ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Generalization Beyond Benchmarks: Evaluating Learnable Protein-Ligand Scoring Functions on Unseen Targets

超越基准的泛化：在未见目标上评估可学习的蛋白质-配体评分函数

Jakub Kopko, David Graber, Saltuk Mustafa Eyrilmez, Stanislav Mazurenko, David Bednar, Jiri Sedlar, Josef Sivic

机构 * CIIRC, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（捷克技术大学布拉格分校电子工程学院智能信息研究中心） ； Seminar for Applied Mathematics, Department of Mathematics, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院应用数学研讨会） ； Institute for Computational Life Sciences, Zurich University of Applied Sciences（苏黎世应用科学大学计算生命科学研究所） ； Loschmidt Laboratories, Faculty of Science, Masaryk University, Brno（马萨里克大学布拉格分校科学学院洛施米特实验室） ； ICRC, St. Anne’s University Hospital, Brno（布拉格大学医院ICRC） 纠错

AI总结 本研究评估了可学习蛋白质-配体评分函数在未见靶标上的泛化能力，揭示了现有基准的不足，并探讨了预训练和简单方法对提升泛化性能的潜在作用。

Comments 15 pages, 6 figures, submitted to NeurIPS 2025 AI4Science Workshop

Rethinking Sparse Autoencoders: Select-and-Project for Fairness and Control from Encoder Features Alone

重新思考稀疏自编码器：仅从编码器特征中进行选择和投影以实现公平性与控制

Antonio Bărbălau, Cristian Daniel Păduraru, Teodor Poncu, Alexandru Tifrea, Elena Burceanu

机构 * Bitdefender ； University Politehnica of Bucharest（巴特亚大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于编码器特征的选择和投影框架，通过改进公平性和可控性，提升模型在视觉语言和大语言模型中的表现。