DeepSeek同款“外挂大脑”进军生命科学！中国团队发布Gengram，破解DNA天书

编辑丨王多鱼 排版丨水成文 如果说之前的 基因组大模型 是在逐字认识 ATCG 的排列组合，那么 Genos 团队此次推出的 Gengram 则相当于为其配备了一本" 基因字典 "。数据显示， 搭载 Gengram 后的大模型， 不仅刷新了多项基因组任务的 SOTA 记录，让模型在剪接位点识别等任务上 AUC 提升 16.1% ，还能自己悟出 DNA 双螺旋的物理规 律。 瓶颈：只会 "读字母"的基因组模型 在生物学中，很多 DNA 的功能元件 （例如启动子、剪接位点） 往往由特定的碱基组合 （Motif） 决定，但目前主流的基因组大模型都采用 单碱基分词 的形 式，也就是把 DNA 序列拆成一个个碱基来处理，这种方式虽然精准，但效率极低。 就像 我们看 "刻舟求剑"，是一眼看懂成语的含义，而不是先分析"刻"字有几笔，"舟"字怎么写，然后一个字一个字拼在一起，这不仅浪费算力，还容易让模型在 长达数亿的碱基序列中迷路。 近日， DeepSeek 新发布的 " 外挂大脑 "模式在大模型圈内 爆火 ，仅 16 天后， 国内 一个名叫 Genos 的 团队 将这种模式引入了 生命科学 领域， 提出了 Gengram ...