esm

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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Emu3-Gen - 统一模型驱动的AI系统实现图像文本与视频的生成与理解

AI生成Emu3GithubHuggingface图像处理多模态模型开源项目模型深度学习

Emu3采用单一变换器架构，将图像、文本和视频转化为统一序列空间进行处理。通过纯粹的下一标记预测训练方式，该系统在图像生成、视觉语言理解和视频生成等多个任务中展现出优异性能。与SDXL、LLaVA-1.6等专门模型相比，Emu3以更简洁的架构实现了更强的多模态处理能力。

ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型

AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目

ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上，引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话，还能进行工具调用和代码执行，在10B以下模型中表现出色。此外，项目还开源了基础模型和长文本版本，为学术研究和商业应用提供了多样化选择。

GENA_LM - 专为长DNA序列设计的开源基础模型家族

DNA序列GENA-LMGithub基因组学开源项目转化器预训练模型

GENA-LM是专为长DNA序列设计的开源基础模型家族。它采用BPE分词方法，支持最长36k bp的输入序列，并基于最新T2T人类基因组进行预训练。该项目提供多种预训练模型，包括BERT和BigBird架构，可用于启动子预测和剪接位点识别等多种下游任务。GENA-LM为基因组学研究提供了新的分析工具，促进了DNA序列分析技术的进步。

bge-m3 - 先进的多语言多功能文本嵌入模型

BGE-M3GithubHuggingface向量检索多语言开源项目文本嵌入模型自知识蒸馏

BGE-M3是一个支持100多种语言的文本嵌入模型，具备多功能和多粒度处理能力。它可同时执行密集检索、多向量检索和稀疏检索，处理范围从短句到长达8192个token的文档。该模型在多语言和跨语言任务中表现出色，为检索增强生成等应用提供支持。BGE-M3采用自知识蒸馏等技术训练，在多项基准测试中取得了优秀成绩。

m3e-base - 中英双语文本嵌入模型，支持多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceM3Esentence-transformers开源项目微调文本嵌入文本相似度模型

M3E是一个开源的文本嵌入模型，在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索，适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异，多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调，完全兼容sentence-transformers生态系统。

En-transformer - 融合等变图神经网络与Transformer的创新架构

E(n)-Equivariant TransformerGithub坐标变换开源项目注意力机制神经网络蛋白质设计

En-transformer是一个创新的开源项目，结合了E(n)等变图神经网络与Transformer架构。支持原子和键类型嵌入，处理稀疏邻居，传递连续边特征。已应用于抗体CDR环设计，并可用于蛋白质骨架坐标去噪等分子建模任务。项目提供简便的安装和使用方法，适合研究人员和开发者探索。

OpenELM-3B-Instruct - 高效语言模型OpenELM助力开放研究

CoreNetGithubHuggingFaceHuggingfaceOpenELM开源项目模型训练框架语言模型

OpenELM项目推出了一系列高效的语言模型，通过层级缩放策略提升了准确性。项目提供完整架构，从数据准备到模型评估，并提供270M到3B参数的多个模型版本。预训练数据集涵盖RefinedWeb等，约1.8万亿词块，支持在HuggingFace Hub使用。OpenELM通过创新的参数分配和多样数据集，助力研究人员在自然语言处理领域取得进展。

MiniCPM3-4B - 轻量高效的开源模型支持长文本处理和函数调用

GithubHuggingfaceMiniCPM3人工智能大语言模型开源模型开源项目机器学习模型

MiniCPM3-4B是一款开源语言模型，仅用4B参数就达到了接近GPT-3.5-Turbo的性能。它具备32k上下文窗口、函数调用和代码解释器等功能，在中英双语、数学和编程等多个基准测试中表现出色。通过创新的训练策略，MiniCPM3-4B实现了与7B-9B模型相当的能力，为资源受限的AI应用场景提供了高效选择。

SKEL - 生物力学驱动的精准3D人体模型

3D人体模型GithubSKEL体型参数姿态参数开源项目骨骼模型

SKEL是一种创新的参数化人体模型，融合身体形状和骨骼结构，生成解剖学精确的3D人体。通过调整形状和姿势参数，SKEL能够控制身体外形和骨骼位置，输出关节位置、身体网格和骨骼网格。作为可微分模型，SKEL可适配多种数据源，如运动捕捉和SMPL序列。该项目开源了SKEL加载器和SMPL序列对齐工具，为数字人体建模领域提供了新的研究方向。

PowerLM-3b - 基于Power学习率调度器训练的高性能3B参数小型语言模型

GithubHuggingfacePowerLM-3b代码示例开源项目文本生成模型模型评估语言模型

PowerLM-3b是一个基于Power学习率调度器训练的3B参数语言模型。它在开源和专有数据集上训练，在自然语言多选题、代码生成和数学推理等基准测试中表现优异。该模型在同规模模型中展现出较高性能，适用于需要高效小型语言模型的场景。用户可通过Hugging Face transformers库轻松部署和使用PowerLM-3b。

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