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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。

SmolLM-360M - 3.6亿参数的高效语言模型 专注常识推理和知识理解
GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目模型模型训练神经网络语言模型
SmolLM-360M是一款拥有3.6亿参数的高效语言模型,基于Cosmo-Corpus数据集训练而成。该模型利用Cosmopedia v2合成教材、Python-Edu教育样本和FineWeb-Edu网络教育资源等高质量数据,在常识推理和世界知识等多项基准测试中表现出色。SmolLM-360M支持CPU/GPU部署,并提供8位和4位量化版本以优化内存使用。这款模型主要面向英语内容生成和理解,可作为AI辅助工具在多种场景中应用。
Mol-Instructions - 大规模生物分子指令数据集助力大语言模型
GithubMol-Instructions大语言模型开源项目数据集生物分子蛋白质
Mol-Instructions是一个开放的大规模生物分子指令数据集,包含分子导向、蛋白质导向和生物分子文本三类指令。数据集涵盖分子设计、蛋白质功能预测等多个任务,通过AI协作、数据提取和模板转换等方法构建。该数据集旨在增强大语言模型在生物分子领域的表现,现已在Hugging Face平台发布。
rf_diffusion_all_atom - 全原子精度蛋白质结构生成工具
GithubRFDiffusion AA分子对接开源项目机器学习结构生物学蛋白质设计
rf_diffusion_all_atom是一个基于AI的蛋白质结构生成工具,实现全原子精度的模型设计。该工具支持小分子结合蛋白和包含特定基序的蛋白质设计,提供简单的安装步骤和使用指南。rf_diffusion_all_atom能够生成自定义蛋白质结构,适用于药物发现和蛋白质工程等研究领域。
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。
foldseek - 高效精准的大规模蛋白质结构比对工具
FoldseekGithub开源项目结构搜索结构聚类蛋白质复合物蛋白质结构比对
Foldseek是一款用于大规模蛋白质结构集比对的开源工具。它能快速、敏感地比较海量蛋白质结构,支持对AlphaFoldDB和PDB等数据库进行搜索。Foldseek提供命令行界面和网页服务器,可进行结构搜索、聚类和多聚体比对。采用创新的3Di+AA结构对齐算法,在保证准确性的同时显著提升速度。Foldseek为结构生物学研究提供高效可靠的计算支持,助力蛋白质结构分析。
GSM - 创新框架实现高效3D人体生成
3D人体生成3D渲染Github开源项目深度学习生成对抗网络高斯贝壳图
Gaussian Shell Maps (GSM)框架结合了先进的生成器网络和3D高斯渲染技术,用于高效生成3D数字人物。GSM采用多层壳结构,通过卷积神经网络生成3D纹理并映射到壳上。该方法可在单视图数据集上训练,生成多视图一致的高质量3D人体模型,并支持任意姿势变形。GSM为虚拟现实、社交媒体和电影制作等领域提供了创新的3D人体生成技术。
PyEMMA - 开源分子动力学模拟分析软件包
GithubPyEMMA分子动力学模拟开源软件开源项目数据分析马尔可夫模型
PyEMMA是一个开源的Python/C软件包,用于分析大规模分子动力学模拟数据。它提供聚类、特征化、马尔可夫状态模型等算法,支持分子动力学数据的估计、验证和分析。该工具可通过Jupyter notebook或Python脚本使用,适合分子动力学研究人员进行数据分析和建模。PyEMMA具备高性能和易用性,在分子模拟领域广受欢迎。
evolutionary-model-merge - 进化模型合并技术优化人工智能性能
EvoLLMEvoVLMGithub人工智能开源项目模型融合进化优化
evolutionary-model-merge项目展示SakanaAI开发的进化模型合并技术。该技术通过优化合并多个源模型,创造性能更优的新模型。项目提供改进的日语语言和视觉语言模型,在数学推理、通用任务和视觉问答方面取得显著提升。项目还包含评估代码和实验结果,为AI研究提供重要资源。
shap-e - 基于文本和图像生成创意3D模型的开源工具
3D模型生成GithubShap-E图像条件生成开源项目文本条件生成深度学习
Shap-E是一个开源的3D模型生成工具,能够基于文本描述或图像输入创建独特的3D模型。项目提供了官方代码和预训练模型,支持文本到3D和图像到3D的转换。用户可通过pip轻松安装,并使用Jupyter notebooks快速上手。Shap-E展示了强大的创意能力,如根据'看起来像鳄梨的椅子'等提示生成相应的3D模型。
granite-3b-code-instruct-GGUF - IBM开发的3B参数代码智能模型
GithubHuggingfacegranite-3b-code-instruct代码模型开源项目机器学习模型自然语言处理量化
这是一个由IBM Research开发的代码智能模型,采用3B规模参数架构,针对指令跟随、逻辑推理和编程问题解决进行优化。模型采用Apache 2.0许可证开源,支持多种量化版本以适配不同计算资源,通过标准提示模板即可快速部署使用。
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