University of Cambridge（剑桥大学）

ZeroFold: Protein-RNA Binding Affinity Predictions from Pre-Structural Embeddings

ZeroFold：从预结构嵌入预测蛋白质- RNA结合亲和力

Josef Hanke, Sebastian Pujalte Ojeda, Shengyu Zhang, Werngard Czechtizky, Leonardo De Maria, Michele Vendruscolo

机构 * Centre for Misfolding Diseases, Yusuf Hamied Department of Chemistry, University of Cambridge（错误折叠疾病中心，尤斯夫·哈米埃德化学系，剑桥大学） ； Medicinal Chemistry, Research and Early Development, Respiratory and Immunology, BioPharmaceuticals R&D, AstraZeneca（药物化学，研发与早期开发，呼吸与免疫学，生物制药研发，阿斯利康） 纠错

AI总结 本文提出ZeroFold模型，利用预结构嵌入预测蛋白质- RNA结合亲和力，通过跨模态注意力机制结合蛋白质和RNA的预结构嵌入，构建了PRADB数据集并验证了模型性能。

Comments 16 pages, 3 figures, 2 tables

Visuospatial Perspective Taking in Multimodal Language Models

多模态语言模型中的视觉空间视角转换

Jonathan Prunty, Seraphina Zhang, Patrick Quinn, Jianxun Lian, Xing Xie, Lucy Cheke

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Department of Psychology（心理学系） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 研究评估多模态语言模型在视觉空间视角转换任务中的表现，发现其在需抑制自身视角以采用他人视角的层面2视角转换中存在显著缺陷，揭示了当前模型在协作场景中的局限性。

Accelerated Parallel Tempering via Neural Transports

加速的神经传输并行退火

Leo Zhang, Peter Potaptchik, Jiajun He, Yuanqi Du, Arnaud Doucet, Francisco Vargas, Hai-Dang Dau, Saifuddin Syed

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Xaira Therapeutics ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出利用神经采样器加速并行退火，通过减少相邻分布间的重叠需求，提升多模态采样效率并降低计算成本。

Comments Camera-ready version for ICLR 2026