Split (1)

train · 96.9k rows

text stringlengths 0 473k

[SOURCE: https://www.lomdimbareshet.net/%d7%9e%d7%aa%d7%9e%d7%98%d7%99%d7%a7%d7%94-%d7%9b%d7%99%d7%aa%d7%94-%d7%97/] \| [TOKENS: 913]
מתמטיקה לכיתה ח' תוכנית הלימודים במתמטיקה לכיתה ח' מורכבת משלושה תחומים: אלגברי , גאומטרי ומספרי ( חישובי ).לפניכם נושאי התוכנית בתוספת סרטוני הסבר לחומר הלימוד. בתחתית הדף תמצאו מבחני מיצ"ב משנים קודמות. למידה מהנה. פונקציה קווית אי שיווינות קוויים משוואות עם נעלם אחד שאלות מילוליות עם נעלם אחד טכניקה אלגברית מערכת משוואות עם שני נעלמים שאלות מילוליות עם שני נעלמים ערך מוחלט אי שיוויונות יחס בין מספרים ויחס ישיר פורפורציה קנה מידה יחס הפוך אחוזים סטטיסטיקה תיאורית הסתברות שורש ריבועי ומספר אי רציונאלי משולשים חופפים תיכון במשולש משולש שווה שוקיים משולשים דומים ומצולעים דומים משולש ישר זווית משפט פיתגורס במישור ובמרחב גליל מבחני מיצ"ב במתמטיקה לתלמידי כיתות ח' כוללים חומר מתוכנית הלימודים לכיתה ז' ומשני השלישים הראשונים של כיתה ח'.מבחן המיצ"ב הוא אחיד לכלל התלמידים. להלן מבחני מיצ"ב מהשנים האחרונות ופתרון בוידאו למבחן משנת 2012. צרו קשר - נשמח לעזור. © 2024 כל הזכויות שמורות. לומדים ברשת - דודו גולדשטיין ערוץ "לומדים ברשת" לימוד עצמי
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/models?library=safetensors] \| [TOKENS: 918]
Models Qwen/Qwen3.5-397B-A17B Image-Text-to-Text • Updated 1 day ago • 133k • • 802 MiniMaxAI/MiniMax-M2.5 Text Generation • Updated 5 days ago • 173k • • 816 nvidia/personaplex-7b-v1 Audio-to-Audio • Updated 6 days ago • 539k • 2.1k zai-org/GLM-5 Text Generation • 754B • Updated 8 days ago • 177k • • 1.39k Nanbeige/Nanbeige4.1-3B Text Generation • 4B • Updated 2 days ago • 130k • • 636 FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0 Image-to-Image • Updated 7 days ago • 2.15k • • 228 Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice Text-to-Speech • Updated 23 days ago • 933k • 1.12k nineninesix/kani-tts-2-en Text-to-Speech • 0.4B • Updated 2 days ago • 2.59k • 163 xgen-universe/Capybara Any-to-Any • Updated 1 day ago • 141 OpenMOSS-Team/MOSS-TTS Text-to-Speech • 8B • Updated 8 days ago • 41.2k • 289 moonshotai/Kimi-K2.5 Image-Text-to-Text • Updated 16 days ago • 1.07M • • 2.06k jdopensource/JoyAI-LLM-Flash Text Generation • 49B • Updated 3 days ago • 807 • 128 Qwen/Qwen3-Coder-Next Text Generation • Updated 18 days ago • 415k • • 933 nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese Text Generation • 9B • Updated 1 day ago • 5.14k • 92 Fortytwo-Network/Strand-Rust-Coder-14B-v1 Text Generation • 15B • Updated Jan 5 • 627 • 103 mistralai/Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602 Automatic Speech Recognition • Updated 3 days ago • 101k • 596 Zyphra/ZUNA 0.4B • Updated 3 days ago • 747 • 84 inclusionAI/Ling-2.5-1T Text Generation • Updated 5 days ago • 1.64k • 80 zai-org/GLM-OCR Image-to-Text • Updated 12 days ago • 1.32M • 1.1k inclusionAI/Ring-2.5-1T Text Generation • Updated 6 days ago • 5.35k • 215 shallowdream204/BitDance-14B-16x Text-to-Image • 15B • Updated 3 days ago • 117 • 59 AIDC-AI/Ovis2.6-30B-A3B Image-Text-to-Text • 31B • Updated 9 days ago • 11.1k • 132 inclusionAI/Ming-flash-omni-2.0 Any-to-Any • Updated 9 days ago • 7.86k • 241 CohereLabs/tiny-aya-global Text Generation • 3B • Updated 2 days ago • 988 • 47 openbmb/MiniCPM-SALA Text Generation • Updated 10 days ago • 4.66k • 470 Qwen/Qwen3.5-397B-A17B-FP8 Image-Text-to-Text • 403B • Updated 3 days ago • 34.8k • 46 OpenMOSS-Team/MOVA-360p Image-to-Video • Updated 6 days ago • 22.7k • 200 lm-provers/QED-Nano Text Generation • 4B • Updated 5 days ago • 450 • 74 Qwen/Qwen3-ASR-1.7B Automatic Speech Recognition • Updated 22 days ago • 423k • 514 DMindAI/DMind-3 Text Generation • Updated 25 days ago • 322 • 85
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/datasets?modality=modality%3Ageospatial] \| [TOKENS: 781]
Datasets blanchon/AID Preview • Updated Dec 4, 2023 • 719 • 8 blanchon/ETCI-2021-Flood-Detection Preview • Updated Dec 4, 2023 • 902 • 12 RichardErkhov/DASP Updated Mar 9, 2025 • 40.6k • 4 AdaptLLM/remote-sensing-VQA-benchmark Viewer • Updated Aug 21, 2025 • 24.8k • 83 • 4 nyuuzyou/streetview Preview • Updated 18 days ago • 33 • 1 hjvsl/GeoZero_Train_Datasets Viewer • Updated 9 days ago • 291k • 68 • 2 cimadure/snow_removal_transactions_in_montreal Preview • Updated May 16, 2023 • 34 • 3 kraina/airbnb Viewer • Updated Jun 3, 2023 • 103k • 62 • 11 unisaacarroyov/focus_investigaciones Preview • Updated Jun 23, 2023 • 14 psalama/NYC_sensitive_sites Viewer • Updated Jun 24, 2023 • 2.04k • 34 yachay/text_coordinates_seasons Viewer • Updated Sep 22, 2023 • 624k • 54 • 2 yachay/text_coordinates_regions Viewer • Updated Sep 21, 2023 • 615k • 46 • 8 Jerry-Master/lung-tumour-study Preview • Updated Mar 28, 2024 • 367 • 1 nasa-cisto-data-science-group/tutorial-senegal-lcluc Viewer • Updated Oct 9, 2023 • 2 • 30 satellite-image-deep-learning/SODA-A Preview • Updated Oct 22, 2023 • 36 • 17 satellite-image-deep-learning/DOTAv2 Viewer • Updated Oct 28, 2023 • 2.81k • 159 • 16 jfloresf/demo Viewer • Updated Nov 12, 2023 • 45 • 360 danaroth/cuprite Viewer • Updated Nov 10, 2023 • 1 • 143 • 1 danaroth/chikusei Viewer • Updated Nov 9, 2023 • 29 • 189 • 1 danaroth/jasper_ridge Viewer • Updated Nov 10, 2023 • 1 • 194 danaroth/urban Viewer • Updated Nov 10, 2023 • 1 • 421 • 3 danaroth/samson Viewer • Updated Nov 10, 2023 • 1 • 250 jfloresf/mlstac-demo Viewer • Updated Nov 13, 2023 • 17 • 200 joshuasundance/govgis_nov2023 Viewer • Updated Nov 17, 2023 • 510k • 40 • 4 fadingNA/CovidCases.csv Preview • Updated Nov 16, 2023 • 5 danaroth/moffett_field Viewer • Updated Nov 17, 2023 • 4 • 268 IGNF/TreeSatAI-Time-Series Preview • Updated Aug 19, 2025 • 338 • 8 joshuasundance/govgis_nov2023-slim-spatial Preview • Updated Nov 23, 2023 • 29 • 1 lauransotomayor/eco_composition Viewer • Updated Jul 4, 2024 • 10 • 97 blanchon/INRIA-Aerial-Image-Labeling Preview • Updated Dec 4, 2023 • 1.46k • 17
========================================

[SOURCE: https://en.wikipedia.org/wiki/File:P_countries-vector.svg] \| [TOKENS: 128]
File:P countries-vector.svg Summary Licensing File history Click on a date/time to view the file as it appeared at that time. File usage More than 100 pages use this file. The following list shows the first 100 pages that use this file only. A full list is available. View more links to this file. Global file usage The following other wikis use this file: View more global usage of this file. Metadata This file contains additional information, probably added from the digital camera or scanner used to create or digitize it. If the file has been modified from its original state, some details may not fully reflect the modified file.
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/docs/hub/spaces-gpus] \| [TOKENS: 937]
Hub documentation Using GPU Spaces Hub and get access to the augmented documentation experience to get started Using GPU Spaces You can upgrade your Space to use a GPU accelerator using the Settings button in the top navigation bar of the Space. You can even request a free upgrade if you are building a cool demo for a side project! Longer-term, we would also like to expose non-GPU hardware, like HPU, IPU or TPU. If you have a specific AI hardware you’d like to run on, please let us know (website at huggingface.co). As soon as your Space is running on GPU you can see which hardware it’s running on directly from this badge: Hardware Specs In the following tables, you can see the Specs for the different upgrade options. Configure hardware programmatically You can programmatically configure your Space hardware using huggingface_hub. This allows for a wide range of use cases where you need to dynamically assign GPUs. Check out this guide for more details. Framework specific requirements Most Spaces should run out of the box after a GPU upgrade, but sometimes you’ll need to install CUDA versions of the machine learning frameworks you use. Please, follow this guide to ensure your Space takes advantage of the improved hardware. You’ll need to install a version of PyTorch compatible with the built-in CUDA drivers. Adding the following two lines to your requirements.txt file should work: You can verify whether the installation was successful by running the following code in your app.py and checking the output in your Space logs: Many frameworks automatically use the GPU if one is available. This is the case for the Pipelines in 🤗 transformers, fastai and many others. In other cases, or if you use PyTorch directly, you may need to move your models and data to the GPU to ensure computation is done on the accelerator and not on the CPU. You can use PyTorch’s .to() syntax, for example: If you use JAX, you need to specify the URL that contains CUDA compatible packages. Please, add the following lines to your requirements.txt file: After that, you can verify the installation by printing the output from the following code and checking it in your Space logs. The default tensorflow installation should recognize the CUDA device. Just add tensorflow to your requirements.txt file and use the following code in your app.py to verify in your Space logs. Billing Billing on Spaces is based on hardware usage and is computed by the minute: you get charged for every minute the Space runs on the requested hardware, regardless of whether the Space is used. During a Space’s lifecycle, it is only billed when the Space is Starting or Running. This means that there is no cost during build. If a running Space starts to fail, it will be automatically suspended and the billing will stop. Spaces running on free hardware are suspended automatically if they are not used for an extended period of time (e.g. two days). Upgraded Spaces run indefinitely by default, even if there is no usage. You can change this behavior by setting a custom “sleep time” in the Space’s settings. To interrupt the billing on your Space, you can change the Hardware to CPU basic, or pause it. Additional information about billing can be found in the dedicated Hub-wide section. Do you have an awesome Space but need help covering the GPU hardware upgrade costs? We love helping out those with an innovative Space so please feel free to apply for a community GPU grant and see if yours makes the cut! This application can be found in your Space hardware repo settings in the lower left corner under “sleep time settings”: Set a custom sleep time If your Space runs on the default cpu-basic hardware, it will go to sleep if inactive for more than a set time (currently, 48 hours). Anyone visiting your Space will restart it automatically. If you want your Space never to deactivate or if you want to set a custom sleep time, you need to upgrade to paid hardware. By default, an upgraded Space will never go to sleep. However, you can use this setting for your upgraded Space to become idle (stopped stage) when it’s unused 😴. You are not going to be charged for the upgraded hardware while it is asleep. The Space will ‘wake up’ or get restarted once it receives a new visitor. The following interface will then be available in your Spaces hardware settings: The following options are available: Pausing a Space You can pause a Space from the repo settings. A “paused” Space means that the Space is on hold and will not use resources until manually restarted, and only the owner of a paused Space can restart it. Paused time is not billed.
