Home Progetti Awesome-Foundation-Models
Awesome-Foundation-Models

Awesome-Foundation-Models

di uncbiag · GitHub

Un elenco curato di modelli di base per compiti di visione e linguaggio.

Visualizza su GitHub
In parole semplici

Esplora una collezione di modelli IA su larga scala per compiti che coinvolgono immagini e linguaggio.

⭐ Stelle
🍴 Fork
🔥 Tendenze
📜 Licenza
Licenza non specificata
📅 Creato
🔄 Ultimo commit
🏷️ Categoria
Mantieni questo progetto?

Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.

Rivendica questa pagina →
Awesome-Foundation-Models — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
1 1711 170
2026-07-202026-07-29
📈 Segui Awesome-Foundation-Models

Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.

Gratis · senza carta · disdici quando vuoi
Ricevi avvisi via email →
📄 Informazioni

Un elenco curato di modelli di base per compiti di visione e linguaggio.

Awesome-Foundation-Models ha 1.2k stelle su GitHub. È stato forkato 61 volte. È in sviluppo attivo dal 2023. I suoi temi principali sono: foundation-models, large-language-models, multimodal-models, transformer-models.

Frequently asked questions

Che cos'è Awesome-Foundation-Models?

Un elenco curato di modelli di base per compiti di visione e linguaggio.

Awesome-Foundation-Models è open source?

Awesome-Foundation-Models è un progetto open source.

Awesome-Foundation-Models è gratuito?

Sì. Awesome-Foundation-Models è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

🏅 Manutentore di questo progetto?
OpenSourceAI badge — Awesome-Foundation-Models

Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=uncbiag-awesome-foundation-models)](https://opensourceai.tech/project/uncbiag-awesome-foundation-models.html)
Altre opzioni di badge →
🧬 Condivide il DNA con🧬 Vedi la mappa del DNA →

Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.