stFormer

Zamknięte wagi Shanghai Jiao Tong University,Chinese Academy of Sciences November 2024

Brak oszacowania

Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu

Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
Shanghai Jiao Tong University,Chinese Academy of Sciences
Typ organizacji
Academia,Academia
Kraj
China
Opublikowany
9 November 2024
Autorzy
Shenghao Cao, Ye Yuan

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Biology
Zadanie
Spatial Transcriptomics

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

Dane treningowe
tokens

Minimal datapoint: gene expression value in a cell Total vocabulary: 19,264 Number of genes per cell: unknown, estimated at ~1000 Number of cells: 580,000 Total datapoints = 580,000 × 1000 = 580000000

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność
Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
stFormer: a foundation model for spatial transcriptomics
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Co to jest model?

stFormer został opublikowany przez Shanghai Jiao Tong University,Chinese Academy of Sciences, w kraju zapisanym jako China, podczas November 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Academia.

Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie spatial Transcriptomics.

Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.

Odpowiedzi

stFormer — częste pytania

01

stFormer— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie spatial Transcriptomics. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

02

stFormer— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.

03

stFormer— czy jest open weight?

Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.

04

stFormer— ile ma parametrów?

Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.

05

stFormer— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Shanghai Jiao Tong University,Chinese Academy of Sciences, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.

06

stFormer— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w November 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.