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预印本：隐蔽口袋预测中语言模型信号占主导

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AI 综述

Brown 与 Emmanuel 发布的预印本在固定架构和 PocketMiner 原小规模分子动力学训练集的条件下，比较仅几何、仅 ESM2 嵌入与两者融合三种变体对隐蔽口袋预测的贡献，结论是数据受限时结构信息贡献有限、语言模型信号占主导。测试中仅几何基线 ROC-AUC 为 0.498，仅 ESM2 为 0.817，融合为 0.835，后两者置信区间统计上不可区分；在独立且更大的 CryptoBench 基准上，基线 0.494、融合 0.716，置信区间不重叠，分层分析中各口袋形成机制下结论一致。该结果限于上述训练集与架构条件，作者称融合相对仅 ESM2 未显示可区分的增益。

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最新进展11月4日 09:24

研究：数据受限下隐蔽口袋预测中结构信息贡献有限，语言模型信号占主导

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11月4日

09:24
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研究：数据受限下隐蔽口袋预测中结构信息贡献有限，语言模型信号占主导
该预印本在固定PocketMiner原小规模分子动力学训练集与架构的条件下，比较仅几何、仅ESM2嵌入与两者融合三种变体对隐蔽口袋预测的影响。仅几何基线测试ROC-AUC为0.498，仅ESM2为0.817，融合为0.835，后两者置信区间统计上不可区分；在CryptoBench上基线0.494、融合0.716，置信区间不重叠，分层分析中各口袋形成机制下结论一致。

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