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quotient graph
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新的因子图方法优化蛋白质MSA序列采样
研究人员开发了AP-REASONER，一种用于蛋白质语言模型中多序列比对（MSA）序列采样的新型因子图方法。该方法将MSA序列采样视为一个优化问题，可以控制查询身份和多样性等进化信号。实验表明，AP-REASONER在结构敏感的下游任务上优于传统的序列采样启发式方法，能够可控地恢复蛋白质的替代构象。
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信息格学习被构建为概率图模型结构学习
一篇新论文将信息格学习（ILL）引入作为概率图模型（PGM）结构学习的一种方法。ILL通过将信号投影到抽象层次结构上，来学习可解释的规则。当应用于概率质量函数时，ILL学习到的规则可以被解释为因子图中的约束，这与最大熵模型密切相关。该框架为推理和混合符号-概率学习提供了新的途径。