LEGO

Pesos cerrados Chinese Academy of Sciences,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,University of Chinese Academy of Sciences September 2024

Sin estimación

Sin requisitos de hardware para este modelo

Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..

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
Chinese Academy of Sciences,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,University of Chinese Academy of Sciences
Tipo de Organización
Academia,Academia,Academia
País
China
Publicado
14 September 2024
Autores
Yuancheng Sun, Kai Chen, Kang Liu, Qiwei Ye

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio
Biology
Tarea
Protein-ligand binding affinity prediction

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

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
Closed — provider access only
Acceso al modelo
Unreleased
Código de entrenamiento
Unreleased

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
Unknown

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia
3D Molecular Pretraining via Localized Geometric Generation
Última actualización
28 November 2025

Qué significan los números

Fondo

LEGO fue publicado por Chinese Academy of Sciences,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,University of Chinese Academy of Sciences, en el país registrado como China, durante September 2024. Sale de una organización categorizada como academia,Academia,Academia.

Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein-ligand binding affinity prediction.

Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.

Respuestas

LEGO — preguntas comunes

01

LEGO— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en September 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.

02

LEGO— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein-ligand binding affinity prediction. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

03

LEGO— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.

04

LEGO— ¿Es de código abierto?

No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.

05

LEGO— ¿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.

06

LEGO— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Chinese Academy of Sciences,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,University of Chinese Academy of Sciences, basado en China, una organización categorizada como academia,Academia,Academia.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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.