Yejin Choi

Proteo-R1: Reasoning Foundation Models for De Novo Protein Design

Proteo-R1：用于从头蛋白质设计的推理基础模型

Fang Wu, Weihao Xuan, Heli Qi, Hanqun Cao, Heng-Jui Chang, Zeqi Zhou, Haokai Zhao, Ma Jian, Carl Ma, Yu-Chi Cheng, Kuan Pang, Xiangru Tang, Zehong Wang, Guanlue Li, Hanchen Wang, Kejun Ying, Pan Lu, Chiho Im, Seungju Han, Peng Xia, Tinson Xu, Yinxi Li, Deyao Zhu, Pheng-Ann Heng, Naoto Yokoya, Masashi Sugiyama, Li Erran Li, Jure Leskovec, Yejin Choi

AI总结 针对现有从头蛋白质设计模型缺乏推理能力的问题，本文提出 Proteo-R1 双专家架构框架，通过 MLLM 识别关键功能残基作为硬约束，结合扩散模型实现稳定可解释的蛋白质设计。

Journal ref ICML 2026

Multiplayer Nash Preference Optimization

多玩家纳什偏好优化

Fang Wu, Xu Huang, Weihao Xuan, Zhiwei Zhang, Yijia Xiao, Guancheng Wan, Xiaomin Li, Bing Hu, Peng Xia, Jure Leskovec, Yejin Choi

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本理化学研究所智能系统研究中心） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Harvard University（哈佛大学） ； UNC–Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

AI总结 本文提出多玩家纳什偏好优化框架，扩展了传统的两玩家纳什对齐方法，通过引入多玩家博弈机制，提升对复杂非传递性人类偏好的对齐能力，并在多个基准测试中表现更优。

Journal ref ICLR 2026 Oral