Fold2Reason：研究称蛋白质折叠数据可提升大模型通用推理

新论文提出 Fold2Reason 方法，用蛋白质折叠数据后训练通用模型；微调后模型在 10 个推理基准上成绩全面提升。研究者从已解析的蛋白质结构构建 FoldingCorpus 数据集，生成大量可精确验证的空间与拓扑问答数据。这表明生物结构数据可带来跨领域的推理能力增强。