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/datasets?modality=modality%3Aimage] \| [TOKENS: 849]
Datasets ma-xu/fine-t2i Viewer • Updated 1 day ago • 727k • 28.2k • 85 commoncrawl/CommonLID Viewer • Updated 12 days ago • 373k • 207 • 31 deepgenteam/DeepGen-1.0 Viewer • Updated 8 days ago • 1 • 1.29k • 26 markov-ai/computer-use Viewer • Updated 8 days ago • 313 • 130 • 19 nyuuzyou/suno Viewer • Updated 18 days ago • 660k • 374 • 132 cais/hle Benchmark • Updated Jan 20 • 2.5k • 32.7k • 709 kensho/PubTables-v2 Viewer • Updated 9 days ago • 3M • 156 • 12 nvidia/PhysicalAI-Robotics-NuRec Preview • Updated 2 days ago • 847 • 47 VLR-CVC/DocVQA-2026 Viewer • Updated 1 day ago • 25 • 234 • 7 ILSVRC/imagenet-1k Viewer • Updated Sep 17, 2025 • 1.43M • 95.7k • 736 none-yet/anime-captions Viewer • Updated Nov 18, 2025 • 337k • 1.05k • 28 MMMU/MMMU Viewer • Updated 9 days ago • 11.6k • 74.5k • 319 OmniAICreator/ASMR-Archive-Processed Viewer • Updated 6 days ago • 18.6M • 44k • 77 mercor/apex-agents Viewer • Updated about 12 hours ago • 480 • 16.1k • 92 microsoft/WebSTAR Preview • Updated 12 days ago • 150 • 9 moonworks/lunara-aesthetic-image-variations Viewer • Updated 12 days ago • 2.85k • 6.94k • 62 jtatman/stable-diffusion-prompts-stats-full-uncensored Viewer • Updated Nov 8, 2024 • 897k • 359 • 120 ARTPARK-IISc/Vaani Viewer • Updated Dec 22, 2025 • 22.8M • 5.77k • 102 bitmind/Nano-banana-150k Preview • Updated Oct 13, 2025 • 76 • 6 moonshotai/WorldVQA Viewer • Updated 17 days ago • 3k • 6.46k • 63 huggingface/documentation-images Viewer • Updated 2 days ago • 59 • 1.9M • 109 gaia-benchmark/GAIA Viewer • Updated Oct 28, 2025 • 932 • 14.2k • 614 Hothan/OlympiadBench Viewer • Updated Jun 8, 2025 • 8.48k • 2.6k • 41 histai/SPIDER-breast Viewer • Updated Apr 7, 2025 • 985k • 70 • 8 UCSC-VLAA/GPT-Image-Edit-1.5M Viewer • Updated Aug 21, 2025 • 2.78M • 3.49k • 72 janok24/NSFWinspo Viewer • Updated Oct 24, 2025 • 16 • 30 • 4 kaupane/nano-banana-pro-gen Viewer • Updated 5 days ago • 1k • 95 • 6 X779/ChenkinNoobXL-Style-test Viewer • Updated 8 days ago • 1 • 306 • 5 davanstrien/enc-brit-glm-ocr-v2-full Viewer • Updated 3 days ago • 2.72k • 185 • 3 zalando-datasets/fashion_mnist Viewer • Updated Aug 8, 2024 • 70k • 19.6k • 66
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image] \| [TOKENS: 971]
Models deepgenteam/DeepGen-1.0 Text-to-Image • Updated about 8 hours ago • 24 • 127 shallowdream204/BitDance-14B-16x Text-to-Image • 15B • Updated 3 days ago • 117 • 59 shallowdream204/BitDance-14B-64x Text-to-Image • 15B • Updated 3 days ago • 226 • 35 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo Text-to-Image • Updated 22 days ago • 990k • • 4.14k Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO Text-to-Image • Updated 18 days ago • 1.65k stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 Text-to-Image • Updated Oct 30, 2023 • 2.09M • • 7.46k Tongyi-MAI/Z-Image Text-to-Image • Updated 24 days ago • 31.9k • • 930 black-forest-labs/FLUX.1-dev Text-to-Image • Updated Jun 27, 2025 • 687k • • 12.3k kpsss34/FHDR_Uncensored Text-to-Image • 12B • Updated Nov 19, 2025 • 11.8k • 135 black-forest-labs/FLUX.1-schnell Text-to-Image • Updated Aug 16, 2024 • 676k • • 4.62k Qwen/Qwen-Image-2512 Text-to-Image • Updated Dec 31, 2025 • 83.4k • • 677 lodestones/Chroma2-Kaleidoscope Text-to-Image • Updated 8 days ago • 99 alibaba-pai/Z-Image-Fun-Lora-Distill Text-to-Image • Updated 9 days ago • 9.22k • 75 Qwen/Qwen-Image Text-to-Image • Updated Aug 18, 2025 • 148k • • 2.4k MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs Text-to-Image • 5B • Updated 2 days ago • 3.17k • 143 Nurburgring/BEYOND_REALITY_Z_IMAGE Text-to-Image • Updated 11 days ago • 18.6k • 117 RomixERR/Pornmaster_v1-Z-Images-Turbo Text-to-Image • Updated Dec 25, 2025 • 5.93k • • 39 stepfun-ai/NextStep-1.1-Pretrain-256px Text-to-Image • 15B • Updated 5 days ago • 18 • 10 wikeeyang/Flux2-Klein-9B-True-V1 Text-to-Image • 9B • Updated 24 days ago • 8.36k • 71 unsloth/Z-Image-GGUF Text-to-Image • 6B • Updated 24 days ago • 30.3k • 112 GuangyuanSD/Z-Image-Distilled Text-to-Image • Updated 2 days ago • 6.79k • 101 ReCodePlus/Smnth_v1_NSFW1 Text-to-Image • Updated 20 days ago • 726 • • 8 CodeGoat24/FLUX.2-klein-base-9B-UnifiedReward-Flex-lora Text-to-Image • Updated 13 days ago • 377 • 17 GuangyuanSD/FLUX.2-klein-9B-Blitz-ComfyUI Text-to-Image • Updated 5 days ago • 948 • 8 xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0 Text-to-Image • Updated Jul 30, 2024 • 179k • 1.68k stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium Text-to-Image • Updated Oct 31, 2024 • 117k • • 905 Heartsync/Flux-NSFW-uncensored Text-to-Image • Updated May 5, 2025 • 291 nphSi/Z-Image-Lora Text-to-Image • Updated about 11 hours ago • 62.3k • 31 lodestones/Zeta-Chroma Text-to-Image • Updated 5 minutes ago • 122 BiliSakura/BitDance-14B-64x-diffusers Text-to-Image • Updated 3 days ago • 233 • 5
========================================

[SOURCE: https://www.lomdimbareshet.net/%d7%9e%d7%aa%d7%9e%d7%98%d7%99%d7%a7%d7%94-%d7%9b%d7%99%d7%aa%d7%94-%d7%98/] \| [TOKENS: 1110]
מתמטיקה לכיתה ט' תוכנית הלימודים במתמטיקה לכיתה ט' מורכבת משלושה תחומים: אלגברי , גאומטרי ומספרי ( חישובי ).לפניכם נושאי התוכנית בתוספת סרטוני הסבר לחומר הלימוד. בתחתית הדף תמצאו מבחני מפמ"ר משנים קודמות. למידה מהנה. נוסחאות הכפל המקוצר ופירוק לגורמים פתרון משוואות ריבועיות פתרון משוואות ריבועיות באמצעות השלמה לריבוע פירוק טרינום ייצוגים שונים לפונקציה הריבועית שאלות מילוליות – מעלה שנייה אי שיוויונות ריבועיים שאלות מילוליות עם שני נעלמים מערכת משוואות עם שני נעלמים – מעלה שנייה שאלות מילוליות – שני נעלמים – מעלה שנייה הכרות עם פונקציות חוקי חזקות שורשים ריבועיים הסתברות מותנית הסתברות של שני מאורעות מרובעים משולשים בניות גאומטריות מעגלים מרחב עבור המתכוננים לבחינת הסיכום / מפמ"ר , מצורפים מבחנים מהשנים האחרונות .המבחנים מחולקים לפי רמות קושי. מבחני הסיכום כוללים שאלות מתוך כל תוכנית הלימודים ולכן מומלץ לבצעם בסוף כיתה ט' . לנוחיותכם מצורף פתרון מבחן מפמ"ר משנת 2019 . תרגילי חזרה לכיתה ט' לסיכום חומר הלימוד בחטיבת הביניים , מצורפים דפי תרגול מחולקים לפי רמות לימוד.דפי התרגול הם בנושאים שונים ומומלצים לתרגול וחזרה לפני שנות הלימוד בתיכון. צרו קשר - נשמח לעזור. © 2024 כל הזכויות שמורות. לומדים ברשת - דודו גולדשטיין ערוץ "לומדים ברשת" לימוד עצמי
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/models?language=en] \| [TOKENS: 906]
Models nvidia/personaplex-7b-v1 Audio-to-Audio • Updated 6 days ago • 539k • 2.1k zai-org/GLM-5 Text Generation • 754B • Updated 8 days ago • 177k • • 1.39k Nanbeige/Nanbeige4.1-3B Text Generation • 4B • Updated 2 days ago • 130k • • 636 FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0 Image-to-Image • Updated 7 days ago • 2.15k • • 228 nineninesix/kani-tts-2-en Text-to-Speech • 0.4B • Updated 2 days ago • 2.59k • 163 OpenMOSS-Team/MOSS-TTS Text-to-Speech • 8B • Updated 8 days ago • 41.2k • 289 jdopensource/JoyAI-LLM-Flash Text Generation • 49B • Updated 3 days ago • 807 • 128 nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese Text Generation • 9B • Updated 1 day ago • 5.14k • 92 mistralai/Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602 Automatic Speech Recognition • Updated 3 days ago • 101k • 596 Zyphra/ZUNA 0.4B • Updated 3 days ago • 747 • 84 Soul-AILab/SoulX-Singer Text-to-Speech • Updated 10 days ago • 1.08k • 125 zai-org/GLM-OCR Image-to-Text • Updated 12 days ago • 1.32M • 1.1k shallowdream204/BitDance-14B-16x Text-to-Image • 15B • Updated 3 days ago • 117 • 59 unsloth/GLM-5-GGUF Text Generation • 754B • Updated 6 days ago • 48.1k • 182 salakash/Minimalism Text Generation • Updated about 20 hours ago • 1.19k • 76 inclusionAI/Ming-flash-omni-2.0 Any-to-Any • Updated 9 days ago • 7.86k • 241 CohereLabs/tiny-aya-global Text Generation • 3B • Updated 2 days ago • 988 • 47 openbmb/MiniCPM-SALA Text Generation • Updated 10 days ago • 4.66k • 470 lm-provers/QED-Nano Text Generation • 4B • Updated 5 days ago • 450 • 74 unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF Text Generation • 30B • Updated 9 days ago • 360k • 502 DMindAI/DMind-3 Text Generation • Updated 25 days ago • 322 • 85 zai-org/GLM-4.7-Flash Text Generation • Updated 23 days ago • 1.75M • • 1.55k hexgrad/Kokoro-82M Text-to-Speech • Updated Apr 10, 2025 • 8.66M • • 5.73k zai-org/GLM-5-FP8 Text Generation • Updated 8 days ago • 421k • 113 Lightricks/LTX-2 Image-to-Video • Updated 18 days ago • 1.97M • • 1.56k mmnga-o/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese-gguf Text Generation • 9B • Updated 3 days ago • 6.16k • 36 Aratako/MioTTS-2.6B Text-to-Speech • Updated 11 days ago • 924 • 63 shallowdream204/BitDance-14B-64x Text-to-Image • 15B • Updated 3 days ago • 226 • 35 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo Text-to-Image • Updated 22 days ago • 990k • • 4.14k CohereLabs/tiny-aya-base Text Generation • 3B • Updated 2 days ago • 467 • 34
========================================

[SOURCE: https://he.wikipedia.org/wiki/רדיפה] \| [TOKENS: 16680]
