需求人群:
"Boltz-1的目标受众是全球的科研人员、生物技术公司和制药企业。它特别适合那些需要精确预测蛋白质结构以推进药物发现和基础生物学研究的科研工作者。由于其开源特性,Boltz-1也适合那些希望在现有模型基础上进行创新和改进的开发者。"
使用场景示例:
科研人员使用Boltz-1预测蛋白质结构,以加速新药的发现。
生物技术公司利用Boltz-1进行蛋白质设计,开发新型生物制剂。
教育机构使用Boltz-1作为教学工具,帮助学生理解蛋白质结构和功能。
产品特色:
• 达到AlphaFold3级别的准确性:Boltz-1能够提供与AlphaFold3相当的预测精度,为科学研究和商业应用提供了强大的工具。
• 完全开源:Boltz-1完全开源,允许全球科研人员自由使用和改进模型。
• 促进创新:模型的开源性质鼓励了学术界和商业界的创新应用。
• 数据处理能力:Boltz-1能够处理复杂的结构数据库,如PDB(蛋白质数据银行),并适应模型训练。
• 计算能力需求:通过与美国能源部和Genesis Therapeutics的合作,Boltz-1获得了运行所需的大量GPU资源。
• 标准化研究实践:Boltz-1旨在帮助全球科学界标准化结构生物学的研究实践。
• 促进新药发现:Boltz-1的应用将加速新药的发现和开发过程。
使用教程:
1. 访问Boltz-1的GitHub仓库(https://github.com/jwohlwend/boltz)并克隆或下载代码。
2. 阅读文档,了解Boltz-1的安装和配置要求。
3. 根据指南安装必要的依赖,并配置运行环境。
4. 运行Boltz-1模型,输入蛋白质序列数据,开始结构预测。
5. 分析Boltz-1提供的预测结果,并根据需要调整参数以优化预测准确性。
6. 参与Boltz-1的社区讨论,通过Slack频道(https://boltz-community.slack.com/join/shared_invite/zt-2uexwkemv-Tqt9E747hVkE0VOWlgOcIw#/shared-invite/email)与其他用户交流经验和问题。
7. 根据需要对Boltz-1进行定制和扩展,为特定的研究或应用开发新的功能。
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首个真正开源的生物分子结构预测模型
Boltz-1是由麻省理工学院(MIT)阿卜杜拉·拉蒂夫·贾米尔健康机器学习诊所(MIT Jameel Clinic)的研究人员开发的首个真正开源的生物分子结构预测模型,其准确性达到了AlphaFold3的水平。该模型以玻尔兹曼分布命名,是一种描述分子结构分布的概率度量。Boltz-1的开发旨在鼓励超越学术界的创新,为商业用途提供支持。它由博士生Jeremy Wohlwend、Gabriele Corso和MIT Jameel Clinic研究员Saro Passaro领导开发,得到了MIT电气工程和计算机科学(EECS)教授Regina Barzilay和Tommi Jaakkola的指导。Boltz-1的开发面临了规模和数据处理的挑战,但最终成功构建了必要的计算能力,为结构生物学研究实践的标准化提供了基础,有望加速生命改变药物的创造。
基于AlphaFold3模型的高精度生物分子结构预测平台
AlphaFold Server是一个基于AlphaFold3模型的网络服务,能够生成包含蛋白质、DNA、RNA、配体、离子等的高精度生物分子结构预测,并能模拟蛋白质和核酸的化学修饰。该平台由Google DeepMind和Isomorphic Labs合作开发,对于科学研究和生物制药领域具有重要意义,尤其在非商业用途中,它提供了一个强大的工具来预测和分析生物分子结构。
先进的多模态基础模型,用于分子结构预测。
Chai-1是一个用于药物发现的多模态基础模型,能够预测蛋白质、小分子、DNA、RNA、共价修饰等的分子结构。它在PoseBusters基准测试中达到了77%的成功率,与AlphaFold3相当。Chai-1无需多序列比对即可运行,保持了大部分性能,并且能够更准确地折叠多聚体结构。此外,Chai-1可以与实验室数据结合,提高预测性能。该模型旨在将生物学从科学转变为工程,推动AI在生物学研究中的应用。
AlphaFold 3,由Google DeepMind和Isomorphic Labs共同开发的AI模型,能够准确预测所有生命分子的结构和相互作用。
AlphaFold 3是一个革命性的AI模型,它能够预测蛋白质、DNA、RNA、配体等生命分子的结构和相互作用,与现有预测方法相比,对蛋白质与其他分子类型的相互作用预测准确度至少提高了50%,在某些重要类别的相互作用中,预测准确度甚至翻倍。该模型将极大地推进我们对生物世界和药物发现的理解。
一款专为生物医学领域设计的开源大型语言模型
OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型,并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。
