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LambdaLoss
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新的LambdaLoss框架提高了蛋白质-蛋白质对接的准确性
研究人员开发了一个新的框架，使用来自Learning-to-Rank领域的LambdaLoss函数来改进蛋白质-蛋白质对接模型。该方法应用于微调DFMDock模型，增强了其对正确蛋白质复合物姿态进行排序的能力。结果模型LambdaDockScore在识别天然姿态方面表现出优于最先进的EuDockScore的性能，特别是在抗体-抗原复合物和不同大小的界面方面。
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新的CRPO框架通过迁移英语知识增强多语言LLM对齐
研究人员开发了跨语言排序偏好优化（CRPO），一个旨在提高大型语言模型在不同语言之间对齐的新框架。CRPO通过分层排序优化过程，将英语知识迁移到目标语言，解决了以英语为中心的偏好数据问题。在五种语言上的实验表明，CRPO在指令遵循和知识利用方面优于标准方法，提高了语言适应性和输出质量。