InternLM تصدر مسقطات Sage-SciPerception لربط المشفرات العلمية بنماذج اللغة
الإصدار على Hugging Face يسقط البلورات والأطياف والتسلسلات والإشارات الحيوية إلى فضاء نموذج اللغة؛ ومن النتائج 97.35% في BEACON ncRNA و49.75% Acc@1 في QM9S.
لماذا يهم
نشرت InternLM على Hugging Face مشروع Sage-SciPerception: مسقطات قابلة للتدريب تنقل التمثيلات العلمية إلى فضاء تضمين نموذج اللغة مع تجميد العمودين أثناء الإسقاط.
حقائق رئيسية
- HF repo internlm/Sage-SciPerception created 2026-11-06T07:34:30Z
- Modalities: crystals, spectra, sequences, biosignals, molecular graphs
- BEACON ncRNA family classification accuracy 97.35% (author-reported)
- QM9S joint-spectrum structure ID Acc@1 49.75% (author-reported)
- Inference path uses vLLM prompt_embeds; license TBD on card