UPLiFT：蛋白质语言模型轻量微调新方法

2026年10月12日，bioRxiv 发布预印本，研究人员提出 UPLiFT，一种面向蛋白质语言模型轻量微调的不确定性参数化激活方法。该方法不优化网络权重，而是在参数化激活空间上做优化，使底层模型保持固定，从而提升参数效率。报道称，在多个蛋白质数据集上，UPLiFT 所需可训练参数比仅权重适配少 3-11 倍，性能仍具竞争力；其贝叶斯版本进一步改善校准，同时基本保持确定性微调模型的预测表现。目前该工作以预印本形式发布，尚未见后续进展报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。