมุท สว.สำรอง และอดีต สส.มหาสารคาม พรรคเพื่อไทย กับ
“ณฐพร โตประยูร” อดีตที่ปรึกษาประธานผู้ตรวจการแผ่นดิน แฉขบวนการฮั้ว เชื่อมโยงทีมงานภูมิใจไทย
โพยฮั้ว สว.กลายเป็นไฟลามทุ่ง ลากไปยุบพรรคภูมิใจไทย ยกระดับเป็นเกมการเมืองเต็มรูปแบบ
อุณหภูมิสงครามขั้วแดง-น้ำเงินลุกโชน ตามช็อตล่าสุดคณะกรรมการสืบสวนและไต่สวน แจ้งข้อกล่าวหาฮั้วเลือก
สว.ลอต 2 และลอต 3 ติดๆกัน ติดร่างแหกันระนาวทั้ง สว.สีน้ำเงิน รัฐมนตรี อดีตรองประธานสภาผู้แทนราษฎร
นักการเมืองท้องถิ่น และเตรียมสาวไส้ไปถึงระดับบิ๊กเนม ผู้บงการเกมฮั้วตัวจริง
เกมที่ฝั่งภูมิใจไทยไม่ยอมถูกทุบฝ่ายเดียว เปิดปฏิบัติการลุยฟ้องกลับทีมแนวร่วมที่ยื่นยุบพรรค
สงครามแดง–น้ำเงิน “ทักษิณ–เนวิน ชิดชอบ” ครูใหญ่ภูมิใจไทย เคลียร์ใจกันยากขึ้นทุกขณะ
ต่างฝ่ายต่างติดอาวุธนิติสงครามสู้กันแตกหัก ถ้ายังปิดดีลกันไม่ลง คงต้องพังกันไปข้าง
ขึ้นอยู่กับใครจะเสียท่าเรื่องข้อกฎหมายก่อน
ฝ่าย สว.สีน้ำเงินเร่งสปีดเลือกองค์กรอิสระ อาศัยการเปิดประชุมสภาสมัยวิสามัญปลายเดือน
พ.ค. เร่งกระบวนการตรวจสอบประวัติผู้ได้รับการเสนอชื่อเป็น กกต. ตุลาการศาลรัฐธรรมนูญ
และจ่อลงมติเลือก 3 กรรมการ ป.ป.ช. เปิดเกม รุกยึดองค์กรอิสระ ถือดุลคุมเกมนิติสงครามที่มีแนวโน้มต้องสู้กันยาว
แต่ถูกเตะสกัด ขวางลำการเลือกองค์กรอิสระ ไม่ยอมค่ายสีน้ำเงินกินรวบองค์กรอิสระฝ่ายเดียว
ปมฮั้วเลือก สว.พาเพื่อไทย–ภูมิใจไทย ถูกนำใช้เป็นเครื่องมือต่อรองแลกดีลผลประโยชน์การเมือง
ทั้งเรื่องการปรับ ครม. การแชร์ส่วนแบ่งเก้าอี้ สว.
2 ขั้วใหญ่ ให้ความสำคัญชิงดีลอำนาจการเมืองมาก่อนปัญหาเศรษฐกิจประเทศ สวนความรู้สึกประชาชน
อารมณ์คนไทยมองรัฐบาลใส่ใจแก่งแย่งอำนาจมากกว่าปากท้อง ก็ยิ่งเขย่าเสถียรภาพรัฐบาลน่าห่วงมากขึ้น
ปล่อยปมนิติสงครามตีคู่กับปัญหาปากท้อง หากดีลฮั้วยังเจรจาไม่ลงตัว อาจลามพังยกคณะ!!!
ทีมข่าวการเมือง
คลิกอ่านคอลัมน์ “วิเคราะห์การเมือง” เพิ่มเติม'
sentences:
- 'วันหยุดยาวเดือน พ.ค. 68 ใครเตรียมวางแพลนไปเที่ยวช่วงหยุดยาว อย่าลืมเช็กชัดๆ วันหยุดราชการ
วันหยุดธนาคาร วันหยุดเอกชน เดือนพฤษภาคม 2568 มีวันไหนบ้าง
แม้จะเพิ่งผ่านช่วงวันหยุดยาวเดือนเมษายน 2568 มาได้ไม่นาน แต่เชื่อว่าหลายคนก็ได้เตรียมวางแพลนไปเที่ยวกันต่อ
ในช่วงวันหยุดยาวเดือน พ.ค. 2568 กันแล้ว
สำหรับใครที่มีเตรียมตัวจะเดินทางไปเที่ยวหรือกลับบ้านต่างจังหวัด อย่าลืมเช็กชัดๆ
วันหยุดราชการ วันหยุดธนาคาร เดือนพฤษภาคม 2568 มีวันไหนกันบ้าง
อย่างไรก็ตาม ส่งผลให้ช่วงเดือนพฤษภาคม 2568"ภาคเอกชน-ธนาคาร"จะมี"วันหยุดยาว 3 วัน"คือ
วันเสาร์ที่ 3 พฤษภาคม - วันจันทร์ที่ 5 พฤษภาคม 2568 และ วันเสาร์ที่ 10 พฤษภาคม
- วันจันทร์ที่ 12 พฤษภาคม 2568
ส่วน"ข้าราชการ"จะได้"วันหยุดยาว 3 วัน"คือ วันเสาร์ที่ 3 พฤษภาคม - วันจันทร์ที่
5 พฤษภาคม 2568 และจะได้"วันหยุดยาว 4 วัน"คือ วันศุกร์ที่ 9 พฤษภาคม - วันจันทร์ที่ 12
พฤษภาคม 2568.
...'
- '“บุญส่ง น้อยโสภณ” รองประธานวุฒิสภา คนที่ 2 ปัดตอบกรณีฮั้วเลือก สว. บอก “ขอโทษครับ”
หลังสื่อถามพร้อมรักษาการแทน ปธ.วุฒิฯ และรองคนที่ 1 หรือไม่ หากต้องยุติปฏิบัติหน้าที่
วันที่ 21 พฤษภาคม 2568 นายบุญส่ง น้อยโสภณ รองประธานวุฒิสภา คนที่ 2 ถึงกรณีที่
น.ส.นันทนา นันทวโรภาส สมาชิกวุฒิสภา (สว.) ระบุจะรวบรวมรายชื่อ 20 สว. เพื่อขอให้ประธานวุฒิสภาส่งศาลรัฐธรรมนูญวินิจฉัยให้
สว. ที่ได้หมายเรียกจากคณะกรรมการการเลือกตั้ง (กกต.) ยุติการปฏิบัติหน้าที่ ในส่วนการคัดเลือกบุคคลเข้าเป็นกรรมการในองค์กรอิสระ
ทั้งนี้ นายบุญส่ง ได้แต่ยิ้มให้ โดยไม่ตอบคำถาม
ผู้สื่อข่าวจึงถามต่อไปว่ายังพร้อมปฏิบัติหน้าที่รักษาการหรือไม่ หากประธานวุฒิสภา
และรองประธานวุฒิสภา คนที่ 1 ต้องยุติการปฏิบัติหน้าที่ รวมถึงมีความเห็นอย่างไรที่
สว. ที่ถูกหมายเรียกให้ชี้แจง กกต. ไปยื่นร้องให้คณะอนุกรรมการสืบสวนและไต่สวนชุดที่
26 ของ กกต. ให้หยุดปฏิบัติหน้าที่ร่วมกับกรมสอบสวนคดีพิเศษ (ดีเอสไอ) นายบุญส่ง
กล่าวตอบสั้น ๆ ว่า“ผมขอโทษด้วย ขอโทษครับ”'
- 'โซเชียลตื่นเต้น ระบบทดสอบแจ้งเตือนผ่านโทรศัพท์มือถือ (Cell Broadcast) ดังพร้อมกันเวลา
13.00 น. ย้ำเป็นเพียงการทดสอบระบบไม่ต้องตื่นตระหนก และไม่มีการให้กดลิงก์ โปรดระวังมิจฉาชีพสวมรอย
วันที่ 13 พ.ค. 68 จากกรณี กรมป้องกันและบรรเทาสาธารณภัย (ปภ.) ได้เตรียมทดสอบระบบแจ้งเตือนภัยผ่านโทรศัพท์มือถือ
(Cell Broadcast) ในเวลา 13.00 น. ของวันนี้ ครอบคลุมพื้นที่ 5 จังหวัด ได้แก่ กรุงเทพมหานคร,
เชียงใหม่, อุดรธานี, พระนครศรีอยุธยา, นครศรีธรรมราช
ทั้งนี้ เมื่อถึงเวลา 13.00 น. ตามกำหนดเวลา พบว่า โทรศัพท์ได้มีเสียงแจ้งเตือนนาน
8 วินาที พร้อมข้อความว่า"National Alert now ทดสอบแจ้งเตือนภัย Cell Broadcast จากกรมป้องกันและบรรเทาสาธารณภัย
(ปภ.) โปรดอย่าตื่นตระหนก
This is a test message from Department of Disaster Prevention and Mitigation (DDPM).
No action required.-"
โดยหลายคนได้แคปภาพแจ้งเตือนจากโทรศัพท์มือถือออกมาแชร์ในโซเชียลกันอย่างตื่นเต้น
พร้อมติดแฮชแท็ก#cellbroadcastซึ่งไทยรัฐออนไลน์เองก็ได้รับระบบแจ้งเตือนดังกล่าวเช่นเดียวกัน
...
อย่างไรก็ตาม การแจ้งเตือนดังกล่าวเป็นเพียง"การทดสอบระบบ"เพื่อประเมินความพร้อมในการแจ้งเตือนภัยพิบัติในอนาคตเท่านั้น
ขอย้ำว่า ไม่มีการให้กดลิงก์ใดๆ ทั้งสิ้น หากมีข้อความในลักษณะดังกล่าวส่งมาเชิญชวนให้กดลิงก์อาจเป็นมิจฉาชีพหรือผู้ไม่หวังดี
ขอประชาชนโปรดระวัง.
