ALICE

Pesi chiusi Nanhu Brain-Computer Interface Institute,Lingang Laboratory,Medical School of Nantong University,Zhejiang University School of Medicine October 2024

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
Nanhu Brain-Computer Interface Institute,Lingang Laboratory,Medical School of Nantong University,Zhejiang University School of Medicine
Tipo di organizzazione
Academia
Paese
China
Pubblicato
11 October 2024
Autori
Hanyu Zheng, Binjie Guo, Aisheng Mo, Hongyan Wei, Yile Wu, Xurong Lin, Haohan Jiang, Hengguang Li, Yunshuo Zhang, Zhuoyuan Song, Xuebin Ni, Yan Huang, Xiaosong Gu, Bin Yu, Ningtao Cheng, Xuhua Wang

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Biology
Compito
Protein design

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Dati di addestramento
tokens

2.89e6 sequences × 7 residues/sequence = 2.023e7 datapoints

Epoche
25

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia
Confident

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Mapping AAV capsid sequences to functions through function-guided in silico evolution
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Sfondo

ALICE è stato pubblicato da Nanhu Brain-Computer Interface Institute,Lingang Laboratory,Medical School of Nantong University,Zhejiang University School of Medicine, nel paese registrato come China, durante October 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.

Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein design.

Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.

Risposte

ALICE — domande comuni

01

ALICE— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in October 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

02

ALICE— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein design. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

03

ALICE— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

04

ALICE— è open-source?

La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.

05

ALICE— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

06

ALICE— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Nanhu Brain-Computer Interface Institute,Lingang Laboratory,Medical School of Nantong University,Zhejiang University School of Medicine, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.