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1.PRO-LDM 引入了一种模块化潜在扩散模型,用于全长蛋白质序列设计,该模型兼具无条件生成和功能优化,将准确性与计算效率完美结合。 2. 一项重大创新在于在潜在空间中应用扩散,显著降低采样成本,同时保持生成序列的保真度和多样性。 3. PRO-LDM 通过将条件潜在扩散与监督适应度预测相结合,实现了具有目标特性(例如荧光、溶解度、热/化学稳定性)的蛋白质序列的可控设计。 4. 通过无分类
1. PDeepPP 通过将 ESM-2 蛋白质语言模型嵌入与混合 Transformer-CNN 架构融合,引入了统一的肽识别深度学习框架。该设计在各种生物信息学任务中均实现了高精度和可扩展性。 2. PDeepPP 在 33 项基准生物学任务中的表现显著优于先前的方法,包括抗菌、抗癌和糖基化位点识别。在抗菌肽检测中,其准确率达到 97.26%,PR AUC 为 0.9977,在抗疟药检测
WebSailor 是阿里通义实验室开源的网络智能体,专注于复杂信息检索与推理任务。通过创新的数据合成方法(如 SailorFog-QA)和训练技术(如拒绝采样微调和 DUPO 算法),在高难度任务中表现出色,在 BrowseComp 等评测中超越多个知名模型,登顶开源网络智能体榜单。WebSailor 的推理重构技术能高效处理复杂任务,生成简洁且精准的推理链。在复杂场景中表现出色,在简单任务中展
EXAONE 4.0是韩国LG AI Research推出的自研混合推理大模型。模型融合通用自然语言处理和高级推理能力,支持韩语、英语和西班牙语。模型分为32B的专业版和1.2B的端侧版,前者基于多项国家级认证考试,适用高专业领域,后者体积小、性能优,支持本地运行,适合隐私和安全要求高的场景。EXAONE 4.0在国际高难度基准测试中表现优异,如MMLU-Pro 81.8分、AIME 2025 8
Voxtral 是 Mistral AI 推出的先进音频模型,基于卓越的语音转录和深度理解能力,推动语音作为自然的人机交互方式。Voxtral提供 24B 和 3B 两种版本,分别适用生产规模和本地部署。Voxtral 支持多语言、长文本上下文、内置问答和总结功能,能直接触发后端功能调用。Voxtral 性能在多个基准测试中超越现有开源模型和专有 API,同时成本更低,广泛应用在各种场景,助力语音
Mistral AI,最新发布了首个开源语音模型:Voxtral语音理解模型系列! 该模型包含24B和3B两个参数规模的版本,均基于Apache 2.0许可证开源,同时提供API服务接口。 Voxtral模型支持32k token的上下文窗口,能够处理长达30分钟的音频转录任务或40分钟的语义理解任务,在各项基准测试指标上全面超越目前主流的开源语音转录模型Whisper large-v3。
Seed Diffusion是字节跳动Seed团队推出的实验性扩散语言模型,专注于代码生成任务。模型通过两阶段扩散训练、约束顺序学习和强化高效并行解码等关键技术,实现显著的推理加速。模型的推理速度达到2146 tokens/s,比同等规模的自回归模型快5.4倍,在多个代码基准测试中表现与自回归模型相当,在代码编辑任务上超越自回归模型。Seed Diffusion展示了离散扩散模型作为下一代生成模型
dots.ocr 是小红书 hi lab 开源的多语言文档布局解析模型。模型基于 17 亿参数的视觉语言模型(VLM),能统一进行布局检测和内容识别,保持良好的阅读顺序。模型规模虽小,但性能达到业界领先水平(SOTA),在 OmniDocBench 等基准测试中表现优异,公式识别效果能与Doubao-1.5和 gemini2.5-pro 等更大规模模型相媲美,在小语种解析方面优势显著。dots.o
AI-Researcher 是香港大学数据科学实验室推出的开源自动化科学研究工具,基于大型语言模型(LLM)代理实现从研究想法到论文发表的全流程自动化。AI-Researcher 支持用户在两种模式下操作:一是提供详细的研究想法描述,系统据此生成实现策略;二是提供参考文献,系统自主生成创新想法实施。平台集成文献综述、想法生成、算法设计与验证、结果分析和论文撰写等核心功能,支持多领域研究,基于开源的
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