ICLR

Tensor-DTI: Enhancing Biomolecular Interaction Prediction with Contrastive Embedding Learning

张量-DTI：通过对比嵌入学习增强生物分子相互作用预测

Manel Gil-Sorribes, Júlia Vilalta-Mor, Isaac Filella-Mercè, Robert Soliva, Álvaro Ciudad, Víctor Guallar, Alexis Molina

机构 * Nostrum Biodiscovery ； Barcelona Supercomputing Center（巴塞罗那超级计算中心） ； Faculty of Pharmacy and Food Sciences, University of Barcelona（巴塞罗那大学药学与食品科学系） ； Catalan Institution for Research and Advanced Studies (ICREA)（加泰罗尼亚研究与高级研究机构） ； Data Science Dpt., Almirall S.A.（Almirall S.A.数据科学部门） 纠错

AI总结 Tensor-DTI通过整合多模态嵌入与对比学习，提升生物分子相互作用预测的准确性与可靠性。

Comments Accepted at the Generative and Experimental Perspectives for Biomolecular Design Workshop at ICLR 2025 and at the Learning Meaningful Representations of Life Workshop at ICLR 2025

DQ-LoRe: Dual Queries with Low Rank Approximation Re-ranking for In-Context Learning

DQ-LoRe：双查询与低秩近似重排序用于上下文学习

Jing Xiong, Zixuan Li, Chuanyang Zheng, Zhijiang Guo, Yichun Yin, Enze Xie, Zhicheng Yang, Qingxing Cao, Haiming Wang, Xiongwei Han, Jing Tang, Chengming Li, Xiaodan Liang

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； MBZUAI ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） ； DarkMatter AI Research（DarkMatter AI研究） 纠错

AI总结 DQ-LoRe通过双查询与低秩近似重排序方法提升GPT-4上下文学习性能，实现94.2%的性能提升。

Comments Accepted in ICLR 2024