(อ่าน "ข่าวโซเชียล" ทั้งหมดที่นี่)'
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
---
# SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3). It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
## Model Details
### Model Description
- **Model Type:** Sentence Transformer
- **Base model:** [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) <!-- at revision 5617a9f61b028005a4858fdac845db406aefb181 -->
- **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens
- **Output Dimensionality:** 1024 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### Model Sources
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
### Full Model Architecture
```
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
(2): Normalize()
)
```
## Usage
### Direct Usage (Sentence Transformers)
First install the Sentence Transformers library:
```bash
pip install -U sentence-transformers
```
Then you can load this model and run inference.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("Keetawan/bge-m3-th-news")
# Run inference
sentences = [
'นิติสงครามไล่เขย่าทุกองคาพยพ\n\nล่าสุดศาลปกครองสูงสุด กลับคำพิพากษาชั้นต้น สั่ง ยิ่งลักษณ์ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี ชดใช้ความเสียหายโครงการจำนำข้าว ขั้นตอนระบายข้าวแบบรัฐต่อรัฐ 10,028 ล้านบาท\n\nรับผิดชอบการประมาทเลินเล่อร้ายแรง ปล่อยให้เกิดการทุจริตโครงการรับจำนำข้าว โดยไม่ฟังคำท้วงติงจากหน่วยงานต่างๆที่เคยส่งหนังสือเตือน เป็นเหตุให้เกิดความเสียหายแก่ทางราชการ\n\nเอฟเฟกต์คำพิพากษาศาลปกครองสูงสุด ช็อกความรู้สึก “อดีตนายกฯปู” แบกหนี้หมื่นล้านบาท ชดใช้ทั้งชีวิตไม่มีวันหมด ได้แต่ระบายความรู้สึก ชีวิตวนลูป ยึดอำนาจ ยัดคดี อายัดทรัพย์ นำเรื่องที่ไม่เกี่ยวข้องมาบังคับให้ใช้หนี้\n\nวิบากกรรมคดีจำนำข้าวตามหลอนอดีตนายกฯหญิงไม่จบสิ้น ส่อสะเทือนแผนเดินทางกลับไทย\n\nไม่รู้จะเป็นโดมิโนไปถึงคดีพี่ชาย ทักษิณ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี ที่ลุ้นระทึกการไต่สวนศาลฎีกาแผนกคดีอาญาของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง วันที่ 13 มิ.ย.นี้ จะถูกส่งตัวกลับเข้าเรือนจำ รับโทษตามคำพิพากษาหรือไม่\n\nวัดดวงคำวินิจฉัยศาลฎีกาฯ หลังมติแพทยสภาสั่งลงโทษ 3 นายแพทย์ ให้ข้อมูลทางการแพทย์ เอื้อประโยชน์ช่วยนายใหญ่พักรักษาตัวชั้น 14 โรงพยาบาลตำรวจ ทั้งที่ไม่ได้ป่วยขั้นวิกฤติ\n\nพี่น้องตระกูลชินวัตรตกที่นั่งลำบาก ด่านนิติสงครามไล่ล่า ไม่แคล้วส่งผลกระทบพรรคเพื่อไทย\n\nเผลอๆอาจลามไปกระทบโครงการดิจิทัลวอลเล็ต ไม่รู้จะถูกชะลอถาวรหรือไม่\n\nมีบทเรียนจากคนเป็นอา หากดำเนินนโยบายสาธารณะที่เกี่ยวกับงบประมาณมหาศาล แล้วเกิดความเสียหายหรือทุจริต อาจถูกร้องเรียน เสี่ยงทั้งโดนคดีอาญาและคดีแพ่ง จ่ายค่าเสียหายมโหฬารเหมือนคดีจำนำข้าว\n\nตามร่องรอยการแจกเงินหมื่น 2 เฟสแรก ที่ใช้งบไป 1.74 แสนล้านบาท ถูกตั้งคำถามถึงความคุ้มค่าในโครงการ ตอบได้ไม่เต็มปากชัดเจนว่า สร้างพายุหมุนทางเศรษฐกิจได้เหมือนคำโฆษณาหรือไม่\n\n...\n\nสัญญาณไฟเหลืองกะพริบรัวๆ หากจะแจกเงินหมื่นต่อก็มีอันตรายรอบทิศ ไม่รู้คนเป็นพ่อจะใจแข็งพอ ดูลูกสาว “นายกฯอิ๊งค์” แพทองธาร ชินวัตร นายกรัฐมนตรี เข้าโหมดเสี่ยงภัยหรือไม่\n\nแม้ตัวนายกฯจะไม่ได้เกี่ยวข้องกับการสั่งการนโยบายทางปฏิบัติ แต่ในฐานะหัวหน้ารัฐบาล ถือเป็นผู้ควบคุมกำกับการบริหารราชการแผ่นดิน ต้องรับผิดชอบครอบจักรวาล หากปล่อยให้มีความเสียหายทางงบประมาณเกิดขึ้นมหาศาล อาจจบอีหรอบเดียวกับผู้เป็นอา\n\n“ทักษิณ–ยิ่งลักษณ์” เผชิญสัญญาณไม่สู้ดี ติดบ่วงคดีอีนุงตุงนัง ไม่รู้จะสลัดพันธนาการหลุดหรือเปล่า\n\nกระทบพรรคเพื่อไทย ต้องปรับแผนยุทธศาสตร์ทางการเมือง แก้เกมไม่ให้ลามไปกระทบเสถียรภาพรัฐบาลและนายกรัฐมนตรี\n\nสถานการณ์ไม่ต่างจากฝั่งคู่แข่งในพรรคร่วมรัฐบาล พรรคภูมิใจไทย ที่กำลังหัวหมุน แก้เกมมือเป็นระวิง กรณีติดร่างแหกระบวนการฮั้วเลือก สว. ถูกยื่นยุบพรรค\n\nเจอ “เจ๊แมว” กุสุมาลวตี ศิริโกมุท สว.สำรอง และอดีต สส.มหาสารคาม พรรคเพื่อไทย กับ “ณฐพร โตประยูร” อดีตที่ปรึกษาประธานผู้ตรวจการแผ่นดิน แฉขบวนการฮั้ว เชื่อมโยงทีมงานภูมิใจไทย\n\nโพยฮั้ว สว.กลายเป็นไฟลามทุ่ง ลากไปยุบพรรคภูมิใจไทย ยกระดับเป็นเกมการเมืองเต็มรูปแบบ\n\nอุณหภูมิสงครามขั้วแดง-น้ำเงินลุกโชน ตามช็อตล่าสุดคณะกรรมการสืบสวนและไต่สวน แจ้งข้อกล่าวหาฮั้วเลือก สว.ลอต 2 และลอต 3 ติดๆกัน ติดร่างแหกันระนาวทั้ง สว.สีน้ำเงิน รัฐมนตรี อดีตรองประธานสภาผู้แทนราษฎร นักการเมืองท้องถิ่น และเตรียมสาวไส้ไปถึงระดับบิ๊กเนม ผู้บงการเกมฮั้วตัวจริง\n\nเกมที่ฝั่งภูมิใจไทยไม่ยอมถูกทุบฝ่ายเดียว เปิดปฏิบัติการลุยฟ้องกลับทีมแนวร่วมที่ยื่นยุบพรรค\n\nสงครามแดง–น้ำเงิน “ทักษิณ–เนวิน ชิดชอบ” ครูใหญ่ภูมิใจไทย เคลียร์ใจกันยากขึ้นทุกขณะ\n\nต่างฝ่ายต่างติดอาวุธนิติสงครามสู้กันแตกหัก ถ้ายังปิดดีลกันไม่ลง คงต้องพังกันไปข้าง ขึ้นอยู่กับใครจะเสียท่าเรื่องข้อกฎหมายก่อน\n\nฝ่าย สว.สีน้ำเงินเร่งสปีดเลือกองค์กรอิสระ อาศัยการเปิดประชุมสภาสมัยวิสามัญปลายเดือน พ.ค. เร่งกระบวนการตรวจสอบประวัติผู้ได้รับการเสนอชื่อเป็น กกต. ตุลาการศาลรัฐธรรมนูญ และจ่อลงมติเลือก 3 กรรมการ ป.ป.ช. เปิดเกม รุกยึดองค์กรอิสระ ถือดุลคุมเกมนิติสงครามที่มีแนวโน้มต้องสู้กันยาว\n\nแต่ถูกเตะสกัด ขวางลำการเลือกองค์กรอิสระ ไม่ยอมค่ายสีน้ำเงินกินรวบองค์กรอิสระฝ่ายเดียว\n\nปมฮั้วเลือก สว.พาเพื่อไทย–ภูมิใจไทย ถูกนำใช้เป็นเครื่องมือต่อรองแลกดีลผลประโยชน์การเมือง ทั้งเรื่องการปรับ ครม. การแชร์ส่วนแบ่งเก้าอี้ สว.\n\n2 ขั้วใหญ่ ให้ความสำคัญชิงดีลอำนาจการเมืองมาก่อนปัญหาเศรษฐกิจประเทศ สวนความรู้สึกประชาชน อารมณ์คนไทยมองรัฐบาลใส่ใจแก่งแย่งอำนาจมากกว่าปากท้อง ก็ยิ่งเขย่าเสถียรภาพรัฐบาลน่าห่วงมากขึ้น\n\nปล่อยปมนิติสงครามตีคู่กับปัญหาปากท้อง หากดีลฮั้วยังเจรจาไม่ลงตัว อาจลามพังยกคณะ!!!\n\nทีมข่าวการเมือง\n\nคลิกอ่านคอลัมน์ “วิเคราะห์การเมือง” เพิ่มเติม',
'“บุญส่ง น้อยโสภณ” รองประธานวุฒิสภา คนที่ 2 ปัดตอบกรณีฮั้วเลือก สว. บอก “ขอโทษครับ” หลังสื่อถามพร้อมรักษาการแทน ปธ.วุฒิฯ และรองคนที่ 1 หรือไม่ หากต้องยุติปฏิบัติหน้าที่\n\nวันที่ 21 พฤษภาคม 2568 นายบุญส่ง น้อยโสภณ รองประธานวุฒิสภา คนที่ 2 ถึงกรณีที่ น.ส.นันทนา นันทวโรภาส สมาชิกวุฒิสภา (สว.) ระบุจะรวบรวมรายชื่อ 20 สว. เพื่อขอให้ประธานวุฒิสภาส่งศาลรัฐธรรมนูญวินิจฉัยให้ สว. ที่ได้หมายเรียกจากคณะกรรมการการเลือกตั้ง (กกต.) ยุติการปฏิบัติหน้าที่ ในส่วนการคัดเลือกบุคคลเข้าเป็นกรรมการในองค์กรอิสระ ทั้งนี้ นายบุญส่ง ได้แต่ยิ้มให้ โดยไม่ตอบคำถาม\n\nผู้สื่อข่าวจึงถามต่อไปว่ายังพร้อมปฏิบัติหน้าที่รักษาการหรือไม่ หากประธานวุฒิสภา และรองประธานวุฒิสภา คนที่ 1 ต้องยุติการปฏิบัติหน้าที่ รวมถึงมีความเห็นอย่างไรที่ สว. ที่ถูกหมายเรียกให้ชี้แจง กกต. ไปยื่นร้องให้คณะอนุกรรมการสืบสวนและไต่สวนชุดที่ 26 ของ กกต. ให้หยุดปฏิบัติหน้าที่ร่วมกับกรมสอบสวนคดีพิเศษ (ดีเอสไอ) นายบุญส่ง กล่าวตอบสั้น ๆ ว่า“ผมขอโทษด้วย ขอโทษครับ”',
'โซเชียลตื่นเต้น ระบบทดสอบแจ้งเตือนผ่านโทรศัพท์มือถือ (Cell Broadcast) ดังพร้อมกันเวลา 13.00 น. ย้ำเป็นเพียงการทดสอบระบบไม่ต้องตื่นตระหนก และไม่มีการให้กดลิงก์ โปรดระวังมิจฉาชีพสวมรอย\n\nวันที่ 13 พ.ค. 68 จากกรณี กรมป้องกันและบรรเทาสาธารณภัย (ปภ.) ได้เตรียมทดสอบระบบแจ้งเตือนภัยผ่านโทรศัพท์มือถือ (Cell Broadcast) ในเวลา 13.00 น. ของวันนี้ ครอบคลุมพื้นที่ 5 จังหวัด ได้แก่ กรุงเทพมหานคร, เชียงใหม่, อุดรธานี, พระนครศรีอยุธยา, นครศรีธรรมราช\n\nทั้งนี้ เมื่อถึงเวลา 13.00 น. ตามกำหนดเวลา พบว่า โทรศัพท์ได้มีเสียงแจ้งเตือนนาน 8 วินาที พร้อมข้อความว่า"National Alert now ทดสอบแจ้งเตือนภัย Cell Broadcast จากกรมป้องกันและบรรเทาสาธารณภัย (ปภ.) โปรดอย่าตื่นตระหนก\n\nThis is a test message from Department of Disaster Prevention and Mitigation (DDPM). No action required.-"\n\nโดยหลายคนได้แคปภาพแจ้งเตือนจากโทรศัพท์มือถือออกมาแชร์ในโซเชียลกันอย่างตื่นเต้น พร้อมติดแฮชแท็ก#cellbroadcastซึ่งไทยรัฐออนไลน์เองก็ได้รับระบบแจ้งเตือนดังกล่าวเช่นเดียวกัน\n\n...\n\nอย่างไรก็ตาม การแจ้งเตือนดังกล่าวเป็นเพียง"การทดสอบระบบ"เพื่อประเมินความพร้อมในการแจ้งเตือนภัยพิบัติในอนาคตเท่านั้น ขอย้ำว่า ไม่มีการให้กดลิงก์ใดๆ ทั้งสิ้น หากมีข้อความในลักษณะดังกล่าวส่งมาเชิญชวนให้กดลิงก์อาจเป็นมิจฉาชีพหรือผู้ไม่หวังดี ขอประชาชนโปรดระวัง.\n\n(อ่าน "ข่าวโซเชียล" ทั้งหมดที่นี่)',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
```
<!--
### Direct Usage (Transformers)
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
</details>
-->
<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
You can finetune this model on your own dataset.
