抢先体验Demo！基因组基础模型Evo登Science封面，实现从分子到基因组尺度的预测与生成
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
斯坦福大学与Arc研究所合作推出基因组基础模型Evo，具备高精度生成和零样本预测能力，适用于DNA、RNA和蛋白质任务。Evo基于70亿参数的大型基因组数据集进行训练，能够设计复杂生物系统，推动基因编辑和药物发现等领域的发展。
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关键要点
- 斯坦福大学与Arc研究所合作推出基因组基础模型Evo，具备高精度生成和零样本预测能力。
- Evo适用于DNA、RNA和蛋白质的多模态任务，基于70亿参数的大型基因组数据集进行训练。
- Evo能够设计复杂生物系统，推动基因编辑和药物发现等领域的发展。
- Evo使用的架构为StripedHyena，训练数据集包含8万多个细菌和古细菌基因组。
- Evo的参数规模达70亿，最大上下文长度可达131,072个token，揭示编码序列和非编码序列的共同进化。
- Evo的能力为生命科学提供新的理论支撑，应用于基因编辑、药物发现、疾病诊断和农业等领域。
- HyperAI推出Evo模型的教程，用户可快速体验其功能，提供在线运行和参数调整的指导。
- Evo模型可以分析生成的DNA序列，学习编码序列和非编码序列的共同进化联系，并预测蛋白质折叠结构。
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