Início Projetos alphafold3-pytorch
alphafold3-pytorch

alphafold3-pytorch

por lucidrains · GitHub

Implementação do Alphafold 3 do Google Deepmind em Pytorch

Ver no GitHub
Em palavras simples

Implemente e visualize estruturas de proteínas usando um modelo de aprendizado profundo para pesquisa biológica.

⭐ Estrelas
🍴 Forks
🔥 Tendências
📜 Licença
Uso comercial permitido
📅 Criado
🔄 Último commit
🏷️ Categoria
💻 Linguagem
Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
alphafold3-pytorch — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
1.68k1.67k
2026-07-202026-07-29
📈 Acompanhe alphafold3-pytorch

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

Implementação do Alphafold 3 do Google Deepmind em Pytorch

alphafold3-pytorch tem 1.7k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 228 vezes. alphafold3-pytorch é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2024. alphafold3-pytorch está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: artificial-intelligence, attention-mechanisms, deep-learning, denoising-diffusion.

Frequently asked questions

O que é alphafold3-pytorch?

Implementação do Alphafold 3 do Google Deepmind em Pytorch

alphafold3-pytorch é de código aberto?

alphafold3-pytorch é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.

alphafold3-pytorch é gratuito?

Sim. alphafold3-pytorch é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está alphafold3-pytorch?

alphafold3-pytorch está disponível sob a licença MIT.

Em que linguagem alphafold3-pytorch está escrito?

alphafold3-pytorch é escrito principalmente em Python.

🏅 Mantenedor deste projeto?
OpenSourceAI badge — alphafold3-pytorch

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=lucidrains-alphafold3-pytorch)](https://opensourceai.tech/project/lucidrains-alphafold3-pytorch.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com🧬 Ver o mapa de ADN →
robotic-transformer-pytorch
Implementação do RT1 (Robotic Transformer) em Pytorch
455 · artificial-intelligence
partilhaattention-mechanismstransformers
muse-maskgit-pytorch
Implementação do Muse: Geração de Texto para Imagem via Transformadores Generativos Mascarados,…
918 · artificial-intelligence
partilhaattention-mechanismstransformers
iTransformer
Implementação não oficial do iTransformer - Previsão de Séries Temporais SOTA usando redes de A…
537 · artificial-intelligence
partilhaattention-mechanismstransformers
meshgpt-pytorch
Implementação do MeshGPT, geração de Mesh SOTA usando Atenção, em Pytorch
861 · artificial-intelligence
partilhaattention-mechanismstransformers
audiolm-pytorch
Implementação do AudioLM, uma Abordagem de Modelagem de Linguagem SOTA para Geração de Áudio da…
2.6k · artificial-intelligence
partilhaattention-mechanismstransformers
musiclm-pytorch
Implementação do MusicLM, o novo modelo SOTA da Google para geração de música usando redes de a…
3.3k · artificial-intelligence
partilhaattention-mechanismstransformers
toolformer-pytorch
Implementação do Toolformer, Modelos de Linguagem que Podem Usar Ferramentas, pela MetaAI
2.1k · api-calling
partilhaattention-mechanismstransformers
BS-RoFormer
Implementação do Band Split Roformer, rede de atenção SOTA para separação de fontes musicais do…
879 · artificial-intelligence
partilhaattention-mechanismstransformers
PaLM-rlhf-pytorch
Implementação de RLHF (Aprendizado por Reforço com Feedback Humano) em cima da arquitetura PaLM…
7.9k · artificial-intelligence
partilhaattention-mechanismstransformers
magvit2-pytorch
Implementação do Tokenizer MagViT2 em Pytorch
668 · artificial-intelligence
partilhaattention-mechanismstransformers

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.