RiboDiffusion
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo son OPEN WEIGHT, pero no se ha publicado ninguna cuenta de parámetros para él. Cada figura de MEMORY y velocidad comienza a partir de ese número, así que preferiríamos no mostrar nada que una estimación fabricada..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Beihang University,Nanjing University,Chinese University of Hong Kong (CUHK)
- Tipo de Organización
- Academia,Academia,Academia
- País
- China, Hong Kong
- Publicado
- 28 June 2024
- Autores
- Han Huang, Ziqian Lin, Dongchen He, Liang Hong, Yu Li
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- RNA design
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
24,322 RNA chains × 150 nucleotides per chain = 3,648,300 data points ≈ 3.648 × 10⁶ (7,322 + 17,000 = 24,322 RNA chains)
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (unrestricted)
- Código de entrenamiento
- Unreleased
MIT license (the repo seems to include checkpoints and inference code only) https://github.com/ml4bio/RiboDiffusion
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 23
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- RiboDiffusion: tertiary structure-based RNA inverse folding with generative diffusion models
- Última actualización
- 1 January 2026
Qué significan los números
Fondo
RiboDiffusion fue publicado por Beihang University,Nanjing University,Chinese University of Hong Kong (CUHK), en el país registrado como China, durante June 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia,Academia.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de rNA design.
Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta.
Respuestas
RiboDiffusion — preguntas comunes
RiboDiffusion— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
RiboDiffusion— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de rNA design. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
RiboDiffusion— ¿Dónde puedo descargarlo?
Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.
RiboDiffusion— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
No podemos decir. Tiene pesos abiertos, pero no se ha publicado ningún conteo de parámetros para él, y todos los cálculos de memoria y velocidad comienzan desde ese número. Preferiríamos no mostrar nada que una estimación fabricada.
RiboDiffusion— ¿Es de código abierto?
Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.
RiboDiffusion— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
RiboDiffusion— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Beihang University,Nanjing University,Chinese University of Hong Kong (CUHK), basado en China, una organización categorizada como academia,Academia,Academia.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.