待验证50% 置信事实精确时间
FoldScape 的训练数据覆盖两种互补的轨迹来源：多尺度粗粒化折叠轨迹和全原子力学去折叠轨迹。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/4
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证FoldScape 设计了步幅为一的裁剪—叠合方案，将推理能力扩展到比单次链级前向传播长数倍的链条上。68% 相似待验证留痕应划分为两条轨道：用于Harness演进的学习信号，和用于排查评测的运行Trace67% 相似待验证FoldScape 提供了一个无需逐蛋白做分子模拟就能获得构象系综的途径，适用于研究折叠中间态、力学响应或部分去折叠行为。65% 相似待验证框架中涌现出两个杠杆矩阵：遗忘自杠杆（forget self-leverage）和保留交叉杠杆（retain cross-leverage），分别捕捉在重新训练模型几何下遗忘与保留数据的纠缠。62% 相似待验证研究通过跨模型与任务边界检查，将推理链通道状态分类为：激活、被放大、惰性、折叠进任务标签62% 相似
引用此条事实
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