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蛋白质的三维结构，也能成为语言模型练习推理的材料。九月三十日提交的Fold2Reason论文，把蛋白结构变成问答，同时用三维几何信息做后训练。作者报告，模型在空间、图、科学和通用推理的十项基准上都有进步。宏平均准确率从百分之四十五点零九升到百分之四十八点三三。用随机、合成或打乱的结构做对照，收益更小，部分为负。这支持作者关于真实结构信息有助推理的判断，但仍是这组实验的结果，不能据此认定所有语言模型都会得到同样提升。
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