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Bio-xLSTM: Generative Modeling, Representation, and In-Context Learning of Biological and Chemical Sequences
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Bio-xLSTM，一种针对生物和化学序列的生成模型，旨在解决现有转化器在处理长基因组序列时的时间复杂度问题。Bio-xLSTM在小分子和蛋白质的上下文学习中表现优越，能够提供丰富的序列表示。
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关键要点
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Bio-xLSTM是一种针对生物和化学序列的生成模型，旨在解决现有转化器在处理长基因组序列时的时间复杂度问题。
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Bio-xLSTM在小分子和蛋白质的上下文学习中表现优越，能够提供丰富的序列表示。
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当前的语言模型主要基于转化器架构，但转化器在序列长度上的二次运行时间依赖性使得处理长序列变得复杂。
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