Adaptive Protein Tokenization
自适应蛋白质标记化
机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Howard Hughes Medical Institute（霍华德·休斯医学研究所）
AI总结 本文提出了一种自适应蛋白质标记化方法，通过全局标记生成提升生成和表示任务性能，支持零样本蛋白质缩小和亲和力成熟。
高校专区
California Institute of Technology（加州理工学院）
Encoding syntactic objects and Merge operations in function spaces
在函数空间中编码语法对象和Merge操作
机构 * Department of Mathematics（数学系） ； Department of Computing（计算系） ； Mathematical Sciences, California Institute of Technology, CA 91125, USA（数学科学，加州理工学院） ； Institute for Data Systems（数据系统研究所） ； Society, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA（社会研究所，麻省理工学院）
AI总结 该研究在函数空间中通过构造半环结构和霍普夫代数马尔可夫链，实现了语法对象和Merge操作的神经计算实现。
Comments 48 pages, LaTeX, 4 png figures; v2: expository changes
Large Language Model Reasoning Failures
大语言模型推理失败
机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Carleton College（卡尔顿学院）
AI总结 本文首次系统调查大语言模型推理失败问题，提出分类框架并分析其根本原因，旨在提升模型的推理能力与鲁棒性。
Comments Repository: https://github.com/Peiyang-Song/Awesome-LLM-Reasoning-Failures. Published at TMLR 2026 with Survey Certification
