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Reinvent

分子设计与优化的开源人工智能工具

REINVENT机器学习分子设计PythonGPUGithub开源项目

REINVENT 3.2是一个开源的分子设计与优化工具，结合深度学习和强化学习技术实现分子生成和优化。该基于Python的项目支持多种运行模式，使用JSON配置文件控制，并利用CUDA加速的GPU进行计算。REINVENT 3.2提供详细的安装指南、系统要求和使用教程，支持Jupyter notebook交互式使用，便于研究人员快速上手和实验。此外，项目还包含单元测试框架，可广泛应用于药物研发和材料设计等领域的分子设计任务。

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介绍相关项目
The Asimov Institute - 非营利AI研究机构致力于深度学习与人工创造力的探索
AI工具Asimov Institute人工智能创造力深度学习神经网络
Asimov Institute专注研究深度学习与创造力的关系，发布神经网络研究突破，提供AI影响咨询，开发创意产业工具。其神经网络可生成创新产品、内容和创意，服务于多个创意领域。研究项目包括神经网络动物园和反向监控AI，推动AI在创新领域的应用。
neon - 深度学习框架，兼容多硬件，实现高效模型训练
GithubIntelMKLNervananeon开源项目深度学习框架
neon是Intel推出的深度学习框架，旨在实现最佳性能，兼容多种硬件。提供全面的教程和iPython笔记本，支持卷积层、RNN、LSTM、GRU和BatchNorm等常用层。预训练模型库和示例脚本涵盖VGG、强化学习、深度残差网络等。neon v2.0.0+优化了CPU性能，集成Intel Math Kernel Library，用户可快速安装并部署在CPU、GPU或Nervana硬件上。
torchmd-net - 神经网络势能模型的高效训练与实现框架
GPU加速GithubPyTorchTorchMD-NET分子动力学开源项目神经网络势能
TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架，提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成，并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构，可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项，支持自定义数据集和多节点训练，并提供预训练模型。
reptile-pytorch - PyTorch实现的用于监督学习的OpenAI Reptile算法
GithubMiniImagenetOmniglotOpenAIPyTorchReptile开源项目
PyTorch实现的OpenAI Reptile算法，专注于监督学习，目前支持在Omniglot数据集上运行，具备K-shot N-way采样、训练监控和中断恢复功能。欢迎对项目的贡献和反馈，未来计划支持Mini-Imagenet数据集、提升Meta-batch大小、添加训练曲线和Shell脚本下载功能。
returnn - 多GPU优化的Theano/TensorFlow循环神经网络框架
GithubLSTMRETURNN多GPU环境开源项目神经网络训练速度
RETURNN是一个基于Theano和TensorFlow的现代循环神经网络框架，优化于多GPU环境下的快速可靠训练。其主要特点包括简便的配置与调试、支持多种实验模型，以及高效的训练和解码速度。项目还支持小批量训练、序列分块训练、长短期记忆网络、多维LSTM和大数据集内存管理，广泛应用于机器翻译和语音识别领域。RETURNN提供详尽的文档和使用教程，并通过StackOverflow标签提供社区支持。
Industrial Render AI - 工业设计AI渲染与创意灵感生成平台
AI产品设计AI工具Industrial Render AI工业设计渲染设计灵感生成设计草图渲染
Industrial Render AI是一个专注于工业设计领域的智能平台，能将产品设计草图快速转化为高质量渲染图，大幅提升设计效率。平台不仅支持草图到渲染的转换，还能基于文字描述生成设计灵感，为设计师提供创新工具。通过整合AI技术，该平台致力于革新工业设计流程，促进设计师、营销人员和客户之间的高效沟通。
inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案
GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化
Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎，支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术，提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型，无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理，为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。
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。
pretzelai - 现代化Jupyter替代方案 融合AI驱动的代码生成与智能编辑
AI代码生成GithubJupyterPretzel开源开源项目数据分析
Pretzel是一款开源的Jupyter升级版，为数据科学家和开发者提供AI驱动的代码生成、智能编辑和实时补全功能。完全兼容Jupyter配置，支持多种AI模型，注重用户隐私。致力于优化数据分析工作流程，持续提升用户体验。
misato-dataset - 大规模蛋白质-配体复合物数据集助力AI驱动的药物发现
AI模型GithubMISATO分子动力学开源项目药物发现蛋白质-配体复合物
MISATO是一个专为结构化药物发现设计的机器学习数据集，包含高质量的蛋白质-配体复合物数据。数据集涵盖了19000多个配体的量子力学计算结果和16000多个蛋白质-配体结构的分子动力学模拟。MISATO旨在提高配体分子精确度、合理表示系统动力学，并促进创新AI药物发现模型的开发。研究人员可免费下载MISATO数据集，使用提供的PyTorch数据加载器进行AI训练和预测。
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