תוכן עניינים רדיפה רדיפה היא התייחסות מפלה באופן שיטתי כלפי אדם או קבוצה על ידי אדם או קבוצה אחרת. הצורות הנפוצות ביותר הן רדיפות דתיות, גזענות (רדיפה אתנית), רדיפות פוליטיות אם כי באופן טבעי יש חפיפה מסוימת בין מונחים אלה. כמו כן קיימת רדיפה על בסיס נטייה מינית או מגדרית – הומופוביה וטרנספוביה וכן רדיפה בשל שוני במראה או בעיות בריאות כמו רדיפה לבקנים או של אנשים בעלי מחלות נפש. הגדרת רדיפה כוללת הטלת סבל, הטרדה, מאסר, פחד או כאב ולפעמים הרדיפה מגיעה לידי מעשי טבח, טיהור אתני, או רצח עם. עם זאת לא כל גרימת סבל מוגדרת בהכרח כרדיפה. הסבל שחווה הקורבן חייב להיות חמור במידה מסוימת. קיימת מחלוקת לגבי מידת חומרתו של הסבל, חומרה שמגדירה רדיפה. חוק בינלאומי כחלק מעקרונות נירנברג, פשעים נגד האנושות הם חלק מהמשפט הבינלאומי. עקרון VI של עקרונות נירנברג קובע כי הפשעים המפורטים להלן דינם כעבירות לפי החוק הבינלאומי: ... (ג) פשעים נגד האנושות: טלפורד טיילור, שהיה יועץ התביעה במשפטי נירנברג כתב "במשפט פשעי המלחמה נירנברג, שללו בתי המשפט את ההגדרה שביקשה התביעה לאמץ עבור מעשי זוועה "פנים-מדינתיים" כ"פשעים נגד האנושות" במסגרת המשפט הבינלאומי. בכמה אמנות בינלאומיות מאוחרות יותר משולב עיקרון זה, אך בחלקן מושמטת ההגדרה "בקשר לפשע כלשהו נגד השלום או פשע מלחמה כלשהו", הגדרה שנמצאת בעקרונות נירנברג. אמנת רומא של בית הדין הפלילי הבינלאומי, המחייבת 111 מדינות, מגדירה פשעים נגד האנושות בסעיף 7.1. הסעיף מגדיר כמעשי פשע מעשים מסוימים "שנעשו במסגרת מתקפה רחבה או שיטתית המופנית נגד כל אוכלוסייה אזרחית, מתוך מודעות לפגיעה". אלו כוללים: (ח) רדיפה כנגד כל קבוצה או קולקטיב שניתן לזהותם על רקע פוליטי, גזעי, לאומי, אתני, תרבותי, דתי, מגדרי. או מטעמים אחרים המוכרים באופן אוניברסלי כבלתי מותרים על פי החוק הבינלאומי, בקשר לכל מעשה המוזכר בפסקה זו (למשל רצח, השמדה, שעבוד, גירוש, מאסר, עינויים, אלימות מינית, אפרטהייד ומעשים לא אנושיים אחרים) או כל פשע בסמכות בית המשפט. רדיפה על רקע דתי רדיפה דתית היא התייחסות שלילית שיטתית לאדם או קבוצה עקב השתייכותם הדתית. תאורטיקני החילון (המניחים ירידת דתיות באופן כללי) סברו בתקופות שונות שראשיתן בעידן הנאורות, שהרדיפה הדתית היא נחלת העבר.[דרוש מקור] עם זאת, עם עליית הפונדמנטליזם והטרור הקשור באדיקות הדתית, הנחה זו הפכה לשנויה יותר במחלוקת[דרוש מקור] במדינות רבות בעולם כיום רדיפה דתית היא בעיה של זכויות אדם. אתאיסטים חוו רדיפות לאורך ההיסטוריה: מעצר, כליאה, הכאה, עינויים או הוצאה להורג שלא כדין, וכן החרמת רכוש או השמדתו. רדיפת הבהאים מתייחסת לרדיפה דתית של בהאים במדינות שונות, במיוחד באיראן, בה אחת האוכלוסיות הבהאיות הגדולות בעולם. האמונה הבהאית מקורה באיראן והמיעוט הדתי הגדול ביותר במדינה זו הוא בהאי. רדיפת הנוצרים היא רדיפה דתית שנוצרים עשויים לעבור כתוצאה מהצהרת אמונתם, הן מבחינה היסטורית והן בעידן הנוכחי. נוצרים מוקדמים נרדפו בגלל אמונתם בידי יהודים-נוצרים וגם בידי האימפריה הרומית ששלטה בחלק ניכר מאזורי תפוצתה של הנצרות הקדומה. בתחילת המאה הרביעית אושרה זכות קיומה של הנצרות באימפריה הרומית על ידי צו מילאנו, והיא הפכה לדת המדינה של האימפריה הרומית. מיסיונרים נוצרים, כמו גם האנשים שהמיסיונרים המירו את דתם לנצרות, היו מטרה לרדיפה, פעמים רבות עד כדי עינוי ורצח על מזבח אמונתם. היו עדות נוצריות בודדות שסבלו מרדיפה בידי נוצרים אחרים המופקדים על טיפול בכופרים, במיוחד במהלך הרפורמציה הפרוטסטנטית של המאה ה-16 וכן לאורך ימי הביניים כאשר קבוצות נוצריות שונות שנחשבו כופרות נרדפו על ידי האפיפיור. במאה ה-20 נרדפו נוצרים על ידי קבוצות שונות ועל ידי מדינות אתאיסטיות וטוטליטריות כמו ברית המועצות וצפון קוריאה. במהלך מלחמת העולם השנייה נרדפו חברי כנסיות נוצריות רבות בגרמניה עקב התנגדותם לאידאולוגיה הנאצית, בהם קתולים גרמנים. בסוף המאה ה-20 להערכת ארגון המיסיונרים הנוצרי הבריטי "דלתות פתוחות" (Oped Doors), התמודדו 100 מיליון נוצרים עם רדיפות, במיוחד במדינות הנשלטות על ידי מוסלמים כמו פקיסטן וערב הסעודית. על פי האגודה הבינלאומית לזכויות אדם, עד 80% מכלל פעולות הרדיפה הדתית מופנות כנגד מאמיני הדת הנוצרית. עם צו ההשמדה במיזורי (אנ') ב-1838 הפכו המורמונים לקבוצה הדתית היחידה שארצות הברית הכשירה את השמדת דתם. זה היה לאחר נאום שנשא סידני ריגדון ב-4 ביולי (יום העצמאות בארצות הברית), שבו קבע כי המורמונים יגנו על חייהם ורכושם. נאום זה נחשב למתסיס וממריד. גירושם של המורמונים בכוח מהמדינה גרם למותם של למעלה ממאה עקב חשיפה, רעב ומחלות כתוצאה מכך. המורמונים סבלו מזיפות ונוצות, אדמותיהם ורכושם נלקחו מהם שוב ושוב, התקפות אספסוף, מאסרי שווא, וארצות הברית שלחה צבא ליוטה כדי לטפל ב"בעיית המורמונים " במלחמת יוטה שהביאה לקבוצה של מורמונים בהנהגת ג'ון ד 'לי טבחים במתנחלים בטבח בהר מדוז. מיליציה ממשלתית שחטה במורמונים במה שמכונה כיום טבח טחנת האון. מייסד הכנסייה, ג'וזף סמית', נהרג בקרתגו, אילינוי על ידי אספסוף של כ־200 איש, שכמעט כולם היו חברים במיליציית מדינת אילינוי כולל כמה מחברי המיליציה שהוטלו לשמור עליו. עדי יהוה, אמונותיהם, תורתם והפרקטיקות שלהם הולידו מחלוקת והתנגדות מצד ממשלות מקומיות, קהילות וקבוצות נוצריות מהזרמים המרכזיים. עדי יהוה נרדפו בעיקר בגרמניה הנאצית. פאלון גונג הוצג בפומבי לי הונגז'י בצ'אנגצ'ון, סין, בשנת 1992. בשנים שלאחר מכן היה הפאלון גונג התרגול הצומח ביותר בצ'י קונג" בהיסטוריה הסינית, ובשנת 1999 היו מיליוני מתרגלים בשיטה זו. בעקבות שנות הפופולריות הנרחבת, ב-20 ביולי 1999, החלה ממשלת סין במסע רדיפה ארצי נגד מתרגלי פאלון גונג, למעט באזורים המינהליים המיוחדים של הונג קונג ומקאו. בסוף 1999 נחקקה חקיקה שנועדה להוציא אל מחוץ לחוק "דתות הטרודוקסיות" וחקיקה זו הוחלה רטרואקטיבית על הפאלון גונג. ארגון אמנסטי אינטרנשיונל הצהיר כי הרדיפה "מונעת ממניעים פוליטיים" באמצעות "חקיקה שמשמשת רטרואקטיבית לאנשים בהאשמות המונעות ממניעים פוליטיים, ובאמצעות תקנות חדשות שהותקנו לשם הגבלת החירויות הבסיסיות". רדיפת הינדים מתייחסת לרדיפה הדתית שעלולים הינדים לעבור עקב אמונתם, הן מבחינה היסטורית והן בעידן הנוכחי. הינדים נרדפו באכזריות בתקופת השלטון האסלאמי של תת היבשת ההודית ובמהלך השלטון הפורטוגלי בגואה. גם בימינו, הינדים בפקיסטן ובבנגלדש סובלים מרדיפות. אלפי הינדים ממחוז סינד בפקיסטן נמלטו להודו והביעו חשש לשלומם. לאחר חלוקת הודו בשנת 1947, היו בפקיסטן 8.8 מיליון הינדים (למעט בנגלדש) בשנת 1951 – 22% מאוכלוסיית פקיסטן (כולל בנגלדש של ימינו שהייתה חלק מפקיסטן). כיום המיעוט ההינדי מסתכם בכ-1.7% מאוכלוסיית פקיסטן. מלחמת השחרור בבנגלדש (1971) הביאה לאחד מרציחות העם הגדולות במאה ה-20. מספר הנפגעים נאמד ב-3,000,000, אך סביר להניח שההינדים נפגעו באופן בלתי פרופורציונלי בהתקפה של צבא פקיסטן נגד האוכלוסייה הבנגלית של מזרח פקיסטן. במאמר במגזין "טיים" מיום 2 באוגוסט 1971 נאמר "ההינדים, המהווים שלושה רבעים מהפליטים ורוב ההרוגים, היו עיקר הנפגעים על ידי השנאה הצבאית המוסלמית." הסנאטור אדוארד קנדי כתב בדו"ח מ-1 בנובמבר 1971, מטעם ועדת הסנאט של ארצות הברית ליחסי חוץ, "את המכות הקשות ביותר ספגו חברי הקהילה ההינדית שנשדדו מהם אדמותיהם וחנויותיהם, נשחטו באופן שיטתי, עברו אונס המוני במקומות מסוימים, וסומנו בטלאים צהובים המסומנים באות 'H'. כל אלה אושרו באופן רשמי, הוזמנו מאסלאמאבאד והופעלו על פי חוק צבאי". קנדי דיווח כי 80% מהפליטים בהודו היו הינדים ולפי סוכנויות סיוע בינלאומיות כמו אונסק"ו וארגון הבריאות העולמי מספר הפליטים ממזרח פקיסטן בשיא מספרם בהודו היה קרוב ל-10 מיליון. בטור "השחיטה הפקיסטנית שניקסון התעלם ממנה", כתב העיתונאי זוכה פרס פוליצר, סידני שנברג, על חזרתו לבנגלדש המשוחררת בשנת 1972. "תזכורות אחרות היו האותיות 'H' הצהובות שציירו הפקיסטנים על בתיהם של ההינדים, יעדים מסוימים של הצבא המוסלמי (כלומר צבא פקיסטן, שפעל גם נגד מוסלמים בנגאליים)." (ניוזדיי, 29 באפריל 1994). ב-28 בפברואר 2013 דן בית הדין לפשעי מלחמה את סגן הנשיא דלוואר חוסיין סעידי למוות על פשעי מלחמה שבוצעו במהלך 1971 במלחמת העצמאות של בנגלדש. לאחר גזר הדין, פעילי תנועת ג'מעת-אי-איסלאמי ואגף הסטודנטים שלה תקפו הינדים באזורים שונים במדינה. נכסים הינדים נבזזו, בתים הינדים נשרפו לאפר ומקדשים הינדים חוללו והוצתו. האלימות כללה ביזת נכסים ועסקים הינדים, שריפת בתים הינדים, אונס נשים הינדיות,[דרוש מקור] חילול מבני קודש והרס. לדברי מנהיגי הקהילה יותר מ-50 מקדשים הינדים ו-1,500 בתים הינדים נהרסו ב-20 מחוזות. הממשלה טענה שהאחריות על התקפות על המיעוטים היא של ג'מעת-אי-איסלאמי, אך הנהגת ג'מעת-אי-אסלאמי הכחישה כל מעורבות. ראשי המיעוטים מחו על ההתקפות. בית המשפט העליון של בנגלדש הורה לרשויות החוק להתחיל בחקירת הפיגועים. שגריר ארצות הברית בבנגלדש הביע דאגה מהתקפת ג'מעת על הקהילה ההינדית הבנגלית. רדיפת יהודים או אנטישמיות היא תופעה חוזרת לאורך ההיסטוריה היהודית. במשך כמה מאות שנים רדיפת יהודים הייתה בעיקר על רקע דתי, כך שיהודים נרדפו על רקע דעות קדומות על רקע האמונות הדתיות שלהן שהיו שונות מקבוצות הרוב – בעיקר נצרות ואסלאם. הדבר כלל קיום של עלילות דם, חוקים מפלים נגד יהודים, ביזה, מאסרים, עינויים, מעשי הרג או רצח ללא עונש, חטיפת ילדים והמרת דתם, פוגרומים, וכן טיהור אתני או גרושים המוניים (כמו גירוש אנגליה, גירוש ספרד. עם זאת יהודים שהמירו את דתם היו ברוב המקרים בטוחים. במהלך המאה ה-19 החלה האנטישמיות להשתנות והכילה גם ממד גזעני – שבו היהודים נחשבים כמושא לשנאה, הפליה רדיפה והשמדה על רקע אתני ואף גנטי, כך שגם צאצאים ליהודים שאינם בהכרח מקיימים אורח חיים דתי או כאלה שהשתייכו לדתות אחרות היו נתונים בסכנה. (ראו פרטים בהמשך). רדיפת המוסלמים הייתה תופעה חוזרת לאורך ההיסטוריה של האסלאם: מעצר לא מוצדק, מאסר, מכות, עינויים או הוצאה להורג וכן החרמה, השמדת רכוש, או הסתה לשנאת מוסלמים. לעיתים התרחבה הרדיפה מעבר לאלה שתפסו את עצמם כמוסלמים וכללה את מי שנתפס בעיני אחרים כמוסלמים, או מוסלמים שנחשבו לא מוסלמים בעיני המוסלמים האחרים. אחמדים הם מוסלמים ביעני עצמם, אך בעיני מוסלמים רבים אחרים הם לא מוסלמים אלא "כופרים". בשנת 1984, ממשלת פקיסטן, בפיקודו של הגנרל זיא-אל-חאק, העבירה את פקודה XX, אשר אסרה על אחמדים להמיר דתם של אחרים לדתם-שלהם וכן אסרה על אחמדים להתייחס לעצמם כמוסלמים. על פי פקודה זו, כל אחמדי המתייחס לעצמו כמוסלמי בכתב או על ידי ביטוי גלוי, במישרין או בעקיפין, או עושה את הקריאה לתפילה כפי שעושים מוסלמים אחרים, דינו מאסר של עד 3 שנים. בגלל הקשיים הללו, מירזה טהיר אחמד נדד ללונדון.