CrossBind

Zamknięte wagi Shanghai AI Lab,Fudan University,Loughborough University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University March 2024

Brak szacunków

Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu

Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.

Na nagraniu

Pełna specyfikacja

Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
Shanghai AI Lab,Fudan University,Loughborough University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University
Typ organizacji
Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Kraj
China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Hong Kong
Opublikowane
24 March 2024
Autorzy
Linglin Jing, Sheng Xu, Yifan Wang, Yuzhe Zhou, Tao Shen, Zhigang Ji, Hui Fang, Zhen Li, Siqi Sun

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.

Domena
Biology
Zadanie
Protein-ligand contact prediction

Rozmiar

Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

Dane treningowe
320,400 tokens

Total Proteins = 573 + 495 = 1068 Datapoints = 1068 x 300 = 320,400 Final result = 3.2e5

Jak jest klasyfikowane

Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.

Zaufanie do nagrania
Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
CrossBind: Collaborative Cross-Modal Identification of Protein Nucleic-Acid-Binding Residues
Ostatnia aktualizacja
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Skąd to przyszło

CrossBind was published by Shanghai AI Lab,Fudan University,Loughborough University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University, in China, in March 2024. academia,Academia,Academia,Academia,Academia is the category the publisher falls under.

It works in Biology, and is recorded as doing protein-ligand contact prediction.

To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tych, którzy je wyprodukowali, i nie ma lokalnej wersji do uruchomienia.

Jak to było trenowane

It was trained on about 320,400 tokens of text.

Odpowiedzi

CrossBind — Często zadawane pytania

01

How many parameters does CrossBind have?

No parameter count has been published for CrossBind, which is why no memory or speed figure appears on this page.

02

Who created CrossBind?

CrossBind was published by Shanghai AI Lab,Fudan University,Loughborough University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University, based in China, categorised as academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

03

When was CrossBind released?

CrossBind was published in March 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

04

What is CrossBind used for?

CrossBind works in Biology, and is recorded as handling protein-ligand contact prediction. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.

05

What GPU do I need to run CrossBind?

None. CrossBind is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

06

Is CrossBind open source?

The licensing for CrossBind was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

Źródło

Publikacja oryginalna

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

W innym kierunku

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..