BioEmu

BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo generativo para la simulación escalable de conjuntos de equilibrio de proteínas.

Producto ComúnProductividadSimulación biomolecularAprendizaje profundo

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BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo desarrollado por Microsoft para simular conjuntos de equilibrio de proteínas. Esta tecnología, mediante métodos de aprendizaje profundo generativo, genera de manera eficiente muestras de estructuras proteicas, ayudando a los investigadores a comprender mejor el comportamiento dinámico y la diversidad estructural de las proteínas. Las principales ventajas del modelo son su escalabilidad y eficiencia, capaces de manejar sistemas biomoleculares complejos. Es aplicable a la investigación en bioquímica, biología estructural y diseño de fármacos, ofreciendo a los científicos una herramienta poderosa para explorar las características dinámicas de las proteínas.

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BioEmu — BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo generativo para la simulación escalable de conjuntos de equilibrio de proteínas.

DeepMind — Empresa líder en investigación de inteligencia artificial perteneciente a Google

FluxMusic — Modelo para generar música a partir de texto

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

Microsoft Muse — Muse es el primer modelo de IA generativa de Microsoft diseñado para la concepción creativa de videojuegos, capaz de generar efectos visuales y acciones de control para juegos.

Co-científico de IA — Co-científico de IA es un sistema de IA multiagente basado en Gemini 2.0, diseñado para ayudar a los científicos a generar nuevas hipótesis de investigación y planes experimentales, acelerando así el descubrimiento científico.

FlashVideo — FlashVideo es un modelo de generación de vídeo de alta resolución y alta eficiencia, centrado en la fluidez de los detalles y la fidelidad.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Huginn-0125 — Huginn-0125 es un modelo de profundidad recurrente con variables latentes de 3.5 mil millones de parámetros, que destaca en el razonamiento y la generación de código.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

InspireMusic — Kit de herramientas y modelos para la generación de música, canciones y audio basado en PyTorch, que admite la generación de audio de alta calidad.

Lumina-Video — Lumina-Video es un proyecto inicial para la generación de video que admite la generación de video a partir de texto.

Brain2Qwerty — Una tecnología de interfaz cerebro-computadora (ICC) no invasiva que decodifica la actividad cerebral mediante electroencefalografía (EEG) o magnetoencefalografía (MEG) para la entrada de texto.

WeatherNext — Tecnología de predicción meteorológica con IA de vanguardia desarrollada por Google DeepMind.

VisoMaster — Potente software de edición y reemplazo de vídeo que utiliza la tecnología de IA para lograr resultados naturales.

MNN — MNN es un motor de inferencia ligero y de alto rendimiento de código abierto de Alibaba, que admite varios formatos de modelos principales.