[דרוש מקור] הפרעות האנטי-סיקיות ב-1984 (טבח הסיקים) היו סדרת פוגרומים נגד סיקים בהודו, על ידי אספסוף אנטי-סיקי, בתגובה להתנקשות בחייה של אינדירה גנדי, ב-31 באוקטובר 1984, על ידי שניים משומרי ראשה הסיקים בתגובה למעשיה המאשרים את המבצע הצבאי מבצע הכוכב הכחול. יותר מ-8,000 סיקים נהרגו, כולל 3,000 בדלהי. ביוני 1984, במהלך מבצע הכוכב הכחול, הורתה אינדירה גנדי לצבא הודו לתקוף את מקדש הזהב ולחסל את המתקוממים, סיקים בדלנים שאגרו נשק. מאוחר יותר הופעלו כוחות צבאיים הודים לפינוי הבדלנים מהאזור הכפרי של מדינת פנג'אב. ממשלת הודו דיווחה על 2,700 הרוגים בתוהו ובוהו שלאחר מכן. בעקבות המהומות דיווחה ממשלת הודו כי 20,000 ברחו מהעיר. האיחוד העממי לחירויות אזרחיות דיווח על לפחות 1,000 עקורים. האזורים המושפעים ביותר היו שכונות הסיקים בדלהי. הלשכה המרכזית לחקירה, סוכנות החקירות ההודית הראשית, סברה כי מעשי האלימות התקיימו בתמיכתם של אנשי משטרת דלהי דאז והממשלה המרכזית בראשות בנה של אינדירה גנדי, רג'יב גנדי. רג'יב גנדי הושבע לכהן כראש ממשלה לאחר מות אמו, וכשנשאל על הפרות סדר, אמר "כאשר עץ גדול נופל האדמה רועדת" ובכך ניסה להצדיק את הסכסוך הקהילתי. יש טענות שהממשלה השמידה ראיות והגנה על האשמים ברדיפה. עיתון מרכזי כינה את פעולות הממשלה "אם כל הטיוחים". נטען שהאלימות הובלה ולעיתים קרובות בוצעה על ידי פעילי הקונגרס הלאומי ההודי ואוהדים במהלך ההתפרעויות. הנשק הראשי ששימש את ההמונים, נפט, סופק על ידי קבוצה של מנהיגי מפלגת הקונגרס הלאומי ההודי, שהיו בבעלות תחנות דלק. רדיפות אתניות רדיפה אתנית היא רדיפה המבוססת על מוצא אתני. זוהי רדיפה דומה לרדיפה על רקע גזעני (על בסיס גזע). רצח העם ברואנדה של הטוטסי על ידי הוטו נמצא בקטגוריה זו. הכיבוש היפני בסין גרם למותם של מיליוני אנשים, בעיקר איכרים שנרצחו לאחר פשיטת דוליטל בתחילת מלחמת העולם השנייה. במאה ה-19 האנטישמיות החלה לשנות את אופייה – לא רק רדיפה של יהודים בגלל דתם השונה, אלה רדיפה של יהודים גם על רקע המוצא האתני שלהם. תאוריות אנטישמיות מודרניות הגיעו ובהן תורת הגזע. שיאה של רדיפה זו הייתה השואה במלחמת העולם השנייה בה נרצחו כ-6 מיליון איש רק בגלל היותם יהודים או צאצאים של יהודים. במאה ה-20 ואילך אנטישמיות באה לידי ביטוי לעיתים קרובות כאנטי-ציונות, למרות העובדה שישנן קבוצות יהודיות שונות שחבריהן מתנגדים לרעיון הציונות. כמו כן יהודים נרדפים הן בשל המוצא האתני שלהם והן בשל דתם. באימפריה העות'מאנית חיו באמצע המאה ה-19 כ-2.5 מיליון ארמנים. על רקע קשיים של האימפריה ועליה במודעות ללאומיות החלו רדיפות נגד ארמנים שלהכו והחריפו. בשלהי המאה המעצמות הגדולות בתקופה דנו בנושא "השאלה הארמנית" מה יש לעשות כדי להגן על הארמנים. הרדיפות נגד הארמנים גרמו למספר מעשי טבח רחבי היקף כמו מעשי הטבח החמידיים וטבח אדנה. לבסוף רוב הארמנים נרצחו והיתר הוגלו במסגרת רצח העם הארמני. במקביל נרצחו וגורשו מיעוטים נוצרים אחרים במסגרת רצח העם האשורי ורצח העם היווני-פונטי. רדיפת גרמנים אתניים מתייחסת לפעילות שיטתית נגד קבוצות של גרמנים אתניים על סמך מוצאם האתני. מבחינה היסטורית, רדיפה זו נבעה משתי סיבות: האוכלוסייה הגרמנית נחשבה, בין אם בצדק או לא, קשורה למשטרים לאומניים גרמנים כמו הנאציזם או הקיסר וילהלם. בתקופת מלחמת העולם הראשונה נרדפו גרמנים בארצות הברית, כך קרה גם במזרח ומרכז אירופה לאחר סיום מלחמת העולם השנייה. לרוב הקורבנות של רדיפות אלה לא היה קשר לאותם משטרים, אך היה שיתוף פעולה בין ארגוני המיעוטים הגרמנים והמשטר הנאצי, כפי שמראה הדוגמה של זלבסטשוץ (אנ'), המשמש עדיין כתירוץ לפעולות איבה גם נגד אלה שלא השתתפו בארגונים אלה. לאחר מלחמת העולם השנייה, רבים מפולקסדויטשה אלה נהרגו או גורשו מבתיהם במעשי נקם, ואחרים – בטיהור אתני של שטחים לפני אכלוסם באזרחי המדינה המספחת. במקרים אחרים (למשל במקרה של האוכלוסיות הגדולות לשעבר שהיו דוברות גרמנית ברוסיה או אסטוניה, או המיעוט הגרמני הטרנסילווני (זיבנבורגן) ברומניה ובבלקן), הייתה רדיפה של קהילות חפות מפשע שלא היו חלק מהרייך השלישי. אנשי הזארה במרכז אפגניסטן נרדפו על ידי שליטי אפגניסטן בתקופות שונות בהיסטוריה. מאז פיגועי 11 בספטמבר 2001, מחבלים מוסלמים סונים תוקפים את קהילת הזארה בדרום מערב העיר כוויתה בפקיסטן, ביתם של כ-500,000 בני הזארה שנמלטו מרדיפות באפגניסטן השכנה. כ-2,400 גברים, נשים וילדים נהרגו או נפצעו כאשר לשקר-אה-ג'נגווי (אנ') לקח אחריות על מרבית ההתקפות נגד הקהילה. כתוצאה מכך, אלפים רבים ברחו מהמדינה וביקשו מקלט באוסטרליה. אנטי-צועניות היא עוינות, דעות קדומות, אפליה או גזענות המופנית כלפי הצוענים כקבוצה אתנית, או אנשים הנתפסים כבני המורשת הצוענית. במהלך מלחמת העולם השנייה ניסו ממשלת גרמניה הנאצית ובעלות בריתה להשמיד את העם הצועני באירופה, במאמץ מתוכנן ובניסיון, שתואר לעיתים קרובות כג'נוסייד. תחת שלטונו של אדולף היטלר, הוצא צו משלים לחוקי נירנברג ב־26 בנובמבר 1935, והגדיר את הצוענים כ"אויבי מדינת הגזע", אותה קטגוריה כמו היהודים. לפיכך, גורלם של הצוענים באירופה אמור היה להקביל במובן מסוים לזה של היהודים. היסטוריונים מעריכים כי 220,000 עד 500,000 צוענים נרצחו על ידי הנאצים ומשתפי הפעולה עמם, או יותר מ-25% מכלל פחות ממיליון צוענים שחיו באירופה באותה תקופה. איאן הנקוק טוען שמספר ההרוגים מקרבם היה 1.5 מיליון. ראש המחלקה לזכויות האדם של האו"ם גינה את "המתקפה השיטתית" לכאורה של מיאנמר על מיעוט הרוהינגיה, והזהיר כי נראה כי "טיהור אתני" מתנהל. מוסלמים בני הרוהינגיה שנמלטו מכוחות הביטחון במדינת ראחין של מיאנמר תיארו הריגות, הפגזות והצתה בכפריהם, הכוללים את כל הסממנים של מסע "טיהור אתני", אמר ארגון Human Rights Watch. "לפליטי רוהינגיה יש תיאורים מחרידים של בריחה מהתקפות צבא בורמזי וצפייה בכפריהם נהרסים", אמר מינאקשי גאנגולי, מנהל דרום אסיה של הארגון. "פעולות חוקיות נגד קבוצות חמושות אינן כרוכות בהברחת האוכלוסייה המקומית מבתיה." התקפות נרחבות על טמילים בסרי לנקה לבשו צורה של פרעות אתניות רחבות באי, כולל הפוגרום האנטי טמילי בשנת 1958 ופרעות יולי השחור שכללו רדיפות נוספות בעקבות מעשי רצח, אונס וחטיפה. קודם לכן, רוב הטמילים דרשו להקים מדינה נפרדת, אך ב-1983 החלו מאבקים מזוינים נגד קיצונים סינהלים (הקבוצה האתנית הגדולה ביותר בסרי לנקה), שהגיעו לשיאם בהקמת ארגון טיגריסי השחרור של טאמיל אילם. רדיפה המבוססת על בסיס שוני גופני או נפשי בתרבויות מסורתיות רבות ראו בבעלי מומים (נכי גפים, חרשים, עיוורים), מתמודדי מחלות נפש או מפגרים כסוג של עונש מאלוהים או קללה בשל חטאים שונים. בחברות שונות היה נהוג להגלות חלק מהסובלים ממחלות כגון מצורעים הן בגלל פחד מהדבקה והן בגלל דעות קדומות לפיהן מחלה נובעת מעונש אלוהי ולכן אין טעם לרחם על ה"חוטאים". במחצית הראשונה של המאה ה-20 נעשה שימוש מסיבי בעיקור כפוי במדינות מסוימות באירופה ובצפון אמריקה, בדרך כלל כחלק מתוכנית אאוגנית. תומכי העיקור הציגו זאת כניסיון לפטור את החברה ממחלות גנטיות ובהן מוגבלות שכלית התפתחותית, מחלות נפש מסוימות או הפרעות התנהגותיות מסוימות. היסטוריונים של המדע טוענים שמחלות כאלו שיש להן רקע גנטי הן נדירות יחסית ועל כן עיקור המוני אינו נחוץ לשם מניעתן ואינו אפקטיבי, והעיקור לא היה אלא ניסיון לעצב את החברה באופן שיסלק ממנה יסודות שהוגדרו כא-סוציאליים, כדי לשמור על סדר חברתי ספציפי או לעצב סדר חברתי רצוי. תוכנית T4 - אותנסיה היה מבצע שנערך במהלך שלטונם של הנאצים בגרמניה, ונועד לחיסול כל "הלא כשירים" ולדאוג ל"שמירת טוהר הגזע הארי". בתוכנית זו, שהתבססה על האיגניקה הנאצית ועל עקרונות השבחה גזעית, רצחו הנאצים באמצעים שונים, לרבות תאי גזים, כ-90 אלף גרמנים שסבלו מפגמים גופניים, כמומים מולדים או מחלות כרוניות וכן מקשיים נפשיים. שמה של התוכנית, T4, בא מכתובת מטה התוכנית ברח' טירגארטן 4 שבברלין. רעיונות ואמצעים שיושמו בתוכנית זו, שנוהלה על ידי הנאצים, הועתקו בשלב מאוחר יותר לשואה. רדיפה על בסיס לבקנות מבוססת לעיתים קרובות על האמונה כי לבקנים נחותים מאנשים עם ריכוז גבוה יותר של מלנין בעורם. כתוצאה מכך נרדפו, נהרגו ובותרו לבקנים, וקברים של לבקנים נחפרו וחוללו. לבקנים הושמדו בטענה שהם מביאים מזל רע באזורים מסוימים. באפריקה התופעה רווחת יותר מאשר באזורים אחרים בעולם. בהאיטי יש גם מסורת של התייחסות כזו ללבקנים, בשכיחות גבוהה בהשפעתו של פרנסואה דובליה. אנשים על הספקטרום האוטיסטי היו בדרך כלל קורבנות לרדיפה, לאורך ההיסטוריה וגם בעידן הנוכחי. בקמרון מאשימים ילדים עם אוטיזם בכישוף ועונשים אותם בעינויים ואף במוות. בנוסף, משערים שרבים מהילדים הנכים שנרצחו במהלך מבצע T4 בגרמניה הנאצית היו אוטיסטים, והפכו אנשים אוטיסטים לקורבנות הראשונים של השואה. להט"ב הומוסקסואלים נרדפו בגרמניה הנאצית. בתחילת המאה ה-21 נרדפו ועדיין נרדפים הומוסקסואלים בצ'צ'ניה ובמדינה האסלאמית. מספר מדינות, במיוחד מדינות בעולם המערבי, נקטו אמצעים נגד אפליה של מיעוטים מיניים, כולל חוקים נגד פשעי שנאה כלפי הומוסקסואלים ואפליה במקום העבודה. חלקם אישרו נישואין חד-מיניים או איחודים אזרחיים במטרה להעניק לזוגות חד מיניים את אותן הגנות והטבות כמו לזוגות דו מיניים. בשנת 2011 קיבלו האומות המאוחדות את החלטתן הראשונה להכרה בזכויות להט"ב, ובשנת 2015 הפכו נישואים חד מיניים לחוקיים בכל מדינות ארצות הברית. ראו גם קישורים חיצוניים הערות שוליים
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-video] \| [TOKENS: 1084]
Models tencent/HunyuanVideo-1.5 Text-to-Video • Updated Dec 25, 2025 • 1.35k • • 575 Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B Text-to-Video • Updated Aug 7, 2025 • 4.81k • • 516 tencent/HunyuanVideo Text-to-Video • Updated Mar 6, 2025 • 1.15k • • 2.12k genmo/mochi-1-preview Text-to-Video • Updated Sep 4, 2025 • 4.93k • • 1.31k meituan-longcat/LongCat-Video Text-to-Video • Updated Oct 29, 2025 • 1.09k • • 439 CodeGoat24/Wan2.2-T2V-A14B-UnifiedReward-Flex-lora Text-to-Video • Updated 11 days ago • 164 • 8 Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B Text-to-Video • Updated Mar 12, 2025 • 36.6k • • 1.47k Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B Text-to-Video • Updated Aug 7, 2025 • 3.57k • • 423 zai-org/CogVideoX-5b Text-to-Video • Updated Nov 23, 2024 • 33.5k • • 663 vrgamedevgirl84/Wan14BT2VFusioniX Text-to-Video • Updated Jun 21, 2025 • 603 QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF Text-to-Video • 5B • Updated Jul 31, 2025 • 11.6k • 137 QuantStack/Wan2.2-T2V-A14B-GGUF Text-to-Video • 14B • Updated Jul 29, 2025 • 125k • 222 lightx2v/Wan2.2-Lightning Text-to-Video • Updated Nov 13, 2025 • 69 • 594 GitMylo/Wan_2.2_nvfp4 Text-to-Video • Updated 16 days ago • 27 ali-vilab/text-to-video-ms-1.7b Text-to-Video • Updated Dec 1, 2023 • 11.4k • 651 calcuis/hunyuan-gguf Text-to-Video • 13B • Updated Dec 21, 2024 • 417 • 70 Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B Text-to-Video • Updated Mar 1, 2025 • 12.8k • • 431 city96/Wan2.1-T2V-14B-gguf Text-to-Video • 14B • Updated Feb 26, 2025 • 20.5k • 184 calcuis/wan-1.3b-gguf Text-to-Video • 0.1B • Updated Aug 8, 2025 • 3.75k • 35 alibaba-pai/Wan2.1-Fun-1.3B-Control Text-to-Video • Updated Dec 11, 2025 • 1.42k • 110 Remade-AI/Vintage-VHS Text-to-Video • Updated Mar 27, 2025 • 17 • 3 Skywork/SkyReels-V2-DF-1.3B-540P Text-to-Video • 1B • Updated Apr 25, 2025 • 648 • 44 Skywork/SkyReels-V2-T2V-14B-720P Text-to-Video • Updated Apr 25, 2025 • 373 • 41 Lightricks/LTX-Video-0.9.7-dev Text-to-Video • Updated Jul 8, 2025 • 560 • • 20 Skywork/SkyReels-V2-DF-14B-540P-Diffusers Text-to-Video • Updated Aug 11, 2025 • 764 • 4 lightx2v/Wan2.1-T2V-14B-StepDistill-CfgDistill Text-to-Video • Updated Oct 17, 2025 • 130 APRIL-AIGC/UltraWan Text-to-Video • Updated Dec 11, 2025 • 8 • 27 Lightricks/LTX-Video-ICLoRA-pose-13b-0.9.7 Text-to-Video • Updated Jul 8, 2025 • 1.38k • 17 Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B-Diffusers Text-to-Video • Updated Aug 9, 2025 • 130k • • 110 alibaba-pai/Wan2.2-Fun-A14B-Control-Camera Text-to-Video • Updated Dec 11, 2025 • 3.44k • 34
