CrossBind

Uzavřené hmotnosti Shanghai AI Lab,Fudan University,Loughborough University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University March 2024

Žádný odhad

Žádné hardwareové požadavky na tento model

Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..

Záznam.

Plná specifikace

Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.

Původ

Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
Shanghai AI Lab,Fudan University,Loughborough University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University
Typ organizace
Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Země
China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Hong Kong
Publikováno
24 March 2024
Autoři
Linglin Jing, Sheng Xu, Yifan Wang, Yuzhe Zhou, Tao Shen, Zhigang Ji, Hui Fang, Zhen Li, Siqi Sun

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Biology
Úkol
Protein-ligand contact prediction

Velikost

Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.

Tréninková data
320,400 tokens

Total Proteins = 573 + 495 = 1068 Datapoints = 1068 x 300 = 320,400 Final result = 3.2e5

Jak je klasifikováno

Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.

Záznam důvěry
Confident

Zdroje

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.

Odkaz
CrossBind: Collaborative Cross-Modal Identification of Protein Nucleic-Acid-Binding Residues
Naposledy aktualizováno
28 November 2025

Co čísla znamenají

Where it came from

CrossBind was published by Shanghai AI Lab,Fudan University,Loughborough University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University, in China, in March 2024. academia,Academia,Academia,Academia,Academia is the category the publisher falls under.

It works in Biology, and is recorded as doing protein-ligand contact prediction.

Toto je uzavřený model: vyškolené hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není zde žádná lokální verze k provozování.

Jak byla trénována

It was trained on about 320,400 tokens of text.

Odpovědi

CrossBind — Časté dotazy

01

How many parameters does CrossBind have?

No parameter count has been published for CrossBind, which is why no memory or speed figure appears on this page.

02

Who created CrossBind?

CrossBind was published by Shanghai AI Lab,Fudan University,Loughborough University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University, based in China, categorised as academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

03

When was CrossBind released?

CrossBind was published in March 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

04

What is CrossBind used for?

CrossBind works in Biology, and is recorded as handling protein-ligand contact prediction. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.

05

What GPU do I need to run CrossBind?

None. CrossBind is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

06

Is CrossBind open source?

The licensing for CrossBind was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

Zdroj

Původní publikace

Poslední aktualizace záznamu 28 November 2025

Druhý směr

Když se na to podíváte z druhé strany?

Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.