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Cell2Sentence-Scale
Cell2Sentence-Scale
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研究质疑生物推理模型是否真正使用生物输入
一项新的研究论文调查了生物推理模型是否有效地利用了它们的生物输入。该研究通过扰动生物输入并分析模型输出来测试了六个模型在 DNA、蛋白质和单细胞任务上的表现。研究结果表明，一些模型（如 Evo2 和 ESM3）对性能的贡献很小，模型通常比提供的生物数据更依赖文本。然而，其他模型（如 ChatNT、Prot2Text-V2 和 CellWhisperer）则表明基础模型的输入确实对其性能有所贡献。
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Google DeepMind 发布 Gemma 4，迄今为止最强大的开放式人工智能模型
Google DeepMind 发布了 Gemma 4，这是一个新的系列，包含四种开源模型，参数量从 20 亿到 310 亿不等。这些模型专为高级推理和代理工作流而设计，其中 31B 版本在 Arena AI 排行榜上排名第三，性能优于其规模 20 倍的模型。较小的 Gemma 4 模型针对设备端使用和多模态能力进行了优化，支持视觉和音频处理，并具有扩展的上下文窗口。