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/docs/hub/spaces-zerogpu] \| [TOKENS: 579]
Hub documentation Spaces ZeroGPU: Dynamic GPU Allocation for Spaces Hub and get access to the augmented documentation experience to get started Spaces ZeroGPU: Dynamic GPU Allocation for Spaces ZeroGPU is a shared infrastructure that optimizes GPU usage for AI models and demos on Hugging Face Spaces. It dynamically allocates and releases NVIDIA H200 GPUs as needed, offering: Unlike traditional single-GPU allocations, ZeroGPU’s efficient system lowers barriers for developers, researchers, and organizations to deploy AI models by maximizing resource utilization and power efficiency. Using and hosting ZeroGPU Spaces Technical Specifications ZeroGPU supports two GPU sizes See GPU size selection to learn how to use sizes Compatibility ZeroGPU Spaces are designed to be compatible with most PyTorch-based GPU Spaces. While compatibility is enhanced for high-level Hugging Face libraries like transformers and diffusers, users should be aware that: Gradio: 4+ PyTorch: Almost all versions from 2.1.0 to latest are supported Python: Getting started with ZeroGPU To utilize ZeroGPU in your Space, follow these steps: This decoration process allows the Space to request a GPU when the function is called and release it upon completion. Note: The @spaces.GPU decorator is designed to be effect-free in non-ZeroGPU environments, ensuring compatibility across different setups. GPU size selection The default size used by @spaces.GPU is large (half H200). You can explicitly request a full H200 by specifying size="xlarge": Duration Management For functions expected to exceed the default 60-second of GPU runtime, you can specify a custom duration: This sets the maximum function runtime to 120 seconds. Specifying shorter durations for quicker functions will improve queue priority for Space visitors. @spaces.GPU also supports dynamic durations. Instead of directly passing a duration, simply pass a callable that takes the same inputs as your decorated function and returns a duration value: Compilation ZeroGPU does not support torch.compile, but you can use PyTorch ahead-of-time compilation (requires torch 2.8+) Check out this blogpost for a complete guide on ahead-of-time compilation on ZeroGPU. Usage Tiers GPU usage is subject to daily quotas, per account tier: Quota resets exactly 24 hours after your first GPU usage. Remaining quota directly impacts priority in ZeroGPU queues. Hosting Limitations By leveraging ZeroGPU, developers can create more efficient and scalable Spaces, maximizing GPU utilization while minimizing costs. Recommendations If your demo uses a large model, we recommend using optimizations like ahead-of-time compilation and flash-attention 3. You can learn how to leverage these with ZeroGPU in this post. These optimizations will help you to maximize the advantages of ZeroGPU hours and provide a better user experience. Feedback You can share your feedback on Spaces ZeroGPU directly on the HF Hub: https://huggingface.co/spaces/zero-gpu-explorers/README/discussions
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/spaces?hardware=zerogpu] \| [TOKENS: 1080]
Spaces The AI App Directory Running on Zero MCP 830 Wan2.2 14B Preview 🐌 generate a video from an image with a text prompt r3gm 5 days ago generate a video from an image with a text prompt Running on Zero MCP 2.25k Z Image Turbo 🖼 Generate high-quality images from text prompts in seconds mrfakename 19 days ago Generate high-quality images from text prompts in seconds Running on Zero Featured 108 SoulX-Singer 🎤 Generate singing voice from your lyrics Soul-AILab 11 days ago Generate singing voice from your lyrics Running on Zero Featured 1.48k Qwen3-TTS Demo 🎙 Generate custom speech from text, voice descriptions, or samples Qwen 5 days ago Generate custom speech from text, voice descriptions, or samples Running on Zero Featured 94 FireRed Image Edit 1.0 🌍 FireRed-Image-Edit-1.0 FireRedTeam 5 days ago FireRed-Image-Edit-1.0 Running on Zero MCP Featured 873 Qwen-Image-Edit-2511-LoRAs-Fast 🎃 Demo of the Collection of Qwen Image Edit LoRAs prithivMLmods 3 days ago Demo of the Collection of Qwen Image Edit LoRAs Running on Zero MCP 381 Wan2.2 14B Fast Preview 🐌 generate a video from an image with a text prompt r3gm 15 days ago generate a video from an image with a text prompt Running on Zero Featured 422 ACE-Step v1.5 🎵 Music Generation Foundation Model v1.5 ACE-Step 1 day ago Music Generation Foundation Model v1.5 Running on Zero Featured 1.07k TRELLIS.2 🏢 High-fidelity 3D Generation from images microsoft Dec 17, 2025 High-fidelity 3D Generation from images Running on Zero 42 Omni Video Factory 🏆 text to video, image to video, video extend FrameAI4687 5 days ago text to video, image to video, video extend Running on Zero MCP 232 LTX-2 Video [Turbo] 🔥 Fast high quality video with audio generation with FA3 alexnasa 13 days ago Fast high quality video with audio generation with FA3 Running on Zero Featured 1.45k Qwen Image Multiple Angles 3D Camera 🎥 Change the camera angle of a photo with AI multimodalart Jan 8 Change the camera angle of a photo with AI Running on Zero MCP Featured 528 FLUX.2 [Klein] 9B 💻 Generate or edit images from text prompts with optional input images black-forest-labs Jan 16 Generate or edit images from text prompts with optional input images Running on Zero MCP 37 BitDance-14B-64x 🚀 Open-source autoregressive model with binary visual tokens. shallowdream204 4 days ago Open-source autoregressive model with binary visual tokens. Running on Zero 322 NSFW Uncensored Adult Image 📈 Based 'Z-IMAGE TURBO' Heartsync Jan 1 Based 'Z-IMAGE TURBO' Running on Zero Featured 80 Kugel Audio 👀 Generate natural-sounding speech in European languages with voice cloning multimodalart 16 days ago Generate natural-sounding speech in European languages with voice cloning Running on Zero MCP Featured 1.3k Dream-wan2-2-faster-Pro 🎥 generate a video from an image with a text prompt dream2589632147 Dec 24, 2025 generate a video from an image with a text prompt Running on Zero MCP Featured 2.79k Wan2.2 14B Fast 🎥 generate a video from an image with a text prompt zerogpu-aoti Dec 16, 2025 generate a video from an image with a text prompt Running on Zero MCP Featured 66 GLM OCR Demo 📄 Multimodal OCR model for complex document understanding. prithivMLmods 3 days ago Multimodal OCR model for complex document understanding. Running on Zero MCP 185 Wan2.2 14B Fast 🎥 app_lora is base rahul7star 12 days ago app_lora is base Running on Zero MCP Featured 2k Qwen Image Edit Camera Control 🎬 Fast 4 step inference with Qwen Image Edit 2509 linoyts Jan 12 Fast 4 step inference with Qwen Image Edit 2509 Running on Zero 24 MOSS TTS 🏆 A simple gradio platform for demonstrating MOSS-TTS capabili OpenMOSS-Team 8 days ago A simple gradio platform for demonstrating MOSS-TTS capabili Running on Zero Featured 2.05k Hunyuan3D-2.1 👻 Image-to-3D Generation tencent Aug 11, 2025 Image-to-3D Generation Running on Zero MCP Featured 222 Qwen Edit Any Pose 🕺 Edit any pose with Qwen Edit 2511 Any Pose LoRA linoyts Dec 29, 2025 Edit any pose with Qwen Edit 2511 Any Pose LoRA
========================================

[SOURCE: https://he.wikipedia.org/wiki/החוק_הבין-לאומי] \| [TOKENS: 11394]
תוכן עניינים משפט בין-לאומי פומבי משפט בין-לאומי פומבי הוא ענף משפטי העוסק בפעולותיהם של גורמים בזירה הבין-לאומית, כגון מדינות, ארגונים בין-לאומיים ואף פרטים הנושאים באחריות בין-לאומית. תחום זה מסדיר את היחסים שבין מדינות, את השימוש בכוח ואת המנגנונים הבין-לאומיים ליישוב סכסוכים. במקרים מסוימים המשפט הבין-לאומי הפומבי גם קובע כללים ביחס לאנשים או לישויות משפטיות שונות ומאפשר לייחס להם אחריות פלילית. המשפט הבין-לאומי הפומבי נפרד מתחום המשפט הבין-לאומי הפרטי. הבסיס ההיסטורי למשפט בין-לאומי משחר ההיסטוריה ניהלו ישויות מדיניות יחסי חוץ עם מדינות אחרות, החליפו שליחים דיפלומטיים וגיבשו הסכמים הנוגעים לשיתופי פעולה כלכליים וצבאיים, כרתו בריתות והסכימו על מנגנונים ליישוב סכסוכים בכתב ובעל פה. בהדרגה התפתחו כללים אשר נשאו אופי טקסי ומחייב ביחס לכיבוד ההסכמים ולהפרתם. ידועים מקרים של דיפלומטיה והסכמים בין-לאומיים כבר במזרח הקדום, ובמקרים מסוימים אף שרדו עדויות להסכמים אלו. גם בתנ"ך רואים עדויות למשפט בין-לאומי, לדוגמה בוויכוח הארוך בין יפתח, שופט ישראלי בתקופת השופטים, לבין מלך בני עמון לגבי המעמד המשפטי של שטח מסוים בעבר הירדן המזרחי (ספר שופטים, פרק י"א). מהוויכוח עולה בבירור כי היו מקובלים על שני הצדדים עקרונות מסוימים של צדק. הניסיונות הפורמליים הראשונים למסד את המשפט הבין-לאומי החלו באירופה בתקופת הרנסאנס. בימי הביניים הכנסייה הייתה המגשרת העיקרית בסכסוכים בין-לאומיים. בזמן ועידת קונסטנץ (1414), פלוול וולודקוויק – הרקטור של האוניברסיטה היגלונית (קרקוב, פולין) – תאולוג, עורך דין ודיפלומט, הציג את התאוריה כי לכל האומות, גם הפגאניות, יש זכות לממשל עצמאי ולחיים בשלום בארצם. במאות ה-16 וה-17 באירופה, הכנסייה איבדה את השפעתה הישירה בעניינים בין-לאומיים, כאשר מדינות קתוליות ופרוטסטנטיות הופיעו ונאבקו ביניהן על השלטון. בתחילת המאה ה-17, אפשר היה לומר באופן מכליל כמה דברים לגבי המצב הפוליטי: יש הטוענים כי המשפט הבין-לאומי התפתח על מנת להתמודד עם המדינות החדשות שקמו, אחרים טוענים כי החלל שנוצר לאחר ירידת הכנסייה והאפיפיורות הם שהביאו לצורך בחוקים כלליים חדשים[דרוש מקור]. פרנסיסקו דה ויטוריה (Vitoria), פרופסור דומיניקני לתאולוגיה באוניברסיטת סלמנקה הרצה על זכויותיהם של הילידים. הוא עשה זאת בזמן שספרד הייתה בשיא תפארתה, לאחר הכיבוש האלים של פרו ב־1536. קרל החמישי, קיסר האימפריה הרומית הקדושה, התנגד לפרופסור, אך ב־1542 חוקים חדשים קבעו כי הילידים מוגנים על ידי הכתר הספרדי. ויטוריה בדרך כלל נחשב למייסד