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生成式AI和深度学习在分子设计与优化中的应用

Generative AI Deep Learning molecular设计分子构象生成药物设计 Github 开源项目

此页面汇总了生成式AI和深度学习在分子设计和分子构象生成中的研究及资料。涵盖分子优化、数据集和基准、药物相似性和评估指标，以及基于结构、片段等生成模型的评论。这些资源对药物设计、材料发现和生命科学研究人员非常有用，并提供最新的学术和应用进展，持续更新。

AlphaFold3 - 预测蛋白质相互作用结构的开源工具

AlphaFold3GithubPyTorch开源项目深度学习蛋白质结构预测遗传扩散

AlphaFold3通过基因扩散模型实现了生物分子相互作用结构的精确预测。该模型处理包括聚合物序列、残基修饰和配体smiles符号等多种输入数据，适用于预测多达1000个残基的蛋白质结构。独特的交叉蒸馏方法和信心评估机制减少了模型幻觉问题，增强了预测的可信度。用户可通过PyTorch和Docker容器便捷安装和运行该模型。

ai-notes - 文本生成与图像理解的最新动态

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「ai-notes」项目深度剖析生成模型和大规模语言模型，涵盖文本处理到图像生成等AI技术。本项目更新多种Markdown文件，内容包括模型评估、应用案例和技术细节。特别关注Stable Diffusion与GPT-4的最新进展，为工程师、研究者和技术爱好者提供宝贵资源。

llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库

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llms_paper是一个高级学术资源库，专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用，并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记，是深入LLMs领域的理想资源。

Best_AI_paper_2020 - 2020年AI领域顶级研究论文与开源项目解析

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探索2020年AI研究的顶尖成果。本页面提供从计算机视觉到自然语言处理的最新AI研究论文，每篇论文均配有清晰视频讲解及深度分析链接，同时提供开源代码下载，助您深入了解AI技术如何塑造未来。

MedLLMsPracticalGuide - 医疗大语言模型的发展现状与应用前景

Github人工智能医疗医学知识库医疗决策支持医疗大语言模型医疗应用开源项目

该项目提供了医疗大语言模型(Medical LLMs)的综合资源清单,基于一篇全面的综述论文。内容涵盖医疗LLMs的基本原理、构建方法、应用场景和面临的挑战,包括构建流程、医疗数据利用、生物医学任务、临床实践等多个方面。项目为医疗LLMs的研究与开发提供了宝贵的见解和实用指南,有助于推动这一前沿技术在医疗领域的创新应用。

Darwin - 材料科学、化学和物理领域的LLaMA模型

AI带动科学研究DarwinGithubLLaMA开放源代码开源项目科学文献

Darwin是一个开源项目，致力于在科学文献和数据集上预训练和微调LLaMA模型，特别针对材料科学、化学和物理领域。Darwin整合了结构化和非结构化的科学知识，提升了语言模型在科学研究中的效率。基于7B LLaMA模型，Darwin在实验带隙预测和金属分类任务中表现优异，超过了Fine-tuned GPT3.5和专用机器学习模型。尽管仍在开发中，Darwin在解决科学问题方面已展现出巨大潜力。

awesome-video-generation - 全面汇集视频生成研究的前沿资源库

AI视频Github图像到视频开源项目扩散模型文本到视频视频生成

资源库系统整理视频生成领域的前沿研究论文和资源,包括文本生成视频、图像生成视频、个性化视频生成等多个方向。内容涵盖论文列表、链接、数据集、产品介绍和常见问题解答。这为研究人员和开发者提供了全面了解视频生成技术发展的专业参考。

azure-genai-design-patterns - Azure自主AI系统设计模式与实践

AzureGithub人工智能代理大型语言模型开源项目自主系统设计模式

该项目提供了构建Azure自主AI系统的设计模式和最佳实践。涵盖基础概念、设计模式、参考架构和加速器，助力开发者实现具自主性、推理能力和适应性的AI系统。同时关注负责任AI和用户体验，为从概念到实施提供全面指导。项目包含生产就绪考虑因素，适合寻求创建高级AI解决方案的开发团队。

awesome-machine-learning-in-compilers - 编译器和程序优化中的机器学习资源集锦

Github开源项目强化学习机器学习程序优化编译器优化自动调优

这个项目收集了机器学习在编译器和程序优化领域的重要资源,包括研究论文、数据集和工具。涵盖迭代编译、指令级优化、并行映射等多个主题,提供了全面的参考材料。除学术资源外,还包括相关书籍、演讲、软件和基准测试,是该领域研究和开发的综合指南。

awesome-materials-informatics - 材料信息学全面资源集锦助力数据驱动材料研究

Github开源软件开源项目数据科学机器学习材料信息学计算材料学

本资源列表汇集了材料信息学领域的软件工具、云平台、数据集和标准化倡议。内容涵盖开源与商业解决方案，聚焦材料模拟、数据挖掘和机器学习等关键技术。研究人员可借此快速了解行业动态，为数据驱动的材料科学研究提供参考。

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