Trion-1: объединение языка, белковых последовательностей и структуры с помощью диффузионных языковых моделей

исследования официальный 1 ист. ~1 мин

Trion-1 представлен как первая нативная единая диффузионная языковая модель для белков, использующая единое дискретное токен-пространство для последовательности, структуры и естественного языка на двунаправленной основе dLLM. Она охватывает фолдинг, обратный фолдинг, понимание и дизайн последовательностей и структур, сохраняя общие языковые способности LLM; при строгом контроле гомологии она достигает TM-score выше 0,8 из одного образца, сравнявшись с тримодальным базовым решением, которому нужно 200 образцов.

Почему это важно

Уводит фундаментальные модели для белков от декодирования слева направо к единой генеративной модели последовательности, структуры и текста.

Важность: 3/5

Новый класс моделей для моделирования белков с сильным результатом на одном образце.

protein diffusion multimodal science paper

Источники

официальный Trion-1: Unifying Language, Protein Sequence, and Structure with Diffusion Language Models — arXiv