של המשפט הבין-לאומי המודרני. הנזיר הצרפתי אמריק קרוס (Crucé ,1590–1648) חשב כי נציגים של כל המדינות שייפגשו במקום אחד על מנת לדון בסכסוכיהן, יוכלו למנוע מלחמה ולהביא לשלום. ב-1623, הוא הציע את הרעיון ב"הסינאינים החדשים" (Nouveau Cynée), כשהוא מציע את ונציה כעיר שבה יפגשו הנציגים, והציע כי האפיפיור הוא שישב בראש האספה. בזמן מלחמת שלושים השנים (1618–1648), רעיון כזה לא היה מקובל על המדינות הפרוטסטנטיות. הוא גם אמר כי יש לבטל את הצבאות ולייסד בית דין בין-לאומי. אף שהרעיונות שלו לביטול הצבאות לא נלקחו ברצינות, לקרוס היה בעל ההבנה המוקדמת והראשון שהציע כי ארגונים בין-לאומיים הכרחיים על מנת לפתור סכסוכים בין-לאומיים. הוגו גרוטיוס (1583-1645) היה הומניסט ומשפטן הולנדי, שנחשב כמרכזי בהתפתחות המשפט הבין-לאומי. הוא נעשה לעורך דין כשהיה בן חמש עשרה. הוא נשפט למאסר עולם לאחר שהתנגד למאוריץ, נסיך אורנז', במשפט, אך הוא ברח לפריז. בצרפת פיתח את רעיונותיו על משפט בין-לאומי בספרו "Mare Liberum" ("ים חופשי"), שבו תקף את הניסיונות של אנגליה, ספרד ופורטוגל לשלוט בחלקים מהים. הוא התפרסם בעולם ב-1625 עם פרסום ספרו "משפט המלחמה והשלום" (De Jure Belli ac Pacis), וספר זה נעשה לטקסט הקובע למשפט בין-לאומי. הוא פורסם רק שנתיים לאחר "The New Cyneas". רבים מהתכנים של גרוטיוס הגיעו מהתנ"ך ומההיסטוריה הקלאסית (ממש כמו תאוריית המלחמה של אוגוסטינוס). בחיבורו הוא לא התנגד למלחמה ככלי פוליטי, אלא רק הגביל את המלחמה למקרים מסוימים שבהם היא לגיטימית. הוא פיתח את תאוריית המלחמה הצודקת, והגדיר מספר קריטריונים שעשויים להצידק מלחמה: מדינאים בני הזמן האמינו כי לא ניתן להפסיק את המלחמה, ולכן הם התכוננו לה. ועידת ז'נבה הראשונה ב-1864 כינסה את המדינות האירופאיות על מנת למסד לראשונה את חוקי המלחמה באירופה באמנה בין-לאומית. האמנה הראשונה עסקה בטיפול בפצועי מלחמה וייסדה את ארגון הצלב האדום הבין-לאומי. בהמשך נחתמו שלוש אמנות נוספות, האמנה השנייה ב-1906 החילה את עקרונות האמנה הראשונה בלוחמה ימית, השלישית ב-1929 עסקה בטיפול בשבויי מלחמה, והרביעית ב-1949 עסקה בטיפול באוכלוסייה אזרחית בזמן מלחמה. האמנות נחתמו על ידי כל מדינות העולם, והן נחשבות כבעלות תוקף משפטי מחייב ומשקפות משפט מנהגי. כחלק מלקחי מלחמת העולם הראשונה, מדינות העולם החליטו להקים גוף בין-לאומי אשר מטרתו שמירה על השלום הבין-לאומי שיהווה מנגנון מסודר ליישוב סכסוכים. ועידת השלום בפריז (1919), ייצגה את הניסיון הרחב הראשון ליצור הסכמים גלובליים ורב-צדדיים. נשיא ארצות הברית, וודרו וילסון, הציע להקים את ארגון חבר הלאומים, אשר הוקם ב-1920. ארגון זה כשל במטרתו למנוע מלחמת עולם נוספת, בין היתר עקב חוסר שיתוף הפעולה של מדינות מובילות בעולם, ביניהן ארצות הברית. כאשר מלחמת העולם השנייה פרצה, חבר הלאומים התגלה כגוף חסר תועלת ליישוב סכסוכים והבטחת השלום הבין-לאומי, ועלה הצורך בהקמת גוף חדש אשר יוכל להתמודד בעתיד בהצלחה עם אתגרי המערכת הבין-לאומית. ב־1 בינואר 1942, נשיא ארצות הברית פרנקלין דלאנו רוזוולט פרסם את "הצהרת האומות המאוחדות" בשמן של 26 מדינות שהצהירו כי הן ילחמו כנגד מדינות הציר. עוד לפני סוף המלחמה, נציגים של 50 מדינות נפגשו בסן פרנסיסקו על מנת לנסח את הצ'רטר של גוף בין-לאומי שיחליף את חבר הלאומים, וב־24 באוקטובר 1945 הוקם ארגון האומות המאוחדות. האו"ם וגופיו מהווים מאז את המוקד החשוב ביותר למערכות יחסים דיפלומטיות, ליישוב סכסוכים ולקביעת תוכנו של המשפט הבין-לאומי, ומגילת האומות המאוחדות מהווה את הצ'רטר שלהם. ההיקף של המשפט הבין-לאומי הערך והסמכות של המשפט הבין-לאומי תלוי לחלוטין בהשתתפות מרצון של מדינות ביצירה, שמירה ואכיפה שלו. אף על פי שיש מקרים יוצאי דופן, רוב המדינות מקבלות עליהן התחייבויות משפטיות למדינות אחרות מתוך אינטרס עצמי ולא מתוך ציות לחוקים גבוהים יותר משל המדינה עצמה. הייסוד של האומות המאוחדות נתן אפשרות לקהילה הבין-לאומית לאכוף את המשפט הבין-לאומי על מדינות החברות באו"ם שמפרות את הצ'רטר שלו. בעבר, נחשבו מדינות לצדדים היחידים למשפט הבין-לאומי, לפי תאוריית "כדורי הביליארד". במאה השנים האחרונות גדל מאוד מספר הארגונים הבין-לאומיים והישויות הלא-מדינתיות בזירה הבין-לאומית וכיום, גם הם מוכרים כצדדים רלוונטיים. פירושים מהעת האחרונה של משפט זכויות האדם הבין-לאומי, משפט הומניטרי בין-לאומי ומשפט מסחרי בין-לאומי כללו תאגידים וחברות, ואף יחידים. מחלוקות עקרוניות בתוך המשפט הבין-לאומי כעניין פילוסופי, פוליטי וחוקתי, מדינות שואבות את האוטונומיה שלהן מלגיטימציה פנימית ולא בשל הסכמה של הקהילה הבין-לאומית. מדינות יכולות, לפיכך, להסכים להתחייב באופן התנדבותי למשפט בין-לאומי, אך הן לא תקבלנה תהליך משפטי מחוץ להסכמתן שלהן. לפיכך, האינטרסים שלהן הם שיקבעו כיצד הם מפרשים את המשפט הבין-לאומי. מלומדים ומנהיגים פוליטיים מסוימים טענו בזמן האחרון[דרוש מקור], כי המשפט הבין-לאומי כבר התפתח למצב שבו הוא עצמאי מההסכמה של המדינות. יש נטייה גוברת לשפיטת המעשים הפנימיים של מדינות לאור הסטנדרטים של המשפט הבין-לאומי. ישנן מדינות, ובייחוד ארצות הברית, המתנגדות באופן נחרץ לפירוש הזה, וטוענות כי הערך הדומיננטי הוא ריבונות. בנוסף, ישנם אנשי אקדמיה שרואים היום את תהליכי השפיטה והחקיקה במשפט הבין-לאומי כמקבילים לאלה של המשפט האזרחי הפנימי. שוב, המתנגדים טוענים כי רק הסכמה של המדינות יכולה לכפות עליהן את המשפט הבין-לאומי. מקורות המשפט הבין-לאומי סעיף 38 לחוקת בית הדין הבין-לאומי לצדק (ICJ) קובע את מקורות המשפט עליהם יסתמך בבואו ליישב סכסוכים בין-לאומיים. חמשת מקורות אלה, המדורגים לפי סדר חשיבותם, מהווים את רשימת המקורות המקובלת לקביעת המשפט הבין-לאומי. באשר למקורות, קיימים מספר דגשים. ראשית, לפי ס' 38 לחוקת בית הדין, שלושת המקורות הראשונים מכונים "מקורות ראשוניים" - המחייבים במישור הבין-לאומי. אמנם יש לראות בהם כהיררכיים, אך להם משמעות זהה. שנית, בהתאם לס' 59 לחוקת בית הדין, החלטותיו של בית הדין הבין-לאומי אינן יוצרות תקדים מחייב. בכך, החלטותיו מחייבות את המדינות הרלוונטיות לדיון, ולא את אלו שאינן. שלישית, כתביהם של גדולי הסופרים ומומחי המשפט אינם מחייבים; אלא, לפי ס' 38(ד) לחוקת בית הדין - משמשים כאמצעי עזר, המהווים כלי פרשני להבנת המקורות הראשוניים. פירוש של המשפט הבין-לאומי כאשר יש סכסוכים לגבי הפירוש המדויק והיישום של משפט בתוך מדינה, האחריות היא של בתי הדין לפרש את המשפט. במשפט הבין-לאומי ככלל, אין בתי דין בעלי סמכות מספקת לכך, והאחריות על פירוש המשפט היא בדרך כלל של המדינות עצמן. אמנת וינה בדבר דיני אמנות קובעת "אמנה צריכה להתפרש ביושר, על פי המשמעות הרגילה של מונחי ההסכם בהקשרם, ולאור מטרתם" (ס' 31). אמירה זו היא בעצם פשרה בין שלוש תאוריות שונות של פירוש: אלה הם החוקים הכלליים של הפירוש; חוקים פרטניים עשויים לחול בתחומים שונים של משפט בין-לאומי. אכיפה מעבר לנטייה הטבעית של המדינות לאכוף נורמות מסוימות, הכוח של המשפט הבין-לאומי תמיד הגיע מהלחץ שהמדינות מפעילות אחת על השנייה להתנהג באופן עקיב ולכבד את מחויבותיהן. כמו בכל מערכת משפטית, מעלימים עין מהפרות רבות של המשפט הבין-לאומי. לרוב, הצורה היחידה שבה אוכפים את החוק הוא בצינורות דיפלומטיים ועל ידי השם הרע שיוצא למדינה שעוברת על החוק. אף על פי שההפרות הן למעשה רבות, מדינות מנסות להימנע מלהיראות כעוברות על החוק הבין-לאומי. מדינות גם יכולות להפעיל סנקציות באופן חד-צדדי אחת על השנייה, כגון ניתוק קשרים דיפלומטיים או כלכליים, או בפעולות גומלין. במקרים מסוימים, בתי דין אזרחיים יכולים לפסוק כנגד מדינה זרה (וזהו כבר מעניינו של המשפט הבין-לאומי הפרטי) בשל פגיעה, אף שכאן מדובר בעניינים מסובכים, שבהם המשפט הבין-לאומי מצטלב עם האזרחי. למדינות ישנה הזכות להשתמש בכוח להגנה עצמית נגד מדינה שפעלה בכוח נגד הטריטוריה שלה או העצמאות הפוליטית שלה. מדינות גם יכולות להשתמש בכוח להגנה עצמית קולקטיבית, כאשר הכוח מופעל נגד מדינה אחרת. המדינה שהותקפה צריכה לאשר את ההשתתפות של מדינות אחרות להגנתה העצמית. זכות זו מעוגנת בצ'רטר של האומות המאוחדות. הפרות של מגילת האומות המאוחדות (האו"ם) על ידי חברי האו"ם יכולות להידון בעצרת הכללית. העצרת הכללית אינה יכולה לקבל החלטות פעולה, אך תחת ההחלטה "מתאחדים לשלום" (Uniting for Peace, GA/RES/0377), היא הצהירה כי היא יכולה לאשר שימוש בכוח אם הייתה הפרה של השלום או פעולות איבה, אם מועצת הביטחון לא פעלה בשל הצבעה שלילית של אחד מהחברים הקבועים (כלומר, וטו). היא יכולה לתבוע פעולות כלליות אחרות (כגון סנקציות פוליטיות) אם המצב "איום על השלום" קטן יותר. המשמעות המשפטית של ההחלטה הזו אינה ברורה, שכן המועצה הכללית אינה יכולה להחליט החלטות לפעולה. ניתן להעלות הפרות לדיון גם במועצת הביטחון. מועצת הביטחון יכולה להחליט החלטות תחת פרק 6 של מגילת האו"ם, ולהמליץ על "פתרון לסכסוך". החלטות כאלה אינן קובעות מבחינת המשפט הבין-לאומי, אם כי הם בדרך כלל מבטאות את דעת המועצה. במקרים יוצאי דופן, מועצת הביטחון יכולה להעביר החלטה תחת פרק 7 של המגילה, המתייחס ל"איומים על השלום, הפרות של השלום ופעולות איבה", והחלטות אלה קובעות תחת המשפט הבין-לאומי, וניתן ליישם אותם בסנקציות כלכליות, פעולות צבאיות, או שימוש אחר בכוח תחת החסות של האו"ם. נטען כי גם החלטות שלא הועברו תחת פרק 7 יכולות להיות קובעות, והבסיס המשפטי לזה הוא הכוחות הרחבים יותר של המועצה תחת סעיף 24(2), שקובע כי "בביצוע חובות אלה (אחריות על השלום והביטחון הבין-לאומי) המועצה תפעל בתיאום עם המטרות והעקרונות של האומות המאוחדות". האופי הקובע של החלטות כאלה נתמך בידי בית הדין הבין-לאומי לצדק בדעה המייעצת שלו על נמיביה. מדינות יכולות גם, בהסכמה הדדית, להביא סכסוכים לגישור ופשרה לבית הדין הבין-לאומי לצדק, שממוקם בהאג, בהולנד. הפסקים שניתנים על ידי בית הדין במקרים כאלה הם קובעים, אף כי אין לו כלים לאכוף את החלטותיו. בית הדין יכול לתת דעה מייעצת על כל שאלה משפטית לבקשת כל גוף שקיבל את הסמכות לבקשה כזו מהצ'רטר של האו"ם. בכמה ממקרי הייעוץ שהגיעו אל בית הדין, היו מחלוקות לגבי מידת הסמכות והיכולת של בית הדין. מקרים שמגיעים לבית הדין הם פעמים רבות מסובכים מאוד (היו רק 150 מקרים כאלה מאז נוסד בית הדין ב-1945), והם יכולים להימשך שנים ארוכות ולמלא אלפי דפים של ראיות וערעורים, ולהעסיק את עורכי הדין הטובים ביותר למשפט ציבורי בין-לאומי בעולם. בשנת 2005, היו 12 מקרים בדיון לפני בית הדין. החלטות במקרים של גישור עשויות להיות קובעות או לא, על פי הסכם הגישור, ואילו החלטות במקרים של סכסוך ללא גישור שנטענים בפני בית הדין, הן תמיד קובעות כלפי המדינות המעורבות. אף על פי שמדינות (ובזמן האחרון, גם ארגונים בין-לאומיים) הם בדרך כלל היחידות שפועלות כצדדים במשפט בין-לאומי, לאמנות מסוימות, כגון האמנה הבין-לאומית לזכויות אזרחיות ופוליטיות, יש פרוטוקול אופציונלי המאפשר ליחידים שזכויותיהם הופרו בידי מדינות חברות, לעתור לוועידת זכויות האדם הבין-לאומית. לערכים, תחומים ומושגים נוספים ראו פורטל חוק ומשפט ראו גם לקריאה נוספת קישורים חיצוניים הערות שוליים הבהרה: המידע בוויקיפדיה נועד להעשרה בלבד ואין לראות בו ייעוץ משפטי.