<details><summary>Click to expand</summary>
</details>
-->
<!--
### Out-of-Scope Use
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->
<!--
## Bias, Risks and Limitations
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->
<!--
### Recommendations
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->
## Training Details
### Training Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 3,760 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive | negative |
|:--------|:---------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 78 tokens</li><li>mean: 1482.75 tokens</li><li>max: 7234 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 70 tokens</li><li>mean: 1060.11 tokens</li><li>max: 7234 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 69 tokens</li><li>mean: 629.77 tokens</li><li>max: 4725 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>คณะกรรมการนโยบายโครงการกระตุ้นเศรษฐกิจ เห็นชอบชะลอแจกเงินดิจิทัลวอลเล็ท 10,000 บาท เฟส 3 ออกไปก่อน โดยไม่มีกำหนด ยันไม่เกี่ยวกับเงินไม่พอ<br><br>วันที่ 19 พ.ค. 68 ผู้สื่อข่าวรายงานว่า ในการประชุมคณะกรรมการนโยบายโครงการกระตุ้นเศรษฐกิจ ครั้งที่ 2/2568 ณ ตึกภักดีบดินทร์ ทำเนียบรัฐบาล ที่มี นางสาวแพทองธาร ชินวัตร นายกรัฐมนตรี เป็นประธานการประชุม<br><br>โดยมีรายงานว่า คณะกรรมการนโยบายโครงการกระตุ้นเศรษฐกิจ เห็นชอบให้ชะลอการแจกเงินดิจิทัลวอลเล็ท 10,000 บาท เฟส 3 ออกไปก่อน แต่ยืนยันว่าไม่เกี่ยวกับเงินไม่พอ<br><br>ขณะที่ผู้สื่อข่าวถามนายกรัฐมนตรีว่าสรุปเดินหน้าต่อหรือต้องทบทวน โดยนายกรัฐมนตรีตอบกลับสั้น ๆ ว่า “ทบทวนค่ะ เดี๋ยวให้กระทรวงการคลังแถลง”<br><br>สำหรับการแจกเงินดิจิทัล 10,000 บาท เฟส 3 กลุ่มอายุ 16-20 ปี ที่เข้าเงื่อนไขได้รับสิทธิไม่เกิน 3 ล้านคน โดยมีรูปแบบการใช้จ่ายเป็นดิจิทัล ซึ่งตามกำหนดเดิมจะสามารถใช้จ่ายได้ไม่เกินไตรมาส 2 ของปีนี้<br><br>รายละเอียดจะได้รายงานให้ทราบต่อไป</code> | <code>ในบรรดานักร้องขาประจำที่ขยันยื่นคำร้องกันระเบิด เถิดเทิง<br><br>มีนักร้องเสียงทอง 2 คน ที่จะเป็นคู่ชิงดำคว้ารางวัลแชมป์นักร้องยอดเยี่ยมแห่งปี<br><br>คนแรกคือ นายณฐพร โตประยูร เพิ่งยื่นคำร้อง กกต.ให้ส่งศาลรัฐธรรมนูญถอดถอน สว.สีนํ้าเงิน 138 คน และยื่นคำร้อง กกต.ให้ยุบพรรคภูมิใจไทยกรณีฮั้วเลือกตั้ง สว.<br><br>คนที่ 2 คือ นายสนธิญา สวัสดี เพิ่งยื่นคำร้อง กกต.ให้เช็กบิลพรรคเพื่อไทย ที่ประกาศเลื่อนการแจกเงินดิจิทัล หนึ่งหมื่นบาท ซึ่งเป็นนโยบายรัฐบาลที่ได้แถลงต่อรัฐสภา<br><br>คำร้องของนายณฐพร หรือคำร้องของนายสนธิญา คำร้องของใครจะเข้าป้ายก่อนกัน??<br><br>ยังต้องตามลุ้นตามเชียร์กันอีกหลายเดือน<br><br>แต่วันนี้ “แม่ลูกจันทร์” ขอโฟกัสคำร้องของ “นายสนธิญา” ประเด็นรัฐบาลล้มนโยบายแจกเงินดิจิทัลหนึ่งหมื่นบาท ให้ศาลรัฐธรรมนูญจัดหนักรัฐบาลนายกฯแพทองธาร ชินวัตร และพรรคเพื่อไทย<br><br>นายสนธิญาขยี้ประเด็นว่าพรรคเพื่อไทยได้ตีปี๊บหาเสียงเลือกตั้งว่า หากเป็นรัฐบาลจะลุยแจกเงินดิจิทัลภายใน 90 วัน<br><br>บัดนี้ พรรคเพื่อไทยเป็นรัฐบาลมาแล้ว 1 ปี 8 เดือน 22 วัน<br><br>แต่นโยบายเงินดิจิทัลที่รัฐบาลหาเสียงไว้กลับถูกยกเลิกกลางคัน<br><br>ทำให้ประชาชนอายุ 16 ปีถึง60 ปี ที่ลงท...</code> | <code>รัฐบาลสั่งปูพรมจับ “แบรนด์เนม ไฮโซเก๊” ล้างบางสินค้าละเมิดลิขสิทธิ์ เรียกความเชื่อมั่น วางเป้าถอนรากถอนโคนทำไทยหลุดบัญชีถูกจับตาทรัพย์สินทางปัญญาสหรัฐฯ<br><br>วันที่ 19 พ.ค. 2568 นายจิรายุ ห่วงทรัพย์ ที่ปรึกษาของนายกรัฐมนตรี ระบุว่า พล.ต.ต. ทัศน์ภูมิ จารุปรัชญ์ ผู้บังคับการปราบปรามการกระทำผิดเกี่ยวกับอาชญากรรมทางเศรษฐกิจ (บก.ปอศ.) ได้รายงานว่า ตำรวจ ปอศ. ได้เปิดมาตรการปูพรมกวาดล้างโกดังสินค้าปลอมในพื้นที่ จ.สมุทรสาคร โดยสามารถจับกุมผู้ต้องหารายสำคัญได้ 2 คน คือ นายเจียเซียน และ นายหาง สัญชาติจีน ในข้อหา“มีไว้เพื่อจำหน่าย ซึ่งสินค้าที่มีเครื่องหมายการค้า ปลอม/เลียนเครื่องหมายการค้าของบุคคลอื่นที่ได้จดทะเบียนไว้แล้วในราชอาณาจักร ตาม พ.ร.บ.เครื่องหมายการค้า พ.ศ.2534 และหรือ เอาชื่อ รูป รอยประดิษฐ์ หรือข้อความใด ๆ ในการประกอบการค้าของผู้อื่นมาใช้หรือทำให้ปรากฏชื่อสินค้าเพื่อให้ประชาชนหลงเชื่อว่าเป็นสินค้าหรือการค้าของผู้อื่นนั้น ตามประมวลกฎหมายอาญามาตรา 272”<br><br>การจับกุมดังกล่าวสามารถตรวจยึดของกลางรวมกว่า 8 หมื่นชิ้น มูลค่าความเสียหายมากกว่า 52 ล้านบาท แยกประเภทได้ดังนี้<br><br>1. สินค้าประเภทอุปกรณ์อิเ...</code> |
| <code>สมาชิกวุฒิสภา ทยอยรับทราบข้อกล่าวหาคดีฮั้ววันที่สอง หลบสื่อ ปิดปากเงียบ ขณะที่ “สว.สมชาย” ยืนยันไม่กังวล ขอชี้แจงตามข้อเท็จจริง<br><br>วันที่ 20 พ.ค. 2568 ผู้สื่อข่าวรายงาน สมาชิกวุฒิสภา (สว.) ที่คณะกรรมการสืบสวนและไต่สวนส่วนกลางคณะที่ 26 ของสำนักงานคณะกรรมการการเลือกตั้ง (กกต.) ที่เป็นคณะกรรมการร่วมกับ กรมสอบสวนคดีพิเศษ (ดีเอสไอ) เรียกมารับทราบข้อกล่าวหาในคดีฮั้ว ทยอยเดินทางมาอย่างต่อเนื่อง ส่วนใหญ่จะมาเป็นกลุ่ม พร้อมกับทนายความ และมานั่งรอเวลารับทราบข้อกล่าวหา และชี้แจงข้อกล่าวหา ที่ร้านกาแฟซึ่งอยู่ใกล้กับทางเข้าสำนักงานกกต. ชั้น 1 เพื่อหลีกเลี่ยงที่จะพบกับผู้สื่อข่าว<br><br>โดยเมื่อผู้สื่อข่าวพบกับคนกลุ่มหนึ่ง นั่งอยู่บริเวณร้านกาแฟ หนึ่งในนั้นสวมเสื้อติดตราวุฒิสภาจึงเข้าไปสอบถามว่า เป็นกลุ่มสว.ที่จะมาชี้แจงข้อกล่าวหาในวันนี้หรือไม่ แต่ทั้งหมดไม่พูดกับผู้สื่อข่าว ปฏิเสธที่จะให้ข้อมูล และมีท่าทีอึดอัด ผู้สื่อข่าวจึงถามย้ำว่า มาชี้แจงใช่หรือไม่ ก่อนที่หนึ่งในนั้นจะยอมรับว่า “ใช่”<br><br>ระหว่างนั้นผู้สื่อข่าวหันไปถาม ชายใส่เสื้อสีขาวว่าคือ นายจตุพร เรียงเงิน หรือไม่ เจ้าตัวถามกลับว่า “ใช่ไหมล่ะ” เมื่อผ...</code> | <code>“นภินทร ศรีสรรพางค์” รมช.พาณิชย์ พรรคภูมิใจไทย ยืนยันไม่กังวลจ่อถูก กกต. เรียกแจงคดีฮั้ว สว. พร้อมทำตามกฎหมายทุกองค์กร ยืนยันความบริสุทธิ์ ปัดวิจารณ์เป็นเกมการเมือง หลังถูกโยงศึกแดง-น้ำเงิน<br><br>วันที่ 19 พฤษภาคม 2568 นายนภินทร ศรีสรรพางค์ รัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงพาณิชย์ ในฐานะแกนนำพรรคภูมิใจไทย กล่าวถึงกรณีมีข่าวคณะกรรมการการเลือกตั้ง (กกต.) เตรียมออกหมายเรียกให้ไปชี้แจงคดีฮั้วเลือก สว. ว่าตนยังไม่ได้เห็นหนังสือ ทราบแต่เพียงจากข่าว ซึ่งตนพร้อมชี้แจง ไม่มีปัญหาอะไร และพร้อมปฏิบัติตามข้อกฎหมายของทุกหน่วยงาน<br><br>เมื่อถามว่าการถูกออกหมายเรียกเช่นนี้เกี่ยวโยงกับการเมืองหรือไม่ นายนภินทร ระบุว่า ไม่ขอวิจารณ์ แต่ยืนยันหากมีหมายเรียกก็พร้อมไปชี้แจงข้อเท็จจริง และปฏิบัติตามหมายทุกอย่างเพื่อยืนยันความบริสุทธิ์ของตัวเองว่าไม่เกี่ยวข้อง<br><br>ผู้สื่อข่าวถามต่อ กรณีดังกล่าวจะส่งผลอย่างไรต่อพรรคภูมิใจไทยหรือไม่ นายนภินทร ตอบว่า ไม่น่าจะส่งผลอะไร และขณะนี้ยังไม่ได้พูดคุยกับ นายอนุทิน ชาญวีรกูล รองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงมหาดไทย ในฐานะหัวหน้าพรรคภูมิใจไทย<br><br>ขณะที่คำถามว่าจะเป็นเกมการเมืองระหว่างแดงกั...</code> | <code>“ศิริกัญญา ตันสกุล” เผย พรรคประชาชน เตรียม 40 สส. อภิปรายงบประมาณปี 69 จัดเต็มธีม“ช่วยรัฐบาลหาเงิน โอกาสสุดท้าย ก่อนเศรษฐกิจไทยพังจริง”ชี้ รัฐบาลทุ่มงบ 1.57 แสนล้านบาท กระตุ้นเศรษฐกิจ เร่งหน่วยงานส่งโครงการในไม่กี่วัน เปิดช่องคนมีโครงการในกระเป๋าอยู่แล้วได้โอกาส ทำคนไม่มีโครงการพลาดโอกาส มองเสถียรภาพรัฐบาลส่งผลโหวตผ่านร่าง<br><br>วันที่ 23 พฤษภาคม 2568 น.ส.ศิริกัญญา ตันสกุล สส. บัญชีรายชื่อ และรองหัวหน้าพรรคประชาชน (ปชป.) ให้สัมภาษณ์ถึงความพร้อมในการอภิปรายร่างพระราชบัญญัติ (พ.ร.บ.) งบประมาณรายจ่ายประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2569 ของพรรคปชน. ว่า ช่วงนี้จะมีการซักซ้อมผู้อภิปรายกันอย่างเข้มข้น เนื่องจากเพิ่งได้รับเอกสารร่างพ.ร.บ.งบประมาณฯ เมื่อวันที่ 20 พฤษภาคมที่ผ่านมา เราพยายามคัดเลือกบุคคลที่จะอภิปรายในหัวข้อและประเด็นต่างๆ ที่จะไม่ซ้ำกันเลย โดยเบื้องต้นน่าจะมีผู้อภิปรายประมาณ 40 กว่าคน<br><br>เมื่อถามว่า จะมีธีมในการอภิปรายหรือไม่ น.ส.ศิริกัญญา กล่าวว่า เนื่องจากปีนี้ประเทศกำลังเข้าสู่ช่วงที่เศรษฐกิจกำลังตกต่ำ ฉะนั้น เราจึงเห็นว่าเราควรที่จะช่วยรัฐบาลหางบประมาณ จึงเป็นธีม“ช่วยรัฐบาลหาเงิน โอกาสสุดท้าย ...</code> |
| <code>“ศุภชัย ใจสมุทร” ข้องใจสำนวนสอบสวนคดีฮั้วเลือก สว. อยู่ในมือ “ณฐพร” ซัดถูกใช้เป็นเครื่องมือเล่นงานพรรคภูมิใจไทย ทวงถามคดีฟอกเงินสหกรณ์คลองจั่นที่อยู่ในดีเอสไอถึงไหนแล้ว อัดยับใช้สิทธิต้องมือสะอาด<br><br>วันที่ 24 พ.ค. 2568 นายศุภชัย ใจสมุทร ทีมกฎหมายพรรคภูมิใจไทย (ภท.) กล่าวถึงกรณีนายณฐพร โตประยูร อดีตที่ปรึกษาผู้ตรวจการแผ่นดิน ยื่นคำร้องต่อคณะกรรมการการเลือกตั้ง (กกต.) ให้ส่งเรื่องให้ศาลรัฐธรรมนูญวินิจฉัยสมาชิกภาพของสมาชิกวุฒิสภา (สว.) เกี่ยวกับคดีฮั้วเลือก สว. โดยเนื้อหาในคำร้องดังกล่าวพาดพิงถึงพรรคภท.ว่า ขณะนี้ฝ่ายกฎหมายพรรคกำลังพิจารณาดำเนินคดีกับนายณฐพร ในหลายข้อกล่าวหาที่ทำให้หัวหน้าพรรค และคณะกรรมการบริหารพรรคได้รับความเสียหาย เนื่องจากเป็นการใช้สิทธิ์ไม่สุจริต มีวาระซ้อน แบ่งหน้าที่กันทำเป็นกระบวนการ รับงานกันเพื่อมาทำลายพรรคหรือไม่ โดยเฉพาะข้อมูลและพยานหลักฐานที่นายณฐพรอ้างว่าได้รับมาจากกรมสอบสวนคดีพิเศษ หรือ (ดีเอสไอ) และกกต. อยากถามว่าได้มาได้อย่างไร และจะใช้เป็นหลักฐานที่ชอบด้วยกฎหมายหรือไม่<br><br>นายศุภชัย กล่าวต่อมา จากการตรวจสอบข้อมูลจากสำนักข่าวอิศรา เมื่อวันที่ 3 พ.ย. 2564 พบว่า ...</code> | <code>“ณฐพร โตประยูร” ส่งทีมทนายยื่นคำร้องต่อ กกต. ขอให้ศาลรัฐธรรมนูญ สั่ง 138 สว. หยุดปฏิบัติหน้าที่ ฐานเซาะกร่อนบ่อนทำลายการปกครองระบอบประชาธิปไตยอันมีพระมหากษัตริย์ทรงเป็นประมุข<br><br>วันที่ 20 พ.