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化学生成任务评估基准模型集合

GuacaMol Baselines项目为化学生成任务评估提供多种基准模型实现。包含随机采样、ChEMBL最佳选择、SMILES和图遗传算法、图蒙特卡洛树搜索以及SMILES LSTM变体等方法。项目配备预训练模型、数据集脚本和Docker容器,便于研究人员部署和比较各类生成模型。

chat-dataset-baseline - 中文对话模型训练资源整合平台
AI训练GithubLLaMA-Factory中文对话模型开源项目数据集模型优化
chat-dataset-baseline项目整合Hugging Face平台优质数据集,为中文对话模型训练提供全面资源。采用PDCA循环迭代,涵盖数据选择、模型训练、测试和优化。项目提供详细指南,适合数据科学家和AI爱好者快速上手,用于训练高质量中文基础模型,为特定行业应用打下基础。
deepchem - 深度学习在药物发现、材料科学中的开源工具链
DeepChemGithub开源项目材料科学深度学习药物发现量子化学
DeepChem是一个高质量的开源工具链,致力于推动深度学习在药物发现、材料科学、量子化学和生物学中的应用。支持Python 3.7至3.10,兼容TensorFlow、PyTorch、JAX等框架。用户可通过pip或conda安装,或使用Docker镜像。项目包含丰富的教程和实例,适合从新手到专家。社区活跃,提供Discord和讨论论坛,欢迎科学家、开发者和爱好者的参与。
morl-baselines - 多目标强化学习算法库 支持单策略和多策略实现
GithubMO-GymnasiumMORL-BaselinesPyTorch多目标强化学习开源项目算法库
MORL-Baselines是一个多目标强化学习算法库,提供多种PyTorch实现。该项目遵循MO-Gymnasium API,支持单策略和多策略算法,适用于SER和ESR标准。特点包括自动性能报告、代码规范和自动测试。实现了GPI-LS、MORL/D等多种算法,支持连续和离散观察/动作空间,为MORL研究和基准测试提供有力支持。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
Graphormer - 优化分子科学中的AI研究和应用
Azure Quantum ElementsGithubGraphormer分子建模开源项目材料科学药物发现
Graphormer是一个深度学习包,用于加速分子科学中的AI研究和应用,如材料发现和药物发现。它支持PyG、DGL、OGB和OCP的数据接口,并采用fairseq框架。提供PCQM4M和PCQM4Mv2的预训练模型,特别适合大规模分子建模任务。优化的预训练版本可在Azure Quantum Elements上使用。
Scientific-LLM-Survey - 生物化学领域科学大语言模型研究综述
Github化学医学大语言模型开源项目生物学科学
Scientific-LLM-Survey项目系统梳理生物化学领域科学大语言模型研究进展。涵盖文本、分子、蛋白质和基因组语言模型,以及多模态模型的最新发展。项目收录关键论文,提供数据集和基准测试资源,为该领域研究提供全面参考。
chroma - 用于蛋白质设计的可编程生成模型
ChromaGithub开源项目扩散模型条件控制生成模型蛋白质设计
Chroma是一个创新的蛋白质设计生成模型,结合了扩散建模、等变图神经网络和条件随机场技术。它提供多种蛋白质条件器,用于控制子结构、对称性和形状等,并支持自定义条件器开发。Chroma可高效采样全原子结构,实现骨架序列生成、侧链打包等蛋白质建模任务。在普通GPU上,Chroma能快速生成大型蛋白质复合物,为蛋白质设计领域带来新的可能性。
polyBERT - 面向聚合物结构分析的智能化学语言模型
GithubHuggingfacePSMILESpolyBERT化学语言模型句向量开源项目模型聚合物信息学
polyBERT是一个专门用于聚合物结构分析的化学语言模型,通过将PSMILES字符串转换为600维指纹向量来表示聚合物化学结构。模型集成了sentence-transformers和HuggingFace Transformers框架,采用mean pooling方法处理词嵌入,能够高效完成聚合物结构的自动化分析。
awesome-AI-based-protein-design - AI蛋白质设计研究前沿资源汇总
Github人工智能开源项目深度学习生成模型结构预测蛋白质设计
本资源库汇集了AI驱动蛋白质设计领域的前沿研究成果,包括来自Nature、Science等顶级期刊的重要论文。内容涵盖概述、方法论和应用等多个方面,按类别进行组织。资源库持续更新,跟踪该领域最新进展,为研究人员提供参考。探索AI在蛋白质设计中的创新应用,关注这一不断发展的交叉学科领域。
esm - ESM3生成模型实现蛋白质序列结构功能联合推理
ESM3Github人工智能开源项目生成式模型生物学蛋白质模型
ESM3是一个创新的生物学生成模型,能够同时处理蛋白质的序列、结构和功能。通过离散令牌表示这三种数据模态,ESM3可根据部分输入预测完整的蛋白质信息。作为一个生成式掩码语言模型,它采用迭代采样方法。ESM3架构具有高度可扩展性,其最大版本拥有980亿参数,曾对2.78亿个蛋白质进行训练。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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