========================================

[SOURCE: https://www.lomdimbareshet.net/%d7%94%d7%9b%d7%a0%d7%94-%d7%9c%d7%aa%d7%99%d7%9b%d7%95%d7%9f-3-%d7%99%d7%97%d7%99%d7%93%d7%95%d7%aa/] \| [TOKENS: 529]
הכנה לתיכון - 3 יחידות מיישרים קו היא חוברת הכנה לתיכון הכוללת נושאים הנלמדים בתיכון ברמת 3 יחידות, ומחולקת לפרק אלגברה ופרק גיאומטריה.החוברת מומלצת ללמידה לפני המעבר לכיתה י' . למידה בעזרת חוברת לימוד מגדילה את ההבנה וחושפת את הלומד להסברים ודוגמאות מפורטות לכל אחד מנושאי הקורס. ניתן להדפיס את החוברת ולתרגל באמצעותה שאלות רבות בכל נושא. החוברת מחולקת לפרקי לימוד הניתנים ללמידה בצורה עצמאית מרמת הבסיס ועד לרמת הבגרות. להתרשמות – לחצו על התמונה. צרו קשר - נשמח לעזור. © 2024 כל הזכויות שמורות. לומדים ברשת - דודו גולדשטיין ערוץ "לומדים ברשת" לימוד עצמי
========================================

[SOURCE: https://mschool.co.il/reg2026school/] \| [TOKENS: 435]
הרשמה למערכת הרשמה לאתר הקורסים שימו לב! יש להירשם עם אימייל עדכני.שם משתמש באנגלית בלבד (אפשרי שילוב אנגלית ומספרים) ללא סימנים מיוחדים וללא רווח.לדוגמא daniel2056 הרשמה ראשונית למערכת כתובת אימייל * שם משתמש (באנגלית בלבד ומספרים - ללא רווח וסימנים מיוחדים) * סיסמא * אישור הסיסמא החדשה * הרשמה הרשמה לאתר הקורסים שימו לב! יש להירשם עם אימייל עדכני. שם משתמש באנגלית בלבד (אפשרי שילוב אנגלית ומספרים) ללא סימנים מיוחדים וללא רווח. לדוגמא daniel2056 הרשמה תפריט נגישות
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/datasets?modality=modality%3Atabular] \| [TOKENS: 915]
Datasets OpenResearcher/OpenResearcher-Dataset Viewer • Updated 9 days ago • 97.6k • 8.47k • 72 allenai/molmospaces Viewer • Updated 5 days ago • 772k • 206 • 38 atreydesai/qgqa-gpt-5.2-20260213-041705 Viewer • Updated 8 days ago • 3k • 76 • 36 OpenDriveLab-org/Kai0 Viewer • Updated 7 days ago • 1.8k • 24.7k • 30 HuggingFaceFW/fineweb Viewer • Updated Jul 11, 2025 • 52.5B • 194k • 2.67k nyuuzyou/suno Viewer • Updated 18 days ago • 660k • 374 • 132 HuggingFaceFW/fineweb-edu Viewer • Updated Jul 11, 2025 • 3.5B • 254k • 954 openfoodfacts/product-database Viewer • Updated about 21 hours ago • 4.35M • 4.17k • 82 Idavidrein/gpqa Benchmark • Updated 30 days ago • 1.25k • 86.6k • 367 PleIAs/common_corpus Viewer • Updated 2 days ago • 69.9k • 60k • 354 lm-provers/FineProofs-SFT Viewer • Updated 7 days ago • 12.1k • 74 • 11 TIGER-Lab/MMLU-Pro Benchmark • Updated Jan 19 • 12.1k • 83.4k • 431 MathArena/aime_2026 Benchmark • Updated 5 days ago • 30 • 538 • 10 nvidia/PhysicalAI-Robotics-GR00T-Teleop-GR1 Viewer • Updated 7 days ago • 7.55M • 1.09k • 8 bigcode/the-stack-v2 Viewer • Updated Apr 23, 2024 • 5.45B • 7.32k • 472 HuggingFaceTB/smollm-corpus Viewer • Updated Sep 6, 2024 • 237M • 22.1k • 437 uw-math-ai/theorem-search-dataset Viewer • Updated 1 day ago • 2.89M • 240 • 21 ronantakizawa/leetcode-assembly Viewer • Updated 5 days ago • 14.1k • 88 • 7 kmfoda/booksum Viewer • Updated Nov 30, 2022 • 12.5k • 1.31k • 71 bowen-upenn/PersonaMem-v2 Viewer • Updated 16 days ago • 51.7k • 2.31k • 19 cx-cmu/deepresearchgym-agentic-search-logs Viewer • Updated 22 days ago • 14.3M • 113 • 12 allenai/real-toxicity-prompts Viewer • Updated Sep 30, 2022 • 99.4k • 7.4k • 113 jtatman/stable-diffusion-prompts-stats-full-uncensored Viewer • Updated Nov 8, 2024 • 897k • 359 • 120 HuggingFaceFW/fineweb-2 Viewer • Updated Oct 27, 2025 • 4.48B • 72.4k • 755 HHS-Official/medicaid-provider-spending Viewer • Updated 4 days ago • 227M • 171 • 4 seongsubae/KorMedMCQA-V Viewer • Updated 4 days ago • 1.84k • 518 • 4 deepmind/code_contests Viewer • Updated Jun 11, 2023 • 4.04k • 861k • 216 OpenAssistant/oasst1 Viewer • Updated May 2, 2023 • 88.8k • 11.2k • 1.48k HuggingFaceTB/smoltalk Viewer • Updated Feb 10, 2025 • 2.2M • 5.75k • 391 openbmb/DCAD-2000 Viewer • Updated Dec 5, 2025 • 649M • 3.99k • 20
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/datasets/Raziel1234/WebBooks/discussions/1#6918ba7c06ef9e60dba2f08a] \| [TOKENS: 343]
Datasets: Raziel1234 / WebBooks like 0 [bot] Conversion to Parquet The parquet-converter bot has created a version of this dataset in the Parquet format in the refs/convert/parquet branch. What is Parquet? Apache Parquet is a popular columnar storage format known for: This is what powers the dataset viewer on each dataset page and every dataset on the Hub can be accessed with the same code (you can use HF Datasets, ClickHouse, DuckDB, Pandas, PostgreSQL, or Polars, up to you). You can learn more about the advantages associated with Parquet in the documentation. How to access the Parquet version of the dataset? You can access the Parquet version of the dataset by following this link: refs/convert/parquet What if my dataset was already in Parquet? When the dataset is already in Parquet format, the data are not converted and the files in refs/convert/parquet are links to the original files. This rule has an exception to ensure the dataset viewer API to stay fast: if the row group size of the original Parquet files is too big, new Parquet files are generated. What should I do? You don't need to do anything. The Parquet version of the dataset is available for you to use. Refer to the documentation for examples and code snippets on how to query the Parquet files with ClickHouse, DuckDB, Pandas or Polars. If you have any questions or concerns, feel free to ask in the discussion below. You can also close the discussion if you don't have any questions. שלום · Sign up or log in to comment
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-speech] \| [TOKENS: 987]
Models Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice Text-to-Speech • Updated 23 days ago • 933k • 1.12k nineninesix/kani-tts-2-en Text-to-Speech • 0.4B • Updated 2 days ago • 2.59k • 163 OpenMOSS-Team/MOSS-TTS Text-to-Speech • 8B • Updated 8 days ago • 41.2k • 289 Soul-AILab/SoulX-Singer Text-to-Speech • Updated 10 days ago • 1.08k • 125 hexgrad/Kokoro-82M Text-to-Speech • Updated Apr 10, 2025 • 8.66M • • 5.73k Aratako/MioTTS-2.6B Text-to-Speech • Updated 11 days ago • 924 • 63 nineninesix/kani-tts-2-pt Text-to-Speech • 0.4B • Updated 2 days ago • 1.19k • 37 NAMAA-Space/NAMAA-Saudi-TTS Text-to-Speech • 0.5B • Updated 23 days ago • 138 • 35 OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-Realtime Text-to-Speech • 2B • Updated 6 days ago • 10.4k • 50 OpenMOSS-Team/MOSS-TTSD-v1.0 Text-to-Speech • 8B • Updated 7 days ago • 11.9k • 44 Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign Text-to-Speech • 2B • Updated 23 days ago • 406k • 266 microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B Text-to-Speech • 1B • Updated Dec 12, 2025 • 602k • 1.12k YatharthS/LuxTTS Text-to-Speech • Updated 29 days ago • 2.81k • 138 OpenMOSS-Team/MOSS-VoiceGenerator Text-to-Speech • 2B • Updated 10 days ago • 4.66k • 34 coqui/XTTS-v2 Text-to-Speech • Updated Dec 11, 2023 • 7.19M • 3.4k ResembleAI/chatterbox Text-to-Speech • Updated Sep 23, 2025 • 766k • • 1.48k kugelaudio/kugelaudio-0-open Text-to-Speech • Updated 15 days ago • 91.4k • 163 OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-Local-Transformer Text-to-Speech • 3B • Updated 8 days ago • 22.7k • 19 syvai/plapre-nano Text-to-Speech • 0.3B • Updated 3 days ago • 1.04k • 9 neuphonic/neutts-nano Text-to-Speech • 0.2B • Updated 9 days ago • 6.41k • 52 fishaudio/s1-mini Text-to-Speech • Updated 15 days ago • 5.21k • 590 Aratako/MioTTS-GGUF Text-to-Speech • 0.1B • Updated 12 days ago • 3.01k • 14 neuphonic/neutts-nano-q8-gguf Text-to-Speech • 0.2B • Updated 9 days ago • 2.02k • 11 bharatgenai/sooktam2 Text-to-Speech • Updated about 6 hours ago • 222 • 6 vadimbelsky/emirati-vits-male-1.0 Text-to-Speech • Updated 2 days ago • 6 fishaudio/fish-speech-1.5 Text-to-Speech • Updated Mar 25, 2025 • 3.82k • 709 sesame/csm-1b Text-to-Speech • Updated Dec 1, 2025 • 129k • 2.34k microsoft/VibeVoice-1.5B Text-to-Speech • 3B • Updated about 1 month ago • 77.3k • 2.22k zai-org/GLM-TTS Text-to-Speech • Updated Jan 12 • 250 • 320 FunAudioLLM/Fun-CosyVoice3-0.5B-2512 Text-to-Speech • Updated 18 days ago • 5.78k • 459
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/docs/hub/enterprise-hub-datasets] \| [TOKENS: 105]
Hub documentation Datasets Hub and get access to the augmented documentation experience to get started Datasets This feature is part of the Team & Enterprise plans. Data Studio is enabled on private datasets under your Team or Enterprise organization. Data Studio allows teams to understand their data and to help them build better data processing and filtering for AI. This powerful viewer allows you to explore dataset content, inspect data distributions, filter by values, search for keywords, or even run SQL queries on your data without leaving your browser. More information about Data Studio.
