在蛋白质折叠数据上后训练，可提升广泛推理基准表现与结构预测

RT @HuggingPapers：Fold2Reason：在蛋白质折叠上训练可提升广泛的推理能力

在 FoldingCorpus 上进行后训练，使 10 个推理基准的宏平均准确率从 45.09% 提升到 48.33%，结构预测效果提升 2.7–3.5 倍。https://t.co/5QmSkggAC7