4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Fudan University,Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science,Nanjing University
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 12 September 2024
- Autoren
- Kaihui Cheng, Ce Liu, Qingkun Su, Jun Wang, Liwei Zhang, Yining Tang, Yao Yao, Siyu Zhu, Yuan Qi
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein folding prediction
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
- Epochen
- 550
This model is not trained on a token level and processes a protein in a single forward pass. 764 proteins * 32 steps = 24448
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100
- Verwendete Chips
- 1
- Stromverbrauch
- 433 W
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
the page is not accessible anymore https://github.com/fudan-generative-vision/AlphaFolding
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- 4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment wurde veröffentlicht von Fudan University,Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science,Nanjing University, im Land aufgezeichnet als China, während September 2024. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein folding prediction.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Antworten
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment — Häufige Fragen
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Fudan University,Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science,Nanjing University, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein folding prediction. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Die andere Richtung
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