ค. 2568 ที่สำนักงาน กกต. นายณฐพร โตประยูร อดีตที่ปรึกษาประธานผู้ตรวจการแผ่นดิน ส่งทีมกฎหมายนำเอกสารคำร้อง ยื่นต่อคณะกรรมการการเลือกตั้ง (กกต.) ขอให้พิจารณา ส่งเรื่องให้ศาลรัฐธรรมนูญวินิจฉัยสมาชิกภาพ สว. ตามมาตรา 82 เพื่อให้ศาลรัฐธรรมนูญมีคำสั่งให้ ส.ว. หยุดปฏิบัติหน้าที่ หลังดีเอสไอ และ กกต. สืบสวนร่วมกันจนพบพยานหลักฐานในขบวนการฮั้วฯ โดยในเอกสารคำร้อง ระบุตอนหนึ่งว่า นับตั้งแต่ สว. เข้ามาปฏิบัติหน้าที่ พบว่า ไม่มีความเป็นกลางเอื้อประโยชน์ให้กับพรรคภท. และกลุ่มบุคคลที่มีอิทธิพลภายในพรรคดังกล่าว การปฏิบัติหน้าที่ของ สว. กลุ่มนี้ อาศัยเสียงข้างมากคัดเลือกประธาน สว. รองประธาน สว. และประธาน กมธ. ทุกคณะ ทิศทางการลงมติของ สว. ชุดนี้ยังเป็นไปในทิศทางเดียวกันทุกครั้ง เป็นกังวลอีกประเด็น คือ การเห็นชอบการคัดเลือกบุคคลที่จะเข้ามาดำรงตำแหน่งในองค์กรอิสระ จากพฤติกรรมดังกล่าวแสดงให้เห็นว่า สว. กลุ่มนี้ กระทำการฝ่าฝ...</code> | <code>“ขัตติยา” ป้อง “ยิ่งลักษณ์” ไม่ใช่ผู้ทุจริต มั่นใจสักวันหนึ่งต้องได้รับความเป็นธรรมกลับคืนมา ขณะที่อดีตเลขาฯส่วนตัวเจ็บปวดและหดหู่ หนี้ 10,028 ล้าน ชดใช้ทั้งชีวิตก็ไม่มีวันหมด<br><br>เมื่อเวลา 17.00 น.วันที่ 22 พ.ค. 2568 น.ส.ขัตติยา สวัสดิผล ส.ส. พรรคเพื่อไทย โพสต์เฟซบุ๊กส่วนตัวระบุว่า โครงการที่ตั้งใจยกระดับคุณภาพชีวิตชาวนา กลับกลายเป็นภาระทางกฎหมายของผู้นำ“แม้วันนี้ผลการตัดสินจะออกมาในทิศทางหนึ่ง แต่ความรู้สึกของคนจำนวนมากกลับเดินสวนไปในอีกทาง ตนเชื่ออย่างบริสุทธิ์ใจว่า น.ส.ยิ่งลักษณ์ ไม่ใช่ผู้ทุจริต แต่เป็นผู้นำที่ยืนหยัดทำนโยบายเพื่อคนตัวเล็ก มีเจตนาเดียวคือหวังให้พี่น้องชาวนาไทยมีชีวิตที่ดีขึ้น”<br><br>น.ส.ขัตติยา กล่าวด้วยว่า ในวันนี้ ประชาชนพากันตั้งคำถามว่า ต้นเหตุแท้จริงคือกระบวนการตรวจสอบอันบิดเบี้ยวที่เกิดภายหลังการยึดอำนาจใช่หรือไม่ ที่ทำให้ผู้นำที่หวังช่วยชาวนา กลับต้องมารับผิดแทนระบบที่ไม่ปกติ ความจริงเป็นสิ่งไม่ตาย และเวลาจะพิสูจน์ให้เห็นว่าใครยืนอยู่ข้างไหนในความจริงชุดนี้ แต่ที่แน่นอนที่สุด คือผู้นำที่มาจากประชาชนและยืนหยัดเพื่อประชาชน จะต้องได้รับความเป็นธรรมคืนมาในสักวันหนึ่ง<br><br>อ...</code> |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
```json
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "cos_sim"
}
```
### Evaluation Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 940 evaluation samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 940 samples:
| | anchor | positive | negative |
|:--------|:---------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 78 tokens</li><li>mean: 1479.98 tokens</li><li>max: 7234 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 70 tokens</li><li>mean: 1140.32 tokens</li><li>max: 7234 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 69 tokens</li><li>mean: 633.92 tokens</li><li>max: 7234 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>"กุสุมาลวตี" บุก กกต. ยื่นยุบพรรคภูมิใจไทย ปูดหลักฐานเด็ดเรียก สว. น้ำเงินเข้าโรงแรมดังเซ็นใบลาออกเป็นประกัน เผยเส้นเงินโยงบิ๊กบอสทางภาคอีสาน<br><br>วันที่ 20 พฤษภาคม นางกุสุมาลวตี ศิริโกมุท อดีตผู้สมัคร สว. เดินทางมาที่สำนักงานคณะกรรมการการเลือกตั้ง (กกต.) เพื่อขอให้วินิจฉัยยุบพรรคภูมิใจไทย โดยนางกุสุมาลวตีกล่าวว่า มายื่นขอให้ยุบพรรคภูมิใจไทยเนื่องจากหัวหน้าพรรค เลขาธิการพรรค และสมาชิกพรรค ได้กระทำความผิดตามรัฐธรรมนูญที่ว่าด้วยการได้มาซึ่ง สว. เนื่องจากมีหลักฐานเรื่องการอั้งยี่ การฟอกเงิน โดยเส้นทางการเงินที่อาจโยงไปถึงผู้บริหารพรรค และหลังการเลือกตั้ง สว.เสร็จสิ้นได้มีการเรียก สว.ที่ผ่านการคัดเลือกเข้าไปที่โรงแรมดังเพื่อให้เขียนใบลาออกล่วงหน้า หากทำผิดจากที่สั่งก็จะให้ลาออกทันที เพื่อให้ สว.อยู่ภายใต้การสั่งการของพรรคภูมิใจไทย<br><br>นางกุสุมาลวตีกล่าวต่อว่า ตนไม่เคยมีเรื่องโกรธแค้นกับบุคคลเหล่านี้ แต่ทำในฐานะคนไทยเพื่อให้เห็นกระบวนการที่เกิดขึ้นว่าเป็นสิ่งที่อุกอาจไม่เกรงกลัวฟ้าดิน กฎหมาย และกระบวนการยุติธรรม ขณะที่กระบวนการเลือกองค์กรอิสระ ก่อนหน้านี้มีผู้ชายและผู้หญิงที่เป็นคนดีมากก็หลุดไป จา...</code> | <code>“วันนอร์” ไม่ชัวร์ปมยื่นศาลรัฐธรรมนูญ สั่ง สว. ยุติทำหน้าที่เลือก คกก.องค์กรอิสระ ชี้ หากยื่นมาทางประธานสภาฯ ต้องให้ฝ่ายกฎหมายตรวจสอบก่อน<br><br>เมื่อเวลา 12.30 น. วันที่ 19 พฤษภาคม 2568 นายวันมูหะมัดนอร์ มะทา ประธานสภาผู้แทนราษฎร ให้สัมภาษณ์ที่รัฐสภา กรณี น.ส.นันทนา นันทวโรภาส สมาชิกวุฒิสภา (สว.) กลุ่มพันธุ์ใหม่ ระบุจะยื่นคำร้องล่ารายชื่อ สว. ส่งศาลรัฐธรรมนูญวินิจฉัย เพื่อให้ สว. 200 คน หยุดปฏิบัติหน้าที่เฉพาะส่วนที่เกี่ยวข้องกับการคัดเลือกบุคคลที่จะดำรงตำแหน่งในองค์กรอิสระและศาลรัฐธรรมนูญผ่านประธานวุฒิสภา และอาจทำหนังสือยื่นต่อประธานสภาผู้แทนราษฎรด้วย ว่า ตนไม่ทราบว่าหน้าที่ส่วนนี้เป็นหน้าที่ของประธานสภาฯ หรือไม่ ต้องดูในข้อกฎหมายก่อน ต้องเห็นข้อมูลก่อนว่าร้องเรียนประเด็นไหน เป็นอำนาจหน้าที่ขององค์กรใด<br><br>“หากยื่นมาทางประธานสภาฯ ต้องส่งให้ฝ่ายกฎหมายตรวจสอบก่อน แต่การสั่งให้ สว. หยุดปฏิบัติหน้าที่ น่าจะไม่ใช่อำนาจของทั้ง 2 สภาฯ เป็นเรื่องขององค์กรอิสระ”<br><br>...</code> | <code>ระทึก รถบรรทุกสาร CO2 รั่วไหลพวยพุ่งสีขาวเป็นทางยาว ฟุ้งกระจายเป็นวงกว้าง บริเวณก่อนขึ้นเขาโทน ปราจีนบุรี ล่าสุดสามารถควบคุม CO2 ได้เรียบร้อย ไม่ได้รับอันตรายแก่ผู้ใช้ถนนร่วมแต่อย่างใด<br><br>เมื่อเวลา 15.00 น. วันที่ 14 พ.ค. 68 เฟซบุ๊กสภ.วังขอนแดงได้โพสต์คลิปรถบรรทุกสาร CO2 กำลังรั่วไหลพวยพุ่งเป็นสีขาวทางยาวฟุ้งกระจายเป็นวงกว้าง พร้อมข้อความเตือนภัยแก่ผู้ใช้รถใช้ถนน ระบุว่า"ประชาสัมพันธ์ สำหรับผู้ใช้รถใช้ถนนให้ระวังมลพิษทางอากาศ ซึ่งควันอาจจะบดบังทัศนวิสัยในการขับรถ (ความเข้มข้นโดยทั่วไปของพื้นที่โล่ง ไม่มีผลกระทบต่อสุขภาพ) เนื่องจากมีรถบรรทุกสาร CO2 รั่วครับ ขาขึ้นวังน้ำเขียว ถนนสาย 304 บริเวณหลัก กม. ที่ กม. 208 ต.บุพราหมณ์ อ.นาดี จ.ปราจีนบุรี"<br><br>จากการโทรศัพท์ไปสอบถาม พ.ต.ต.กมลภพ หาญเวช สว.ส.ทล.5 กก.3 บก.ทล. ให้ข้อมูลว่า จากการตรวจสอบรายละเอียดเบื้องต้นทราบว่า ถนนสาย 304 ผ่านภูเขาศาลโทน กม.208 +00 ฝั่งขาขึ้นวังน้ำเขียว ต.บุพราหมณ์ อ.นาดี จ.ปราจีนบุรี มีรถบรรทุกคาร์บอนไดออกไซด์ CO2 ใช้ในระบบหล่อเย็นหรือน้ำแข็งแห้ง ในรูปก๊าซจากย่านนิคมอุตสาหกรรมภาคตะวันออก นำไป จ.นครราชสีมา<br><br>...<br><br>เมื่อมาถึง...</code> |
| <code>คดีฮั้วเลือก สว. บานทะโรค จะปฏิเสธหรือยอมรับหรือไม่ก็ตาม เป็นเรื่องของ การชิงอำนาจทางการเมือง ระหว่าง สีแดง กับ สีน้ำเงิน ถ้าจะพูดกันอย่างตรงไปตรงมา ระหว่างพรรคเพื่อไทยกับพรรคภูมิใจไทย ในขั้วพรรคร่วมรัฐบาลนับว่าเป็นขั้วการเมืองอันดับ 1 และอันดับ 2 มีผลทางการเมืองอย่างไร ในกรณีเกิดอุบติเหตุทางการเมือง เช่น กรณีนายกฯลาออกหรือต้องยุติการปฏิบัติหน้าที่ ครม.ไปทั้งคณะ ต้องมีการตั้งรัฐบาลกันใหม่ แม้จะอยู่ในขั้วรัฐบาลเดิมแต่ทุกพรรคการเมืองก็มีสิทธิเสนอ แคนดิเดตนายกฯของพรรคเข้าชิงตำแหน่งนายกฯ เพราะฉะนั้นถ้าพรรคอันดับ 1 ตั้งไม่ได้ เป็นสิทธิอันชอบธรรมของพรรคอันดับ 2 พูดกันให้ชัดเจน อนุทิน ชาญวีรกูล หัวหน้าพรรคภูมิใจไทยก็มีโอกาสที่จะเป็นนายกฯได้ถ้ารวบรวมเสียงข้างมากในสภาได้ และต้องพูดกันแบบตรงไปตรงมา ศักยภาพของภูมิใจไทยเวลานี้ไม่ได้อยู่ที่เสียง สส. 69 เสียงในสภา ยังมีเสียง สว.ที่ให้การสนับสนุนตามข่าวคือ อีก 150 เสียง เท่ากับว่า 140 เสียงของเพื่อไทยไม่มีความหมายใดๆในการบริหารราชการแผ่นดินในลักษณะของรัฐบาลผสมจึงต้องล้ม สว.ให้ได้<br><br>ระหว่างองค์กรอิสระตามรัฐธรรมนูญ ดีเอสไอ กกต. ทำหน้าที่สืบสวนสอบสวน ดำเ...</code> | <code>อัตราเร่ง สุดแรงเหยียบ เกมไว ตรวจสอบกระบวนการได้มาซึ่ง สว. ไม่บริสุทธิ์และยุติธรรม ปม “ฮั้ว สว.” โดยคณะกรรมการสืบสวนและไต่สวนกลาง ของ กกต. ที่มีทีมกรมสอบสวนคดีพิเศษ (ดีเอสไอ) ส่งคนร่วมวง เดินเข้าสู่ห้วงระทึก<br><br>ทยอยเรียกตัวเป้าหมายเข้ามารับทราบข้อกล่าวหาจาก กกต.ลอตแรก สว.50 กว่าราย ต่อด้วยลอต 2 ไม่กี่วันมานี้ 10 ราย มีทั้ง สว.นักการเมืองท้องถิ่นสายสีน้ำเงิน ไปจนถึงรัฐมนตรี อดีตรัฐมนตรี ที่ปรึกษารัฐมนตรี<br><br>เท่านี้ก็ซู้ดปากเผ็ดร้อนแล้ว<br><br>กระแสข่าวจากทีมบี้ปมฮั้ว สว. ให้ดูลอตต่อไป ว่ากันว่ามีเป้าหมายในข่ายไปถึงหลัก 100 ราย จะโดนเรียกตัวมารับข้อกล่าวหา<br><br>เป็นไคลแมกซ์ ซ้อนไคลแมกซ์ ชื่อดังสกุลเด่นของเครือข่ายสีน้ำเงินทั้งนั้น โดยเฉพาะในกลุ่มคนรุ่นใหม่ “ยังบลัด” ที่กำลังรุ่ง ทายาทของนักการเมืองผู้กว้างขวาง ผู้มากบารมี ระดับต้นท่อหัวจ่าย<br><br>เขย่า “บ้านใหญ่” ภาคกลาง ภาคอีสาน ภาคใต้<br><br>เครื่องติด เหยียบมิดเกจ์เต็มไมล์ อะไรก็มาหยุดไม่ได้ ทีมบี้ปมฮั้ว สว.ไม่มีแตะเบรก แม้ล่าสุด “บิ๊กวี” พ.ต.อ.ทวี สอดส่อง รมว.ยุติธรรม จะถูกคำสั่งศาลรัฐธรรมนูญให้ “หยุดปฏิบัติหน้าที่” ในส่วนกำกับดูแลดีเอสไอ<br><br>เหมือนเจอทิ่มเข้าต...</code> | <code>หมอดูขอแจง หลังแม่พาลูกวัย 16 ร้องทนายดัง อ้างถูกหลอกสูญเงินกว่า 5 แสน ยันไม่เคยมีการล่วงละเมิด แจงเงินที่จ่ายมาเป็นค่าอะไรบ้าง ย้ำยึดสัจจะ ไม่มีเกินเลยแน่นอน<br><br>วันที่ 6 พ.ค. 68 จากกรณี นางเอ (นามสมมติ) พาลูกชายวัย 16 ปี นักเรียนมัธยมปลายโรงเรียนชื่อดังในกรุงเทพมหานคร เข้าร้องเรียนกับนายรณณรงค์ แก้วเพ็ชร์ ประธานมูลนิธิรณรงค์ทวงคืนความยุติธรรมในสังคม อ้างว่าถูก นายเสริม (นามสมมติ) หมอดูรายหนึ่ง หลอกลวงให้ทำพิธีกรรมแปลกประหลาดอย่างต่อเนื่องนานกว่า 3 ปี มีลักษณะล่วงละเมิดทางเพศ แอบแฝงกลวิธีครอบงำจิตใจ จนเด็กชายสูญเงินเกินครึ่งล้านบาท และมีอาการเครียดขั้นรุนแรงหลังถูกแฟนสาวบอกเลิก<br><br>เกี่ยวกับเรื่องนี้ ผู้สื่อข่าวเดินทางไปพบนายเสริม หมอดูคนดังกล่าว ซึ่งเป็นพระอาจารย์สายพราหมณ์ เล่าว่า ตนไปตั้งโต๊ะดูดวงที่ถนนพระรามสองทุกคืนเป็นระยะเวลากว่าสามปี และรู้จักกับน้องได้ประมาณสามปีกว่า ซึ่งตนสามารถดูดวง ต่อชะตาได้ ซึ่งปกติแล้วตนเองจะชอบทำนายทายทัก รวมถึงมีสะเดาะเคราะห์ ไหว้พระราหู ไหว้ของดำ และมักจะทำที่จุดที่ตนเองตั้งโต๊ะดูดวง<br><br>ส่วนเคสของน้องวัย 16 ได้เข้ามาหาตนเอง และพูดว่าผมทุกข์ ตนจึงให้เอาวันเดื...</code> |
