要讓語言模型處理蛋白質問題，難點不只在文字理解，還包括如何保存三維空間關係。Fold2Reason 屬於模型訓練與研究型開源項目，透過 FoldingCorpus 監督資料、共享 spatial workspace 和凍結的 geometry decoder，處理語言模型推理與蛋白質結構讀取之間的銜接。
項目以 Qwen3.5 為主要訓練及評估流程，適合研究人員比較蛋白質結構後訓練對一般能力的影響。結構輸出不直接由語言模型單獨完成，而是交由 workspace 配合 decoder 讀取；一般推理則以適配後的語言模型評估，兩條結果路徑有清楚分工。
相較於只用 FoldingCorpus 訓練的 Pure-LoRA baseline，Fold2Reason 額外引入共享空間表示和凍結幾何解碼器，換來較完整的結構處理流程，同時增加資料、權重與硬件要求。項目提供確定性資料準備、LoRA/workspace checkpoint、已訓練 checkpoint 評估，以及重新訓練所需的管線。
- 需要 Python 3.12、CUDA 相容的 PyTorch，以及指定版本的 Transformers 和 PEFT
dataset.zip另行提供訓練資料、凍結 decoder 和三組 checkpoint- 可評估已發布 checkpoint，亦可重新進行 Qwen3.5 訓練
- General-10 分數聚合器用於整理一般推理結果
- 各基準測試相對基礎模型的增益，但未在提供內容列出完整數值
適合研究團隊、蛋白質 AI 模型後訓練及多模態空間表示方向的開發者。它未必適合只想快速調用蛋白質預測功能的使用者。但作為比較 LoRA、空間 workspace 與凍結幾何 decoder 的可重現實驗基礎，項目提供了比單一模型權重更完整的驗證路徑。