AtomFlow
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Peking University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,HEC Montreal,CIFAR AI Research
- Typ organizace
- Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective
- Země
- China, Hong Kong, Canada
- Publikováno
- 18 September 2024
- Autoři
- Junqi Liu, Shaoning Li, Chence Shi, Zhi Yang, Jian Tang
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein generation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA GeForce RTX 4090
- Používané čipy
- 10
- Příkon
- 8.9 kW
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Unknown
- Citace
- 4
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Design of Ligand-Binding Proteins with Atomic Flow Matching
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
AtomFlow byl zveřejněn Peking University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,HEC Montreal,CIFAR AI Research, v zemi zaznamenané jako China, během September 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein generation.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Odpovědi
AtomFlow — běžné otázky
AtomFlow— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Peking University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,HEC Montreal,CIFAR AI Research, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective.
AtomFlow— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
AtomFlow— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
AtomFlow— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
AtomFlow— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
AtomFlow— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.