| <code>คนไทยหมดหวังที่จะมีชีวิตความเป็นอยู่ที่ดีอีกครั้งเมื่อนักการเมืองจากพรรคการเมืองร่วมรัฐบาล เปิดศึกแสดงให้ผู้คนทั่วไปเห็นชัดเจนว่า มีความไม่ลงรอยกันอย่างรุนแรงแทบจะในทุกเรื่องที่เป็นนโยบายแถลงต่อรัฐสภา<br><br>ผลทำให้รัฐบาลที่มีพรรคเพื่อไทยเป็นแกนนำ มีน.ส.แพทองธาร ชินวัตรเป็นนายกรัฐมนตรีไม่สามารถบริหารราชการแผ่นดินให้เป็นไปตามเป้าประสงค์ได้ ... และนั่นส่งผลให้กราฟเศรษฐกิจประเทศดิ่งหัวลงตามลำดับ<br><br>เมื่อการค้าการขายหดตัว ประชาชนไม่ใช้จ่าย นักท่องเที่ยวไม่เข้าประเทศ การลงทุนจากภาครัฐ และภาคเอกชนไม่เกิดขึ้น ธุรกิจใหญ่ๆ หลายแห่งในประเทศเริ่มประสบปัญหาการขาดทุน<br><br>ตึกแถว และธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ที่เป็นดัชนีชี้วัดเศรษฐกิจถูกเทขายออกมาในตลาดในราคาที่ต่ำกว่าราคาที่ขอกู้จากแบงก์พาณิชย์ และ สถาบันการเงิน เช่นเดียวกับการเลหลังขายรถยนต์ของเต้นท์รถมือสอง<br><br>ที่เป็นปัญหาสำคัญอีกเรื่องก็คือ เมื่อนักการเมือง และพรรคการเมืองร่วมรัฐบาลเกิดความขัดแย้งกันอย่างรุนแรงรัฐมนตรีในรัฐบาล และ ข้าราชการกระทรวงต่างๆ จึงเข้าเกียร์ว่างกันหมด<br><br>เพราะไม่มีความชัดเจนว่ารัฐบาลจะให้ดำเนินการในนโยบายนั้นๆ อย่างไร?...เช่น นโยบายการแจกเงิ...</code> | <code>“พล.อ.เกรียงไกร” รอง ปธ.วุฒิสภา คนที่ 1 เข้ารับทราบข้อกล่าวหา กกต. คดีฮั้ว สว. แล้ว ยืนยันไม่หนักใจ รับคุยเพื่อน สว. ก่อนมา ถามกลับทำได้หรือเปล่าหลัง “นันทนา” ล่ารายชื่อเบรกเลือกองค์กรอิสระ<br><br>วันที่ 19 พฤษภาคม 2568 พล.อ.เกรียงไกร ศรีรักษ์ รองประธานวุฒิสภา คนที่ 1 เปิดเผยภายหลังเดินทางมารับทราบข้อกล่าวหาในคดีฮั้วเลือก สว. ในรอบแรก ที่สำนักงานคณะกรรมการการเลือกตั้ง (กกต.) ว่า วันนี้มารับทราบข้อกล่าวหา ซึ่งเจ้าหน้าที่ได้มีการซักถามตามปกติ แต่ไม่สามารถบอกได้ว่าเป็นประเด็นใดบ้าง ผู้สื่อข่าวถามต่อใช้สิทธิ์ชี้แจงด้วยวาจา ไม่ใช่การชี้แจงด้วยเอกสารภายหลังใช่หรือไม่ พล.อ.เกรียงไกร ตอบว่า ก็ทำทุกอย่าง อะไรทำได้ก็ต้องทำ<br><br>เมื่อถามย้ำว่าก่อนเดินทางมาชี้แจงได้มีการหารือกับเพื่อน สว. หรือไม่ พล.อ.เกรียงไกร กล่าวว่า ต่างคนต่างคุยกัน แต่ก็มีการคุยกันอยู่แล้วว่าจะต้องทำอย่างไร อย่างน้อยต้องมารับทราบข้อกล่าวหาก่อน พร้อมระบุว่าตนรู้สึกโล่งใจมาตลอด ซึ่งหลังรับทราบข้อกล่าวหาก็ไม่ได้รู้สึกหนักใจอะไร ส่วนคำถามว่าก่อนจะถูกตรวจสอบเรื่องฮั้ว สว. เคยถูกสอบเรื่องอื่นมาก่อน เช่นเรื่องคุณสมบัติหรือไม่ พล.อ.เกรียงไกร ร...</code> | <code>คนที่มุ่งมั่นจะไปนั่งเก้าอี้ผู้ว่าการแบงก์ชาติเนี่ย นัยว่า เค้าจะคัดแต่คนหน้าตาดี ที่มีพื้นฐานดี นามสกุลดี มีการศึกษาดีห้อยท้ายมาด้วย...<br><br>ยิ่งยามที่เศรษฐกิจประเทศจำเป็นต้องพึ่งพาระบบการเงินเพื่อช่วยเหลือคนไทยจำนวนมาก<br><br>ก็ยิ่งต้องหาคนประเภทที่เข้าใจสังคมไทยเป็นอย่างดี และมีแนวคิดเรื่องการเงินเพื่อสังคม เข้ามาร่วมด้วยช่วยกันอีกทาง<br><br>จะมองหา “คนหน้าตาดี แต่ใจดำ” ไม่ได้อีกแล้ว แคนดิเดต ของเก้าอี้ผู้ว่าการแบงก์ชาติจึงมีรายชื่อเพิ่มมาอีก 1 คน<br><br>หลังมีคนเผยชื่อผู้มีคุณสมบัติข้างต้น 5 รายออกมา อาทิ เอกนิติ นิติทัณฑ์ประภาศ, รุ่ง มัลลิกะมาส, สมประวิณ มันประเสริฐ, กอบศักดิ์ ภูตระกูล และสันติธาร เสถียรไทย...มานำเสนอ เป็นต้น<br><br>ส่วนรายชื่อที่เพิ่มมาแบบเงียบๆอีก 1 แถมมีรางวัลสุดยอดผู้บริหารองค์กรกับกำไร 30,000 ล้านบาท การันตีมาด้วยก็คือ วิทัย รัตนากร ผอ.ออมสิน นี่เอง!!<br><br>คลิกอ่านคอลัมน์ "ชะแว้ป" เพิ่มเติม</code> |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
```json
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "cos_sim"
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: epoch
- `per_device_train_batch_size`: 1
- `num_train_epochs`: 10
- `warmup_ratio`: 0.1
- `bf16`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: epoch
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 1
- `per_device_eval_batch_size`: 8
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 5e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 10
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.1
- `warmup_steps`: 0
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: True
- `fp16`: False
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: None
- `local_rank`: 0
- `ddp_backend`: None
- `tpu_num_cores`: None
- `tpu_metrics_debug`: False
- `debug`: []
- `dataloader_drop_last`: False
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: False
- `ignore_data_skip`: False
- `fsdp`: []
- `fsdp_min_num_params`: 0
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
- `tp_size`: 0
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
- `deepspeed`: None
- `label_smoothing_factor`: 0.0
- `optim`: adamw_torch
- `optim_args`: None
- `adafactor`: False
- `group_by_length`: False
- `length_column_name`: length
- `ddp_find_unused_parameters`: None
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
- `ddp_broadcast_buffers`: False
- `dataloader_pin_memory`: True
- `dataloader_persistent_workers`: False
- `skip_memory_metrics`: True
- `use_legacy_prediction_loop`: False
- `push_to_hub`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: None
- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: None
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `include_for_metrics`: []
- `eval_do_concat_batches`: True
- `fp16_backend`: auto
- `push_to_hub_model_id`: None
- `push_to_hub_organization`: None
- `mp_parameters`:
- `auto_find_batch_size`: False
- `full_determinism`: False
- `torchdynamo`: None
- `ray_scope`: last
- `ddp_timeout`: 1800
- `torch_compile`: False
- `torch_compile_backend`: None
- `torch_compile_mode`: None
- `include_tokens_per_second`: False
- `include_num_input_tokens_seen`: False
- `neftune_noise_alpha`: None
- `optim_target_modules`: None
- `batch_eval_metrics`: False
- `eval_on_start`: False
- `use_liger_kernel`: False
- `eval_use_gather_object`: False
- `average_tokens_across_devices`: False
- `prompts`: None
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
</details>
### Training Logs
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|:------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.1330 | 500 | 0.0141 | - |
| 0.2660 | 1000 | 0.0068 | - |
| 0.3989 | 1500 | 0.0113 | - |
| 0.5319 | 2000 | 0.0019 | - |
| 0.6649 | 2500 | 0.0287 | - |
| 0.7979 | 3000 | 0.0645 | - |
| 0.9309 | 3500 | 0.0885 | - |
| 1.0 | 3760 | - | 2.7696 |
| 1.0638 | 4000 | 0.7905 | - |
| 1.1968 | 4500 | 0.7274 | - |
| 1.3298 | 5000 | 0.7347 | - |
| 1.4628 | 5500 | 0.7233 | - |
| 1.5957 | 6000 | 0.7194 | - |
| 1.7287 | 6500 | 0.7242 | - |
| 1.8617 | 7000 | 0.7135 | - |
| 1.9947 | 7500 | 0.7317 | - |
| 2.0 | 7520 | - | 2.7696 |
| 2.1277 | 8000 | 0.7052 | - |
| 2.2606 | 8500 | 0.7285 | - |
| 2.3936 | 9000 | 0.7037 | - |
| 2.5266 | 9500 | 0.7246 | - |
| 2.6596 | 10000 | 0.7253 | - |
| 2.7926 | 10500 | 0.7183 | - |
| 2.9255 | 11000 | 0.7097 | - |
| 3.0 | 11280 | - | 2.7696 |
| 3.0585 | 11500 | 0.7164 | - |
| 3.1915 | 12000 | 0.7098 | - |
| 3.3245 | 12500 | 0.7082 | - |
| 3.4574 | 13000 | 0.7225 | - |
| 3.5904 | 13500 | 0.7359 | - |
| 3.7234 | 14000 | 0.7153 | - |
| 3.8564 | 14500 | 0.7011 | - |
| 3.9894 | 15000 | 0.7085 | - |
| 4.0 | 15040 | - | 2.7696 |
| 4.1223 | 15500 | 0.7115 | - |
| 4.2553 | 16000 | 0.698 | - |
| 4.3883 | 16500 | 0.7072 | - |
| 4.5213 | 17000 | 0.6966 | - |
| 4.6543 | 17500 | 0.7281 | - |
| 4.7872 | 18000 | 0.7135 | - |
| 4.9202 | 18500 | 0.7011 | - |
| 5.0 | 18800 | - | 2.7696 |
| 5.0532 | 19000 | 0.701 | - |
| 5.1862 | 19500 | 0.7034 | - |
| 5.3191 | 20000 | 0.7134 | - |
| 5.4521 | 20500 | 0.7079 | - |
| 5.5851 | 21000 | 0.7004 | - |
| 5.7181 | 21500 | 0.7153 | - |
| 5.8511 | 22000 | 0.7122 | - |
| 5.9840 | 22500 | 0.7131 | - |
| 6.0 | 22560 | - | 2.7696 |
| 6.1170 | 23000 | 0.7015 | - |
| 6.25 | 23500 | 0.715 | - |
| 6.3830 | 24000 | 0.718 | - |
| 6.5160 | 24500 | 0.7112 | - |
| 6.6489 | 25000 | 0.7074 | - |
| 6.7819 | 25500 | 0.7115 | - |
| 6.9149 | 26000 | 0.7137 | - |
| 7.0 | 26320 | - | 2.7696 |
| 7.0479 | 26500 | 0.7058 | - |
| 7.1809 | 27000 | 0.7081 | - |
| 7.3138 | 27500 | 0.7152 | - |
| 7.4468 | 28000 | 0.7107 | - |
| 7.5798 | 28500 | 0.7437 | - |
| 7.7128 | 29000 | 0.71 | - |
| 7.8457 | 29500 | 0.7127 | - |
| 7.9787 | 30000 | 0.7072 | - |
| 8.0 | 30080 | - | 2.7696 |
| 8.1117 | 30500 | 0.7106 | - |
| 8.2447 | 31000 | 0.7019 | - |
| 8.3777 | 31500 | 0.7311 | - |
| 8.5106 | 32000 | 0.7038 | - |
| 8.6436 | 32500 | 0.7061 | - |
| 8.7766 | 33000 | 0.7318 | - |
| 8.9096 | 33500 | 0.6961 | - |
| 9.0 | 33840 | - | 2.7696 |
| 9.0426 | 34000 | 0.7171 | - |
| 9.1755 | 34500 | 0.722 | - |
| 9.3085 | 35000 | 0.7034 | - |
| 9.4415 | 35500 | 0.7141 | - |
| 9.5745 | 36000 | 0.7031 | - |
| 9.7074 | 36500 | 0.7219 | - |
| 9.8404 | 37000 | 0.6994 | - |