开源的3D生成模型评价工具
GPTEval3D是一个开源的3D生成模型评价工具,基于GPT-4V实现了对文本到3D生成模型的自动评测。它可以计算生成模型的ELO分数,并与现有模型进行对比排名。该工具简单易用,支持用户自定义评测数据集,可以充分发挥GPT-4V的评测效果,是研究3D生成任务的有力工具。
实时编辑和完整对象结构生成的3D模型。
Stable Point Aware 3D (SPAR3D) 是 Stability AI 推出的先进3D生成模型。它能够在不到一秒的时间内,从单张图像中实现3D对象的实时编辑和完整结构生成。SPAR3D采用独特的架构,结合精确的点云采样与先进的网格生成技术,为3D资产创建提供了前所未有的控制力。该模型免费提供给商业和非商业用途,可在Hugging Face下载权重,GitHub获取代码,或通过Stability AI开发者平台API访问。
基于Linux环境快速部署开源大模型的教程
该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。
首个同时支持文生和图生的3D开源模型
腾讯混元3D是一个开源的3D生成模型,旨在解决现有3D生成模型在生成速度和泛化能力上的不足。该模型采用两阶段生成方法,第一阶段使用多视角扩散模型快速生成多视角图像,第二阶段通过前馈重建模型快速重建3D资产。混元3D-1.0模型能够帮助3D创作者和艺术家自动化生产3D资产,支持快速单图生3D,10秒内完成端到端生成,包括mesh和texture提取。
BioEmu 是一个用于可扩展模拟蛋白质平衡系综的生成式深度学习模型。
BioEmu 是微软开发的一种深度学习模型,用于模拟蛋白质的平衡系综。该技术通过生成式深度学习方法,能够高效地生成蛋白质的结构样本,帮助研究人员更好地理解蛋白质的动态行为和结构多样性。该模型的主要优点在于其可扩展性和高效性,能够处理复杂的生物分子系统。它适用于生物化学、结构生物学和药物设计等领域的研究,为科学家提供了一种强大的工具来探索蛋白质的动态特性。
一种用于实时渲染大型数据集的分层3D高斯表示方法
这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法,用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案,可以高效渲染远处内容,并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源,通过分而治之的方法训练大型场景,并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。
开源时空基础模型,用于交通预测
OpenCity是一个开源的时空基础模型,专注于交通预测领域。该模型通过整合Transformer架构和图神经网络,有效捕捉和标准化交通数据中的复杂时空依赖关系,实现对不同城市环境的零样本泛化。它在大规模、异构的交通数据集上进行预训练,学习到丰富、可泛化的表示,能够无缝应用于多种交通预测场景。
先进的开源生物医学大型语言模型,专为医疗领域设计。
OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解和生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能,并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。
AI 生成定制 3D 模型
3D AI Studio 是一款基于人工智能技术的在线工具,可以轻松生成定制的 3D 模型。适用于设计师、开发者和创意人士,提供高质量的数字资产。用户可以通过AI生成器快速创建3D模型,并以FBX、GLB或USDZ格式导出。3D AI Studio具有高性能、用户友好的界面、自动生成真实纹理等特点,可大幅缩短建模时间和降低成本。
创意3D绘图工具
Draw3D是一款创意3D绘图工具,帮助用户在三维空间中进行绘画和设计。它提供了丰富的绘图功能和工具,使用户可以轻松创建令人惊叹的3D作品。Draw3D具有直观的界面和简单易用的操作,适合初学者和专业设计师使用。它的定价包括基础版和专业版,用户可以根据自己的需求选择合适的版本。
财务预测轻松搞定
FlowCog是一款SaaS财务预测工具,可以帮助您自信地预测公司的增长轨迹。经过投资者的反复验证。它能够分析公司估值、月度重复收入、客户生命周期价值、现金储备、客户获取成本、毛利、EBITDA和净收入、客户生命周期价值与获取成本比率、留存率和流失率、SaaS魔法数字和烧钱倍数等。它提供快速的入门体验,可以进行深入的分析和模拟。与自制模型相比,省去了大量时间和精力。可以根据员工/顾问的年薪和建模时间来计算节省的成本。FlowCog还提供了常见问题解答、博客、联系方式等。
一款基于生物医学数据的8亿参数大型语言模型
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
利用AI技术预测天气和气候,助力人类适应极端天气
