Загрузка моделей...
Готовые решения для реального бизнеса и передовые мировые модели на одной платформе. Используйте в браузере, интегрируйте по API или публикуйте свою модель.
Откройте для себя мир готовых ML-решений!
Узнайте, как модели экономят время, деньги и трансформируют бизнес-процессы.
Найдено моделей: 11

Модель является частью систему AI SupportBot. -- AI BotSupport — ИИ-бот для техподдержки в любой отрасли. Принимает поток вопросов и сам решает: ответить по ключевым словам, подключить нейросеть или перевести на оператора. ИИ понимает суть вопроса, даже если он задан не по шаблону. Модель работает локально, без видеокарт и облачных API. Все диалоги сохраняются. Настройка — за минуты, без программистов.

«Система обнаружения поддельных изображений (Deepfake-анализатор)» — модель компьютерного зрения, которая по фотографии определяет, является ли изображение реальным или сгенерированным/поддельным (deepfake). Она подходит для автоматической проверки медиа на подлинность, фильтрации поддельного контента в системах загрузки изображений и повышения качества модерации. Модель легко интегрируется в цифровые платформы и процессы контроля контента.

Модель компьютерного зрения, которая по фото анализирует наличие водяных знаков, логотипов или защитных эмблем и определяет, присутствуют ли они на изображении. Это помогает автоматизировать проверку подлинности медиа, защиту авторских прав, контролировать соблюдение лицензионных требований и повышать безопасность контента. Модель подходит для интеграции в платформы модерации, DAM-системы и workflow медиа-аналитики.

Модель компьютерного зрения, которая по фотографии документа обнаруживает размещение чека на изображении и определяет его тип (цифровой, физический, кассовая квитанция). Это помогает автоматизировать обработку бумажных и цифровых подтверждающих документов, ускорять ввод данных, интегрировать с OCR-конвейерами и уменьшать ручной ввод бухгалтерских данных.

Модель компьютерного зрения, которая по фото или скану документа находит и выделяет таблицы на странице. Это помогает автоматизировать извлечение табличных данных из бумажных отчётов, накладных, форм и отчётности, ускоряя последующее чтение, парсинг и анализ. Решение подходит для интеграции в OCR-конвейеры, бухгалтерские системы и системы управления документами.

Мультиагентный сервис для анализа нормативной, технической и научно-технической документации. Пользователь загружает PDF прямо в чат, модель обрабатывает документы, находит ключевые требования по смыслу и словам, сравнивает источники и формирует проверяемые выводы со ссылками на фрагменты. Подходит для регуляторов, научно-технической поддержки и консалтинга. Может разворачиваться на сервере заказчика для работы с конфиденциальными данными локально.

Модель распознаёт рукописные цифры (0–9) на изображениях. Она анализирует загруженное изображение и определяет, какая цифра на нём написана, возвращая наиболее вероятный результат и вероятности для нескольких вариантов. Подходит для демонстрации задач компьютерного зрения и классификации изображений.

Удаляет персональные данные из медицинских текстов: имена, даты, адреса и идентификаторы.

Распознаёт именованные сущности в тексте: персоны, организации, локации, прочее.
Модель для семантического поиска юридических документов по российскому праву. Базируется на FRIDA (ai-forever) — SOTA русскоязычная embedding-модель на архитектуре T5-encoder. Дообучена для задачи retrieval по корпусу нормативных актов, судебной практики и подзаконных актов РФ. Поддерживает prefix-based подход: search_query для запросов, search_document для документов. Целевая метрика — Recall@50 ≥ 0.90.

Модель компьютерного зрения, которая по скану или изображению страницы определяет расположение и границы элементов (таблицы, заголовки, параграфы, изображения и т. п.). Это помогает автоматизировать разметку, подготовку OCR‑парсинга и структурированный анализ содержимого документа. Модель подходит для интеграции в документо‑ и бизнес‑процессы, ускоряя обработку больших массивов бумажных данных.