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深度求索(DeepSeek),成立于2023年,專注于研究世界領先的通用人工智能底層模型與技術,挑戰人工智能前沿性難題。基于自研訓練框架、自建智算集群和萬卡算力等資源,深度求索團隊僅用半年時間便已發布并開源多個百億級參數大模型,如DeepSeek-LLM通用大語言模型、DeepSeek-Coder代碼大模型,并在2024年1月率先開源國內首個MoE大模型(DeepSeek-MoE),各大模型在公開評測榜單及真實樣本外的泛化效果均有超越同級別模型的出色表現。和DeepSeekAI對話,輕松接入API。

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熵納科技致力于在新材料研發等領域打造自己的AIforScience閉環,在研項目包括智能計算驅動的金屬有機框架、高熵合金、光/電催化材料、聚合物設計及其在電池優化、氣體吸附與傳感等方面的應用。針對材料設計、合成生物學、分子動力學、DFT計算、第一性原理、量子化學等領域模擬困難、尋優低效等痛點問題,熵納科技推出極具智能化體驗的化學/材料/生物計算分析平臺,支持一站式AI實時算/模型下載、智能搜索/精準推薦模擬計算專家、軟件二次開發等功能。目前已上線化學材料/計算模擬大語言模型元構易析、MOF實時預測深度學習模型等。熵納AIStrucX平臺長期歡迎LAMMPS、CP2K、GROMACS、QE、Multiwfn、AutoDock、NAMD、OpenFOAM等計算模擬相關開源軟件專家以及AI算法創新與工程化人才,持續為學術和工業客戶的多樣化計算需求提供針對性服務。依托合作科研院校團隊的大型數據庫和平臺持續積累的計算過程/結果數據,熵納科技可基于Transformer、圖神經網絡、貝葉斯優化、擴散模型、VAE、3D建模、因果特征學習、分布外泛化和遷移學習等前沿AI技術為客戶進行材料性質與合成條件預測、結構重建與優化設計、機器學習力場/勢函數生成、自適應泛函優化、過渡態預測、酶/藥物的合成與預測等。

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