IXThinker·2026-02-06 14:10Gengram外掛大腦 助基因組模型提升22.6%
現有基於Transformer的基因組基礎模型依賴大規模預訓練間接推斷基序，效率受限。華大生命科學研究院與之江實驗室組成的Genos團隊提出Gengram，以顯式記憶機制為模型配上「外掛大腦」，任務性能最高提升22.6%。
現有模型的短板
基因組基礎模型是解讀生命密碼的核心工具，但基於Transformer的方案需依賴大規模預訓練與密集計算，間接推斷多核苷酸基序，不僅效率低，在基序主導的功能元件檢測任務中表現亦受限制，行業期待更高效的建模方式。
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