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/models?other=chemistry] \| [TOKENS: 803]
Models Prior-Labs/tabpfn_2_5 Tabular Classification • Updated 23 days ago • 95.4k • 162 thelamapi/next-1b Text Generation • 1.0B • Updated Nov 11, 2025 • 3.51k • 25 SandboxAQ/AQAffinity Updated 11 days ago • 23 VibeStudio/Nidum-Llama-3.2-3B-Uncensored-GGUF Text Generation • 3B • Updated Dec 17, 2024 • 3.89k • 35 bartowski/PocketDoc_Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-24b-GGUF Text Generation • 24B • Updated May 23, 2025 • 29.1k • 35 microsoft/NatureLM-8x7B 47B • Updated Jun 20, 2025 • 155 • 19 OpenMed/OpenMed-NER-ChemicalDetect-ElectraMed-33M Token Classification • 33.2M • Updated Aug 5, 2025 • 191k • • 2 Moreza009/Llama-DrugReasoner Text Generation • Updated Oct 7, 2025 • 6 • 2 ByteDance-Seed/byteff2 Updated Nov 17, 2025 • 3 SandboxAQ/aqcat25-ev2 Updated Oct 30, 2025 • 9 thelamapi/next-ocr Image-Text-to-Text • 9B • Updated Nov 15, 2025 • 10k • 16 ValiantLabs/Ministral-3-14B-Reasoning-2512-ShiningValiant3 Text Generation • 14B • Updated Dec 8, 2025 • 93 • 4 vipsehgal/qwen3-8b-jee-sft Text Generation • 8B • Updated 3 days ago • 57 • 1 ngetichkpeter/Logoi Updated 6 days ago • 1 Felipe2231/canario-amarelo-prod-final Text-to-Video • Updated 7 days ago • 1 Intae/mymodel Updated Aug 24, 2023 davanstrien/test Updated Sep 7, 2023 • 13 seyonec/ChemBERTa-zinc-base-v1 Fill-Mask • Updated May 20, 2021 • 651k • • 62 ncfrey/ChemGPT-4.7M Text Generation • Updated Jun 15, 2022 • 1.15k • 20 ncfrey/ChemGPT-19M Text Generation • Updated Jun 15, 2022 • 660 • 4 ncfrey/ChemGPT-1.2B Text Generation • Updated Jun 15, 2022 • 779 • 16 sagawa/ReactionT5v1-forward Updated Jul 28, 2024 • 123 Dr-BERT/DrBERT-4GB Fill-Mask • Updated May 28, 2023 • 196 • 1 Dr-BERT/DrBERT-7GB Fill-Mask • Updated May 28, 2023 • 2.28k • • 17 UEG/interface Text Classification • Updated Feb 27, 2023 Sevenlee/kkk Image Segmentation • Updated Jan 10, 2023 Dr-BERT/DrBERT-4GB-CP-CamemBERT Updated May 28, 2023 Dr-BERT/DrBERT-4GB-CP-PubMedBERT Fill-Mask • Updated May 28, 2023 • 355 • 1 cosmobaby/ka Image Segmentation • Updated Jan 10, 2023 csimonmeunier/test-model Updated Jan 23, 2023 • 1
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/docs/hub/spaces-dev-mode] \| [TOKENS: 724]
Hub documentation Spaces Dev Mode: Seamless development in Spaces Hub and get access to the augmented documentation experience to get started Spaces Dev Mode: Seamless development in Spaces This feature is still in Beta stage. The Spaces Dev Mode is part of PRO or Team & Enterprise plans. Spaces Dev Mode Spaces Dev Mode is a feature that eases the debugging of your application and makes iterating on Spaces faster. Whenever your commit some changes to your Space repo, the underlying Docker image gets rebuilt, and then a new virtual machine is provisioned to host the new container. The Dev Mode allows you to update your Space much quicker by overriding the Docker image. The Dev Mode Docker image starts your application as a sub-process, allowing you to restart it without stopping the Space container itself. It also starts a VS Code server and a SSH server in the background for you to connect to the Space. The ability to connect to the running Space unlocks several use cases: Overall it makes developing and experimenting with Spaces much faster by skipping the Docker image rebuild phase. Interface Once the Dev Mode is enabled on your Space, you should see a modal like the following. The application does not restart automatically when you change the code. For your changes to appear in the Space, you need to use the Refresh button that will restart the app. The Dev Mode allows you to connect to your Space’s docker container using SSH. Instructions to connect are listed in the Dev Mode controls modal. You will need to add your machine’s SSH public key to your user account to be able to connect to the Space using SSH. Check out the Git over SSH documentation for more detailed instructions. You can also use a local install of VS Code to connect to the Space container. To do so, you will need to install the SSH Remote extension. The modal will display a warning if you have uncommitted or unpushed changes in the Space: Enabling Dev Mode You can enable the Dev Mode on your Space from the web interface. You can also create a Space with the dev mode enabled: Limitations Dev Mode is currently not available for static Spaces. Docker Spaces also have some additional requirements. Dev Mode is supported for Docker Spaces. However, your Space needs to comply with the following rules for Dev Mode to work properly. Your application code must be located in the /app folder for the Dev Mode daemon to be able to detect changes. The /app folder must be owned by the user with uid 1000 to allow you to make changes to the code. The Dockerfile must contain a CMD instruction for startup. Checkout Docker’s documentation about the CMD instruction for more details. Dev Mode works well when the base image is debian-based (eg, ubuntu). More exotic linux distros (eg, alpine) are not tested and Dev Mode is not guaranteed to work on them. This is an example of a Dockerfile compatible with Spaces Dev Mode. It installs the required packages with apt-get, along with a couple more for developer convenience (namely: top, vim and nano). It then starts a NodeJS application from /app. There are several examples of Dev Mode compatible Docker Spaces in this organization. Feel free to duplicate them in your namespace! Example Python app (FastAPI HTTP server): https://huggingface.co/spaces/dev-mode-explorers/dev-mode-python Example Javascript app (Express.js HTTP server): https://huggingface.co/spaces/dev-mode-explorers/dev-mode-javascript Feedback You can share your feedback on Spaces Dev Mode directly on the HF Hub: https://huggingface.co/spaces/dev-mode-explorers/README/discussions
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/models?other=biology] \| [TOKENS: 877]
Models BioMistral/BioMistral-7B-GGUF Text Generation • 7B • Updated Feb 19, 2024 • 962 • 19 Prior-Labs/tabpfn_2_5 Tabular Classification • Updated 23 days ago • 95.4k • 162 vandijklab/C2S-Scale-Gemma-2-27B Text Generation • 28B • Updated Oct 31, 2025 • 1.58k • 161 thelamapi/next-1b Text Generation • 1.0B • Updated Nov 11, 2025 • 3.51k • 25 SandboxAQ/AQAffinity Updated 11 days ago • 23 google/alphagenome-all-folds Updated 25 days ago • 76 google/alphagenome-fold-1 Updated 25 days ago • 8 thefynnbe/ambitious-sloth Updated 9 days ago • 2 imageomics/bioclip-2.5-vith14 Zero-Shot Image Classification • Updated 8 days ago • 87 • 2 zhihan1996/DNABERT-2-117M Updated Jun 30, 2025 • 60.7k • 89 Rostlab/ProstT5 Translation • Updated Nov 16, 2023 • 45.8k • 33 chriamue/bird-species-classifier Image Classification • 8.51M • Updated Nov 12, 2023 • 1.24k • • 21 TheBloke/medicine-chat-GGUF Text Generation • 7B • Updated Jan 10, 2024 • 410 • 17 BioMistral/BioMistral-7B Text Generation • Updated Feb 21, 2024 • 41.2k • 492 EvolutionaryScale/esm3-sm-open-v1 Updated Jan 29, 2025 • 11.3k • 277 biomap-research/proteinglm-100b-int4 50B • Updated Mar 17, 2025 • 188 • 11 minwoosun/uce-650m Updated Jul 24, 2024 • 3 • 3 minwoosun/uce-100m Updated Jul 24, 2024 • 28 • 2 vandijklab/C2S-Pythia-410m-cell-type-prediction Text Generation • 0.4B • Updated Oct 31, 2025 • 738 • 10 johahi/borzoi-replicate-0 0.2B • Updated Jan 3, 2025 • 224k • 1 genbio-ai/AIDO.Protein-16B Updated Nov 13, 2025 • 330 • 6 VibeStudio/Nidum-Llama-3.2-3B-Uncensored-GGUF Text Generation • 3B • Updated Dec 17, 2024 • 3.89k • 35 codewithdark/vit-chest-xray Image Classification • 85.8M • Updated Aug 26, 2025 • 1.17k • • 5 bartowski/PocketDoc_Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-24b-GGUF Text Generation • 24B • Updated May 23, 2025 • 29.1k • 35 imageomics/bioclip-2 Zero-Shot Image Classification • Updated 8 days ago • 15.9k • 28 microsoft/NatureLM-8x7B 47B • Updated Jun 20, 2025 • 155 • 19 Moreza009/Llama-DrugReasoner Text Generation • Updated Oct 7, 2025 • 6 • 2 ByteDance-Seed/byteff2 Updated Nov 17, 2025 • 3 biomni/Biomni-R0-32B-Preview Updated Oct 13, 2025 • 485 • 17 thelamapi/next-ocr Image-Text-to-Text • 9B • Updated Nov 15, 2025 • 10k • 16
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/docs/hub/en/storage-limits] \| [TOKENS: 1308]
Hub documentation Storage limits Hub and get access to the augmented documentation experience to get started Storage limits At Hugging Face we aim to provide the AI community with significant volumes of free storage space for public repositories. We bill for storage space for private repositories, above a free tier (see table below). Storage limits and policies apply to both model and dataset repositories on the Hub. We optimize our infrastructure continuously to scale our storage for the coming years of growth in AI and Machine learning. We do have mitigations in place to prevent abuse of free public storage, and in general we ask users and organizations to make sure any uploaded large model or dataset is as useful to the community as possible (as represented by numbers of likes or downloads, for instance). Finally, upgrade to a paid Organization or User (PRO) account to unlock higher limits. Storage plans 💡 Team or Enterprise Organizations include 1TB of private storage per seat in the subscription: for example, if your organization has 40 members, then you have 40TB of included private storage. * We aim to continue providing the AI community with generous free storage space for public repositories. Beyond the first few gigabytes, please use this resource responsibly by uploading content that offers genuine value to other users. If you need substantial storage space, you will need to upgrade to PRO, Team or Enterprise. † We work with impactful community members to ensure it is as easy as possible for them to unlock large storage limits. If your models or datasets consistently get many likes and downloads and you hit limits, get in touch. Above the included 1TB (or 1TB per seat) of private storage in PRO and Team or Enterprise Organizations, private storage is invoiced at $25/TB/month, in 1TB increments. See our billing doc for more details. Repository limitations and recommendations In parallel to storage limits at the account (user or organization) level, there are some limitations to be aware of when dealing with a large amount of data in a specific repo. Given the time it takes to stream the data, getting an upload/push to fail at the end of the process or encountering a degraded experience, be it on hf.co or when working locally, can be very annoying. In the following section, we describe our recommendations on how to best structure your large repos. We gathered a list of tips and recommendations for structuring your repo. If you are looking for more practical tips, check out this guide on how to upload large amount of data using the Python library. * Not relevant when using git CLI directly Please read the next section to better understand those limits and how to deal with them. What are we talking about when we say “large uploads”, and what are their associated limitations? Large uploads can be very diverse, from repositories with a few huge files (e.g. model weights) to repositories with thousands of small files (e.g. an image dataset). Under the hood, the Hub uses Git to version the data, which has structural implications on what you can do in your repo. If your repo is crossing some of the numbers mentioned in the previous section, we strongly encourage you to check out git-sizer, which has very detailed documentation about the different factors that will impact your experience. Here is a TL;DR of factors to consider: One key way Hugging Face supports the machine learning ecosystem is by hosting datasets on the Hub, including very large ones. However, if your dataset is bigger than 1TB, you will need to subscribe to Team/Enterprise or ask us to grant more storage. In this case, to ensure we can effectively support the open-source ecosystem, we require you to let us know via datasets@huggingface.co. When you get in touch with us, please let us know: For hosting large datasets on the Hub, we require the following for your dataset: Please get in touch with us if any of these requirements are difficult for you to meet because of the type of data or domain you are working in. Similarly to datasets, if you host models bigger than 1TB or if you plan on uploading a large number of smaller sized models (for instance, hundreds of automated quants) totalling more than 1TB, you will need to subscribe to Team/Enterprise or ask us to grant more storage. To do that, to ensure we can effectively support the open-source ecosystem, please send an email with details of your project to models@huggingface.co. We recommend that academic and research institutions upgrade to Team, Enterprise, or Academia Hub for guaranteed storage limits. For researchers doing highly impactful work who are genuinely blocked by lack of institutional funding, PRO storage grants may be available on a case-by-case basis. Please contact datasets@huggingface.co or models@huggingface.co with a proposal explaining your use case and demonstrated impact. How can I free up storage space in my account/organization? There are several ways to manage and free some storage space in your account or organization. First, if you need more storage space, upgrade to a PRO, Team or Enterprise plan for increased storage limits. ⚠️ Important: Deleting Large Files is a destructive operation that cannot be undone. Make sure to backup your files before proceeding. Key points to remember: Pull requests create git refs that store their commits. After closing or merging a PR, you can delete its ref to free up storage space. This is especially useful when: To delete a PR ref, open the closed or merged PR and look for the storage notice at the bottom showing the estimated space that could be freed. Click “Delete ref” to permanently remove it. Deleting a PR ref is irreversible and will prevent anyone from fetching or checking out those commits locally. The super-squash operation compresses your entire Git history into a single commit. Consider using super-squash when you need to reclaim storage from old LFS versions you’re not using. This operation is only available through the Hub Python Library or the API. ⚠️ Important: This is a destructive operation that cannot be undone, commit history will be permanently lost and LFS file history will be removed The effects from the squash operation on your storage quota are not immediate and will be reflected on your quota within 36 hours. When you find an LFS file in your repository’s “List LFS files” but don’t know where it came from, you can trace its history using its SHA-256 OID by using the git log command: For example:
========================================

[SOURCE: https://huggingface.co/models?other=finance] \| [TOKENS: 932]
Models DMindAI/DMind-3 Text Generation • Updated 25 days ago • 322 • 85 DMindAI/DMind-3-mini Text Generation • 4B • Updated 25 days ago • 198 • 52 Prior-Labs/tabpfn_2_5 Tabular Classification • Updated 23 days ago • 95.4k • 162 TigerTrading/TradingBot Updated Oct 19, 2025 • 25 Adilbai/stock-trading-rl-agent Reinforcement Learning • Updated Jan 8 • 106 • 107 DragonLLM/Llama-Open-Finance-8B Question Answering • Updated Nov 3, 2025 • 1.2k • 13 AdityaaXD/Multi-Agent_Reinforcement_Learning_Trading_System_Models Reinforcement Learning • Updated 20 days ago • 183 • 4 FutureMa/Eva-4B-V2 Text Classification • Updated 11 days ago • 725 • 114 TheBloke/finance-chat-GGUF Text Generation • 7B • Updated Jan 10, 2024 • 256 • 16 thelamapi/next-1b Text Generation • 1.0B • Updated Nov 11, 2025 • 3.51k • 25 zeroentropy/zerank-2 Text Ranking • 4B • Updated Nov 20, 2025 • 8.49k • 43 gtfintechlab/ipomine-yolov8-classifier Image Classification • Updated 2 days ago • 39 • 2 nlpaueb/sec-bert-shape Fill-Mask • Updated Apr 28, 2022 • 10 • 17 gtfintechlab/FOMC-RoBERTa Text Classification • Updated Sep 12, 2023 • 567 • 15 bavest/fin-llama-33b-merged Text Generation • Updated Nov 29, 2023 • 709 • 23 ChanceFocus/finma-7b-nlp Text Generation • Updated Sep 14, 2023 • 30 • 16 ChanceFocus/finma-7b-full Text Generation • Updated Sep 14, 2023 • 1 • 27 StephanAkkerman/FinTwitBERT-sentiment Text Classification • 0.1B • Updated Feb 21, 2024 • 17.5k • • 23 TheBloke/finance-LLM-GGUF Text Generation • 7B • Updated Dec 24, 2023 • 533 • 27 andrijdavid/finance-chat-GGUF Text Generation • 7B • Updated Jan 19, 2024 • 151 • 4 TheBloke/finance-LLM-13B-GGUF Text Generation • 13B • Updated Jan 15, 2024 • 1.58k • 21 yatharth97/T5-base-10K-summarization Summarization • 0.2B • Updated Jun 10, 2024 • 28.8k • • 3 arcee-ai/Llama-3-SEC-Base Text Generation • 71B • Updated Jun 19, 2024 • 43 • • 13 SRART/start Text Classification • Updated Sep 17, 2024 • 2 ZeroXClem/LLama3.1-Hawkish-Theia-Fireball-8B Text Generation • 8B • Updated Nov 21, 2024 • 2 • 5 VibeStudio/Nidum-Llama-3.2-3B-Uncensored-GGUF Text Generation • 3B • Updated Dec 17, 2024 • 3.89k • 35 beethogedeon/Modern-FinBERT-large Text Classification • 0.4B • Updated Jul 17, 2025 • 6.17k • • 3 latchkeyChild/deepseek-trading-assistant Updated Feb 9, 2025 • 17 bartowski/PocketDoc_Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-24b-GGUF Text Generation • 24B • Updated May 23, 2025 • 29.1k • 35 Akhil-Theerthala/Kuvera-14B-v0.1.0 Text Generation • 15B • Updated Jun 3, 2025 • 6 • 5
========================================

Subsets and Splits

No community queries yet

The top public SQL queries from the community will appear here once available.