| 9.9734 | 37500 | 0.7247 | - |
| 10.0 | 37600 | - | 2.7696 |
### Framework Versions
- Python: 3.11.12
- Sentence Transformers: 4.1.0
- Transformers: 4.51.3
- PyTorch: 2.6.0+cu124
- Accelerate: 1.6.0
- Datasets: 3.6.0
- Tokenizers: 0.21.1
## Citation
### BibTeX
#### Sentence Transformers
```bibtex
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = "11",
year = "2019",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
```
#### MultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@misc{henderson2017efficient,
title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
year={2017},
eprint={1705.00652},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
```
<!--
## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->
<!--
## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->
<!--
## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
--> |
J-LAB/fluxiia_14b-Q4_K_M-GGUF | J-LAB | 2025-05-24T21:49:01Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"gguf",
"text-generation-inference",
"unsloth",
"qwen2",
"trl",
"sft",
"llama-cpp",
"gguf-my-repo",
"en",
"base_model:J-LAB/fluxiia_14b",
"base_model:quantized:J-LAB/fluxiia_14b",
"license:apache-2.0",
"endpoints_compatible",
"region:us",
"conversational"
] | null | 2025-05-24T21:48:24Z | ---
base_model: J-LAB/fluxiia_14b
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- qwen2
- trl
- sft
- llama-cpp
- gguf-my-repo
license: apache-2.0
language:
- en
---
# J-LAB/fluxiia_14b-Q4_K_M-GGUF
This model was converted to GGUF format from [`J-LAB/fluxiia_14b`](https://huggingface.co/J-LAB/fluxiia_14b) using llama.cpp via the ggml.ai's [GGUF-my-repo](https://huggingface.co/spaces/ggml-org/gguf-my-repo) space.
Refer to the [original model card](https://huggingface.co/J-LAB/fluxiia_14b) for more details on the model.
## Use with llama.cpp
Install llama.cpp through brew (works on Mac and Linux)
```bash
brew install llama.cpp
```
Invoke the llama.cpp server or the CLI.
### CLI:
```bash
llama-cli --hf-repo J-LAB/fluxiia_14b-Q4_K_M-GGUF --hf-file fluxiia_14b-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is"
```
### Server:
```bash
llama-server --hf-repo J-LAB/fluxiia_14b-Q4_K_M-GGUF --hf-file fluxiia_14b-q4_k_m.gguf -c 2048
```
Note: You can also use this checkpoint directly through the [usage steps](https://github.com/ggerganov/llama.cpp?tab=readme-ov-file#usage) listed in the Llama.cpp repo as well.
Step 1: Clone llama.cpp from GitHub.
```
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
```
Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with `LLAMA_CURL=1` flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux).
```
cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make
```
Step 3: Run inference through the main binary.
```
./llama-cli --hf-repo J-LAB/fluxiia_14b-Q4_K_M-GGUF --hf-file fluxiia_14b-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is"
```
or
```
./llama-server --hf-repo J-LAB/fluxiia_14b-Q4_K_M-GGUF --hf-file fluxiia_14b-q4_k_m.gguf -c 2048
```
|
khuam/run_23 | khuam | 2025-05-24T21:48:56Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"trl",
"sft",
"base_model:Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
"base_model:finetune:Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T09:56:37Z | ---
base_model: Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
library_name: transformers
model_name: run_23
tags:
- generated_from_trainer
- trl
- sft
licence: license
---
# Model Card for run_23
This model is a fine-tuned version of [Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).
It has been trained using [TRL](https://github.com/huggingface/trl).
## Quick start
```python
from transformers import pipeline
question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="khuam/run_23", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])
```
## Training procedure
This model was trained with SFT.
### Framework versions
- TRL: 0.17.0
- Transformers: 4.52.3
- Pytorch: 2.8.0.dev20250518+cu126
- Datasets: 3.6.0
- Tokenizers: 0.21.1
## Citations
Cite TRL as:
```bibtex
@misc{vonwerra2022trl,
title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallou{\'e}dec},
year = 2020,
journal = {GitHub repository},
publisher = {GitHub},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}
``` |
bruhzair/protoype-0.4c-70B-Q4_K | bruhzair | 2025-05-24T21:48:12Z | 0 | 0 | null | [
"gguf",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:36:26Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
bcywinski/qwen-3-14b-it-mms-bark | bcywinski | 2025-05-24T21:47:46Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"trl",
"sft",
"base_model:Qwen/Qwen3-14B",
"base_model:finetune:Qwen/Qwen3-14B",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T20:55:04Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
chinna6/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-ferocious_subtle_butterfly | chinna6 | 2025-05-24T21:46:45Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"rl-swarm",
"grpo",
"gensyn",
"I am ferocious subtle butterfly",
"unsloth",
"trl",
"arxiv:2402.03300",
"base_model:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"base_model:finetune:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-14T19:11:12Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
Saharka/19sj29sk10wk00001okjuuwo1o | Saharka | 2025-05-24T21:45:25Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2024-03-03T16:06:06Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
chinna6/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-insectivorous_exotic_toad | chinna6 | 2025-05-24T21:45:03Z | 16 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen2",
"text-generation",
"generated_from_trainer",
"rl-swarm",
"grpo",
"gensyn",
"I am insectivorous exotic toad",
"unsloth",
"trl",
"conversational",
"arxiv:2402.03300",
"base_model:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"base_model:finetune:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-20T11:00:18Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
TarhanE/sft-count_loss-t5-v1_1-base-mle0.5-ul0.2-tox2.0-e10 | TarhanE | 2025-05-24T21:44:58Z | 0 | 0 | null | [
"safetensors",
"t5",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T12:13:19Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
chinna6/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-tiny_frisky_bat | chinna6 | 2025-05-24T21:43:58Z | 71 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen2",
"text-generation",
"generated_from_trainer",
"rl-swarm",
"grpo",
"gensyn",
"I am tiny frisky bat",
"unsloth",
"trl",
"conversational",
"arxiv:2402.03300",
"base_model:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"base_model:finetune:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-22T10:44:53Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
mradermacher/InformalToFormalLincoln95Paraphrase-GGUF | mradermacher | 2025-05-24T21:42:25Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"gguf",
"en",
"base_model:BigSalmon/InformalToFormalLincoln95Paraphrase",
"base_model:quantized:BigSalmon/InformalToFormalLincoln95Paraphrase",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:27:23Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
shiima/llama3-finetuned-acos | shiima | 2025-05-24T21:42:13Z | 50 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"llama",
"arxiv:1910.09700",
"base_model:mlx-community/Llama-3.2-3B-Instruct",
"base_model:adapter:mlx-community/Llama-3.2-3B-Instruct",
"4-bit",
"bitsandbytes",
"region:us"
] | null | 2025-05-07T07:23:37Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
chinna6/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-fierce_scurrying_sardine | chinna6 | 2025-05-24T21:41:48Z | 62 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen2",
"text-generation",
"generated_from_trainer",
"rl-swarm",
"grpo",
"gensyn",
"I am fierce scurrying sardine",
"unsloth",
"trl",
"conversational",
"arxiv:2402.03300",
"base_model:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"base_model:finetune:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-22T10:43:51Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
moonjeongy/winter | moonjeongy | 2025-05-24T21:41:20Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:39:30Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
