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官方账号arXiv cs.AI@Yi Zhou, Qipeng Wang, Yunqing Liu, Jun Xia, Qing Li, Wenqi Fan
推荐理由：这篇论文揭示了多模态蛋白质语言模型推理时间的关键性，并提出了改进策略，值得蛋白质语言模型研究者关注。
推理时间
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8月27日
09:31
本文建立了一个三阶段研究框架，对三种代表性多模态蛋白质语言模型（pLMs）在四个基本任务上的推理设计空间进行实证研究。评估了vanilla采样、任务特定无分类器指导以及奖励引导的beam搜索，发现默认推理协议的低效性，并识别出针对任务的采样偏好；在任务上观察到显著的定量收益，一致地提升了多模态pLMs的性能上限，而不更新模型参数；得出与先前共识不同的关于基础模型的结论。