📱PhysicsNeMo.

PhysicsNeMo – это открытый фреймворк глубокого обучения для построения, обучения и тонкой настройки моделей с использованием передовых методов SciML для AI4Science и инженерии.

🔹Возможности PhysicsNeMo:

🔘Оптимизированные конвейеры для AI-моделей, сочетающих физические законы и данные.

🔘Поддержка нейронных операторов, GNN, трансформеров.

🔘Гибридные подходы: Physics-informed Neural Networks и их комбинации.

🔘Масштабируемое обучение моделей на мощностях NVIDIA.

✅Разработан для ученых и инженеров, которые хотят внедрять AI в моделирование физических процессов!

#PhysicsNeMo #NVIDIA #AI4Science #DeepLearning #SciML

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/NVIDIA/physicsnemo

📱BioReason.

BioReason — это передовая модель искусственного интеллекта, разработанная для глубокого биологического рассуждения на основе данных ДНК. Она представляет собой интеграцию DNA foundation model с большой языковой моделью (LLM), что позволяет эффективно обрабатывать и анализировать геномные данные.

🔹Особенности:

🔘Интеграция LLM с ДНК-моделью — единая архитектура для reasoning по генетическим данным.

🔘Поддержка GRPO-тренировки: supervised + RL для интерпретируемых выводов.

🔘Бенчмарки на KEGG (болезненные пути, генные связи и др.).

🔘Увеличение точности до 97% (+15% к baseline).

🔘Вывод логических reasoning-трейсов: можно проследить, как модель пришла к выводу.

🔻Установка:

git clone https://github.com/bowang-lab/BioReason.git
cd BioReason
pip install -e .

✅Датасеты и модель доступны на HuggingFace (релиз чекпоинтов — до конца недели).

❓Что внутри:

🔘DNA-LLM — кастомная модель, обрабатывающая геномные последовательности.

🔘GRPO pipeline — гибкая система для биологического обучения с рассуждением.

🔘Интерпретируемый вывод — научно осмысленные, не "чёрные ящики".

#BioReason #GenAI #DNA #LLM #BiologyAI #GRPO #HuggingFace #KEGG #MultimodalAI #ReinforcementLearning #MLOps #AI4Science #Python #OpenScience #BiomedicalAI

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/bowang-lab/BioReason