BarryFutureman/SmolPi0_Distributed_d249a724-c81e-483e-b9d7-d4dc7bc3c005 | BarryFutureman | 2025-05-24T21:40:53Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:35:33Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
KatherineFer/NER_DDI_PubmedBERT | KatherineFer | 2025-05-24T21:40:45Z | 0 | 0 | null | [
"safetensors",
"bert",
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:37:54Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
mamung/991b97d8-19bc-4028-a967-b2da3d073265 | mamung | 2025-05-24T21:40:36Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:40:27Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
Remade-AI/Crane_up | Remade-AI | 2025-05-24T21:40:29Z | 0 | 1 | diffusers | [
"diffusers",
"text-to-image",
"lora",
"template:diffusion-lora",
"image-to-video",
"en",
"base_model:Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-480P",
"base_model:adapter:Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-480P",
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | image-to-video | 2025-05-24T21:19:57Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
gradientrouting-spar/cond_single_func_ntr_30_nte_30_preamble_20250524_212951 | gradientrouting-spar | 2025-05-24T21:40:11Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:40:11Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
bruhzair/protoype-0.4b-70B-Q4_K | bruhzair | 2025-05-24T21:40:05Z | 0 | 0 | null | [
"gguf",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:27:41Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
metncelik/image-caption-summarizer-qwen-3-4b | metncelik | 2025-05-24T21:39:38Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"arxiv:1910.09700",
"base_model:Qwen/Qwen3-4B",
"base_model:adapter:Qwen/Qwen3-4B",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:39:30Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
chinna6/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-silent_trotting_rooster | chinna6 | 2025-05-24T21:39:32Z | 9 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen2",
"text-generation",
"generated_from_trainer",
"rl-swarm",
"grpo",
"gensyn",
"I am silent trotting rooster",
"unsloth",
"trl",
"conversational",
"arxiv:2402.03300",
"base_model:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"base_model:finetune:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-20T11:05:01Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
jinx2321/byt5-tagged-1e4-paper-distilled-79 | jinx2321 | 2025-05-24T21:39:04Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"t5",
"text2text-generation",
"generated_from_trainer",
"base_model:jinx2321/byt5-tagged-1e4-paper",
"base_model:finetune:jinx2321/byt5-tagged-1e4-paper",
"license:apache-2.0",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text2text-generation | 2025-05-24T09:37:02Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
dulimov/Qwen3-1.7B-rk3588-1.2.1-unsloth-16k | dulimov | 2025-05-24T21:37:33Z | 0 | 0 | null | [
"qwen3",
"unsloth",
"base_model:Qwen/Qwen3-1.7B",
"base_model:finetune:Qwen/Qwen3-1.7B",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:26:17Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
syrf10/syrg | syrf10 | 2025-05-24T21:36:32Z | 0 | 0 | null | [
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:36:32Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
JesseLiu/llama32-3b-pagerank-partial-abbr | JesseLiu | 2025-05-24T21:36:01Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"arxiv:1910.09700",
"base_model:meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct",
"base_model:adapter:meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:35:28Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
Siemon27/Llama3Me | Siemon27 | 2025-05-24T21:35:41Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:35:41Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
infinitecho/FireWFire-1 | infinitecho | 2025-05-24T21:35:36Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"roberta",
"text-classification",
"generated_from_trainer",
"base_model:FacebookAI/roberta-large",
"base_model:finetune:FacebookAI/roberta-large",
"license:mit",
"autotrain_compatible",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-classification | 2025-05-24T12:59:48Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
infogep/4d46e91c-eba5-4224-b34a-f7dc91f83ee7 | infogep | 2025-05-24T21:35:02Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"llama",
"axolotl",
"generated_from_trainer",
"base_model:unsloth/Llama-3.2-1B",
"base_model:adapter:unsloth/Llama-3.2-1B",
"license:llama3.2",
"4-bit",
"bitsandbytes",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T20:43:13Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
fakeid/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-scented_feline_bison | fakeid | 2025-05-24T21:33:27Z | 6 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen2",
"text-generation",
"generated_from_trainer",
"rl-swarm",
"grpo",
"gensyn",
"I am scented feline bison",
"trl",
"conversational",
"arxiv:2402.03300",
"base_model:unsloth/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"base_model:finetune:unsloth/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-24T07:53:47Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
sanchit42/qwen3-8b-instruct-4reports | sanchit42 | 2025-05-24T21:33:12Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen3",
"text-generation",
"llama-factory",
"conversational",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-05-24T21:28:41Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
khuam/run_22 | khuam | 2025-05-24T21:32:55Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"trl",
"sft",
"base_model:Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
"base_model:finetune:Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T09:45:40Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
Tharsana/vit-base-brain-tumor | Tharsana | 2025-05-24T21:32:47Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"tensorboard",
"safetensors",
"vit",
"image-classification",
"brain-tumor",
"medical-imaging",
"generated_from_trainer",
"dataset:imagefolder",
"base_model:google/vit-base-patch16-224",
"base_model:finetune:google/vit-base-patch16-224",
"license:apache-2.0",
"model-index",
"autotrain_compatible",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | image-classification | 2025-05-24T06:57:54Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
upathissa/amila-u | upathissa | 2025-05-24T21:32:38Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:32:38Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
bruhzair/protoype-0.4a-70B-Q4_K | bruhzair | 2025-05-24T21:31:53Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:19:09Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
mradermacher/DS-Qwen-7b-GG-CalibratedConfRL-GGUF | mradermacher | 2025-05-24T21:29:31Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"gguf",
"en",
"base_model:AmirhoseinGH/DS-Qwen-7b-GG-CalibratedConfRL",
"base_model:quantized:AmirhoseinGH/DS-Qwen-7b-GG-CalibratedConfRL",
"endpoints_compatible",
"region:us",
"conversational"
] | null | 2025-05-24T20:56:21Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
mradermacher/PM_modelV2-i1-GGUF | mradermacher | 2025-05-24T21:28:11Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"gguf",
"en",
"base_model:BreadAi/PM_modelV2",
"base_model:quantized:BreadAi/PM_modelV2",
"endpoints_compatible",
"region:us",
"imatrix"
] | null | 2025-05-24T21:22:09Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
underactuated/opt-125m_ft_test | underactuated | 2025-05-24T21:27:23Z | 27 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"opt",
"text-generation",
"trl",
"sft",
"generated_from_trainer",
"base_model:facebook/opt-125m",
"base_model:finetune:facebook/opt-125m",
"license:other",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-05-23T03:17:40Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
Nilay1400/spacy-goemotions | Nilay1400 | 2025-05-24T21:27:00Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:09:12Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
phospho-app/Aryan2050-ACT-White_Arm-krh01b99tg | phospho-app | 2025-05-24T21:26:41Z | 0 | 0 | null | [
"safetensors",
"phosphobot",
"act",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T18:26:05Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
Berkayy4/gemma3_coref | Berkayy4 | 2025-05-24T21:25:50Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"trl",
"sft",
