探索最佳AI工具

用於結構預測、設計與最佳化的生物分子模型預覽版，目前尚不面向正式生產流程。

用於生物分子相互作用設計的世界模型。

將擴散生成器與篩選用信心度模型結合的蛋白質結合體設計模型套件。

結合流模型與推論時最佳化的蛋白質結合體設計生成模型。

用於預測特定構形狀態下蛋白質與配體複合體結構的多尺度深度生成模型。

支援 PyTorch 與 MLX 推論後端的蛋白質結構預測軟體。

面向通用與專門生物分子結構預測任務的可控基礎模型。

用於預測包含蛋白質、核酸、小分子、共價修飾與金屬的生物分子組裝體的神經網路。

用於蛋白質結構預測、可訓練的 AlphaFold 2 PyTorch 重新實作。

用於含非標準胺基酸蛋白質的結構預測與設計的工具。

用於蛋白質摺疊與蛋白質複合體預測的工作流程，支援篩查不同蛋白質群組之間的相互作用。

用於生物分子結構預測的 AlphaFold 3 推論流程程式碼實作。模型參數另有使用條款。

根據冷凍電子顯微鏡密度圖自動建立原子模型的程式。

用於冷凍電子顯微鏡結構重建的神經網路軟體。

用於基於模擬的推論的 Python 套件，為研究人員與實務工作者提供介面。

基於 JAX 的 n 維偏微分方程可微分求解器。

面向機器學習的可微分偏微分方程求解框架。

面向 PyTorch、無需即時編譯的可微分有限元素函式庫。

面向任意形狀區域中偏微分方程的神經替代模型，採用幾何感知算子 Transformer。

面向偏微分方程的基礎模型研究實作。

Kolmogorov-Arnold 網路的實作。

利用 GPU 平行列舉與運算式子樹重用來發現符號運算式的系統。

用於參數化約束最佳化、融合物理知識的系統識別與模型預測控制的 PyTorch 框架。

SciML 科學機器學習生態中用於化學反應網路與系統生物學的介面。