Brightband是一个致力于通过先进的地球系统AI技术,使天气和气候变得可预测,以帮助人类适应日益极端的天气变化。该平台通过开源基准数据集、模型和指标,鼓励全球社区共同提升天气预测的技术水平。Brightband提供给学术界、政府和公司使用的工具,旨在改善与天气和气候相关的决策,从而长期造福人类和地球。
一种通过3D感知递归扩散生成3D模型的框架
Ouroboros3D是一个统一的3D生成框架,它将基于扩散的多视图图像生成和3D重建集成到一个递归扩散过程中。该框架通过自条件机制联合训练这两个模块,使它们能够相互适应,以实现鲁棒的推理。在多视图去噪过程中,多视图扩散模型使用由重建模块在前一时间步渲染的3D感知图作为附加条件。递归扩散框架与3D感知反馈相结合,提高了整个过程的几何一致性。实验表明,Ouroboros3D框架在性能上优于将这两个阶段分开训练的方法,以及在推理阶段将它们结合起来的现有方法。
基于GPT风格的生物医学语言模型
BioMedLM是由斯坦福大学和DataBricks团队合作开发的基于GPT风格的生物医学语言模型,具有2.7亿参数,通过在生物医学领域的专业知识上训练,可以有效地回答有关医学和生物学的复杂问题。可以在单个A100 GPU上方便地进行微调,并在笔记本电脑上运行推理。在MedMCQA上达到57.3%的得分,在MMLU医学遗传学考试上达到69.0%的得分。产品功能包括生物医学问答系统、患者咨询回答、文献检索与总结、数据隐私与内部部署、模型训练数据的完全记录。BioMedLM已在Hugging Face Hub上公开发布,允许任何人下载并微调模型。
Gemma 3 是基于 Gemini 2.0 技术的轻量级、高性能开源模型,专为单 GPU 或 TPU 设备设计。
Gemma 3 是 Google 推出的最新开源模型,基于 Gemini 2.0 的研究和技术开发。它是一个轻量级、高性能的模型,能够在单个 GPU 或 TPU 上运行,为开发者提供强大的 AI 能力。Gemma 3 提供多种尺寸(1B、4B、12B 和 27B),支持超过 140 种语言,并具备先进的文本和视觉推理能力。其主要优点包括高性能、低计算需求以及广泛的多语言支持,适合在各种设备上快速部署 AI 应用。Gemma 3 的推出旨在推动 AI 技术的普及和创新,帮助开发者在不同硬件平台上实现高效开发。
3D模型市场与AI驱动的3D模型创建
Mondial 3D是一个3D模型市场,提供各种类型的3D模型,并且还有AI驱动的3D模型创建工具。您可以在市场上浏览和购买现有的3D模型,或者使用AI技术创建定制的3D模型。无论您是设计师还是爱好者,Mondial 3D都能满足您的需求。
快速从单张图片生成3D模型。
Stable Fast 3D (SF3D) 是一个基于TripoSR的大型重建模型,能够从单张物体图片生成带有纹理的UV展开3D网格资产。该模型训练有素,能在不到一秒的时间内创建3D模型,具有较低的多边形计数,并且进行了UV展开和纹理处理,使得模型在下游应用如游戏引擎或渲染工作中更易于使用。此外,模型还能预测每个物体的材料参数(粗糙度、金属感),在渲染过程中增强反射行为。SF3D适用于需要快速3D建模的领域,如游戏开发、电影特效制作等。
使用AI预测汽车的寿命
AutoPredict是第一个使用人工智能来预测汽车寿命的应用程序。通过分析超过1亿个数据点,AutoPredict可以准确估计您的汽车寿命。它可以根据您的汽车数据与已有的数据进行比对,生成准确的预测结果。AutoPredict还提供了统计数据和MOT检查历史记录。
DMind 是一个开源的 Web3 AGI 研究机构,致力于 AI 与 Web3 的交汇探索。
DMind-1 和 DMind-1-mini 是针对 Web3 任务的领域专用大型语言模型,提供比其他通用模型更高的领域准确性、指令跟随能力及专业理解。DMind-1 经过专家策划的 Web3 数据微调,并通过强化学习与人类反馈对齐,适合复杂指令和多轮对话,适用于区块链、DeFi 和智能合约等领域。DMind-1-mini 作为更轻量的版本,旨在满足实时和资源高效的应用场景,特别适合代理部署和链上工具。产品定价及具体信息需进一步确认。
Mistral Small 3 是一款开源的 24B 参数模型,专为低延迟和高效性能设计。
Mistral Small 3 是由 Mistral AI 推出的一款开源语言模型,具有 24B 参数,采用 Apache 2.0 许可证。该模型专为低延迟和高效性能设计,适合需要快速响应的生成式 AI 任务。它在多任务语言理解(MMLU)基准测试中达到 81% 的准确率,并且能够以每秒 150 个标记的速度生成文本。Mistral Small 3 的设计目标是提供一个强大的基础模型,用于本地部署和定制化开发,支持多种行业应用,如金融服务、医疗保健和机器人技术等。该模型未使用强化学习(RL)或合成数据训练,因此在模型生产管线中处于较早期阶段,适合用于构建推理能力。
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