Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

OMTRA: A Multi-Task Generative Model for Structure-Based Drug Design

OMTRA: 一种基于结构的药物设计多任务生成模型

Ian Dunn, Liv Toft, Tyler Katz, Juhi Gupta, Riya Shah, Ramith Hettiarachchi, David R. Koes

机构 * Department of Computational and Systems Biology, School of Medicine, University of Pittsburgh（计算生物学系，医学院，匹兹堡大学） ； Ray and Stephanie Lane Computational Biology Department, School of Computer Science, Carnegie Mellon University（Ray和Stephanie Lane计算生物学系，计算机科学学院，卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 OMTRA是一种多任务生成模型，用于基于结构的药物设计，通过多模态流匹配模型实现多种相关任务的统一框架，提升了从头设计和对接性能。

Comments Presented at the Machine Learning for Structural Biology Workshop, 2025

ClusterFusion: Hybrid Clustering with Embedding Guidance and LLM Adaptation

ClusterFusion: 嵌入引导的混合聚类与LLM适应

Yiming Xu, Yuan Yuan, Vijay Viswanathan, Graham Neubig

机构 * Adobe（Adobe公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 ClusterFusion通过将LLM作为聚类核心，结合嵌入引导方法，实现领域知识与用户偏好的整合，提升文本聚类在标准任务和特定领域的性能。