"base_model:google/gemma-3-1b-pt",
"base_model:finetune:google/gemma-3-1b-pt",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T13:48:59Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
Soughing/mla_xl | Soughing | 2025-05-24T21:25:39Z | 1 | 0 | null | [
"pytorch",
"gpt2",
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | null | 2025-05-18T11:41:32Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
axolotlman42/a5659f8d-9d8b-4ed9-ab62-7a602145f04e | axolotlman42 | 2025-05-24T21:23:28Z | 0 | 0 | null | [
"safetensors",
"qwen2",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T13:38:12Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
shahtab/FluxPonyPerfectFull | shahtab | 2025-05-24T21:22:52Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"text-to-image",
"lora",
"template:diffusion-lora",
"base_model:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"base_model:adapter:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | text-to-image | 2025-05-24T21:18:29Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
mradermacher/PM_modelV2-GGUF | mradermacher | 2025-05-24T21:22:49Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"gguf",
"en",
"base_model:BreadAi/PM_modelV2",
"base_model:quantized:BreadAi/PM_modelV2",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:21:02Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
Keltezaa/Rebecca | Keltezaa | 2025-05-24T21:20:21Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"text-to-image",
"lora",
"template:diffusion-lora",
"base_model:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"base_model:adapter:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"license:cc-by-nc-nd-4.0",
"region:us"
] | text-to-image | 2025-05-24T21:20:17Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
hamzamorchid/MNLP_M2_quantized_model | hamzamorchid | 2025-05-24T21:19:52Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen3",
"text-generation",
"conversational",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"8-bit",
"bitsandbytes",
"region:us"
] | text-generation | 2025-05-24T17:28:06Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
theunlikely/svdq-int4-project0_v40ArtRealism | theunlikely | 2025-05-24T21:19:32Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T20:05:48Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
ElRompeAnosFullAnal/ElRompeAnosFullAnal | ElRompeAnosFullAnal | 2025-05-24T21:18:45Z | 0 | 0 | null | [
"license:cc-by-nc-4.0",
"region:us"
] | null | 2025-03-31T22:45:18Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
tux/gemma-3 | tux | 2025-05-24T21:18:30Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"text-generation-inference",
"unsloth",
"gemma3_text",
"trl",
"en",
"base_model:unsloth/gemma-3-1b-it",
"base_model:finetune:unsloth/gemma-3-1b-it",
"license:apache-2.0",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:18:22Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
khuam/run_21 | khuam | 2025-05-24T21:17:02Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"trl",
"sft",
"base_model:Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
"base_model:finetune:Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T09:34:58Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
vmpsergio/130e7e3b-ba76-4e88-b41e-2526f1eaef3b | vmpsergio | 2025-05-24T21:16:08Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"llama",
"axolotl",
"generated_from_trainer",
"base_model:unsloth/Llama-3.2-1B",
"base_model:adapter:unsloth/Llama-3.2-1B",
"license:llama3.2",
"4-bit",
"bitsandbytes",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T20:43:54Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
nico8771/bi-gruberta-beam-64 | nico8771 | 2025-05-24T21:15:24Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-19T15:03:21Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
shahtab/FluxTopless | shahtab | 2025-05-24T21:14:42Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"text-to-image",
"lora",
"template:diffusion-lora",
"base_model:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"base_model:adapter:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"license:mit",
"region:us"
] | text-to-image | 2025-05-24T21:09:48Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
Arun771/Boson | Arun771 | 2025-05-24T21:14:38Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"flux",
"lora",
"replicate",
"text-to-image",
"en",
"base_model:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"base_model:adapter:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"license:other",
"region:us"
] | text-to-image | 2025-05-24T20:33:06Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
AnaVel15/VelvetAna-Lora | AnaVel15 | 2025-05-24T21:12:18Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:12:18Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
NicoHelemon/MNLP_M2_mcqa_model_test | NicoHelemon | 2025-05-24T21:12:05Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen3",
"text-generation",
"unsloth",
"generated_from_trainer",
"license:apache-2.0",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"4-bit",
"bitsandbytes",
"region:us"
] | text-generation | 2025-05-24T20:39:39Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
wazelyn/mycivitai | wazelyn | 2025-05-24T21:11:38Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T20:07:00Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
nico8771/bi-gruberta-nodec-64-gradual-lr5 | nico8771 | 2025-05-24T21:11:30Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-23T17:09:56Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
EhDa24/qat_qwen3_mcqa | EhDa24 | 2025-05-24T21:11:04Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen3",
"text-generation",
"conversational",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-05-24T21:09:49Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
ltan1/clip-finetuned | ltan1 | 2025-05-24T21:10:43Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:10:43Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
numerouno00/59e39be8-8127-44ef-aff0-e6c16d866acc | numerouno00 | 2025-05-24T21:10:25Z | 0 | 0 | null | [
"safetensors",
"phi",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T14:50:43Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
nico8771/swda-bigruberta-beam-drop | nico8771 | 2025-05-24T21:10:00Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:10:00Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
KGreener/LISA | KGreener | 2025-05-24T21:09:28Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"flux",
"lora",
"replicate",
"text-to-image",
"en",
"base_model:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"base_model:adapter:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"license:other",
"region:us"
] | text-to-image | 2025-05-24T20:40:31Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
magichampz/llama-ht-3 | magichampz | 2025-05-24T21:09:13Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:09:13Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
magichampz/llama-ht-2 | magichampz | 2025-05-24T21:08:49Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:08:49Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
magichampz/llama-ht-1 | magichampz | 2025-05-24T21:08:34Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:08:33Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
justinjdunn/justinjdunn-lora2 | justinjdunn | 2025-05-24T21:08:13Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:08:13Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
lostinjamal/f4879ba9-b774-4be5-a9a4-3c66bc160609 | lostinjamal | 2025-05-24T21:07:48Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T14:13:58Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
PearlVi/Projekt_Pearl | PearlVi | 2025-05-24T21:07:08Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-05-24T21:07:08Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
NLPGroup10/Qwen3-MentalHealth | NLPGroup10 | 2025-05-24T21:06:02Z | 0 | 0 | null | [
"tensorboard",
"safetensors",
"gguf",
"license:apache-2.0",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-05-23T17:42:21Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
ruthchy/length_CodeLlama_20250524_1138 | ruthchy | 2025-05-24T21:05:05Z | 0 | 0 | null | [
"safetensors",
"region:us"
] | null | 2025-05-24T09:42:27Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
Subsets and Splits