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ESM3生成模型实现蛋白质序列结构功能联合推理

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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awesome-ebm - 全面汇总能量函数模型与学习资源

Github对比散度开源项目机器学习生成模型神经网络能量模型

awesome-ebm项目汇集了能量函数模型(EBM)和能量函数学习的全面资源。包括早期至最新的相关论文、教程、讲座和开源库。涵盖EBM在图像生成、分类、密度估计、强化学习等领域的应用，为研究和开发人员提供丰富的学习参考。

generative-models - SV4D与SV3D一类的创新模型

GithubSDXL-TurboSV3DSV4D开源项目热门稳定AI视频合成

Generative Models项目展示了多个创新模型如SV4D与SV3D，专注于视频到4D扩散建模和图像到视频的多视角合成，旨在提供高分辨率和时间连贯性的研究工具。最新技术报告和视频概览现已发布，支持通过简单的脚本和快速入门指南直接体验模型效果，适用于研究及教育用途。

AmberESG - 生成式AI驱动的企业ESG智能管理平台

AIAI工具AmberESGESG可持续发展环境社会治理

AmberESG是一个面向可持续发展和ESG专业人士的生成式AI平台。该平台利用先进的AI技术，协助用户获取ESG相关信息，生成专业内容，并智能处理ESG文档。AmberESG支持ESG数据分析、快速文档总结和AI辅助决策，显著提高ESG工作效率。平台全面覆盖环境、社会和治理领域，为企业提供智能化的ESG绩效提升工具和可持续发展报告解决方案。

speculative-decoding - 推测解码技术，优化大型语言模型推理速度

GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理

该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现，旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略，包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时，项目致力于优化批处理推测解码，以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果，并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。

modelscope - 整合与应用前沿AI模型的开放平台

API接口GithubModelScope开源库开源项目机器学习模型模型服务

ModelScope简化了AI模型在推理、训练和评估方面的流程，支持CV、NLP、语音、多模态和科学计算等领域的应用。该平台提供统一接口和丰富的API层级，便于开发者轻松集成和使用700多种最新开源模型。适合初学者和专业人士快速上手，体验强大功能。

DNABERT - DNABERT：用于基因组DNA语言处理的双向编码器模型

BERTDNABERTGPUGithub基因组开源项目预训练模型

DNABERT提供完整的源码、使用示例、预训练和微调模型，适用于各类基因组DNA语言处理任务。该项目利用Huggingface的扩展工具，增添了多任务支持和高效的可视化功能。最新版DNABERT-2不仅提升了多物种基因组的处理能力，还发布了全面的Genome Understanding Evaluation (GUE)基准测试，涵盖28个数据集。

gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成

GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型，采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署，支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异，并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会，推动AI技术普及。

easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发

API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目

EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。

awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息

BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理

这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源，旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入，生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面，包括研究概述、活跃群组、工具和数据集，所有资源均公开且积极维护。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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