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CytoWave框架增强单细胞基因扰动响应预测
研究人员开发了CytoWave，一个旨在提高基因扰动后单细胞基因表达变化预测能力的新预训练框架。该方法解决了现有方法面临的泛化挑战，这些方法由于实验条件和生物背景的差异，在不同数据集和物种之间常常表现不佳。CytoWave采用两阶段训练过程：首先，通过在未扰动细胞上进行掩码基因表达恢复来学习参考细胞状态；其次，利用控制状态和扰动信号预测扰动基因表达，并纳入对比目标以对齐潜在表示。评估表明CytoWave在预测细胞响应方面表现有效且一致。
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新的“Perturbation”方法探查语言模型表示
研究人员引入了一种名为“Perturbation”的新方法，以更好地理解深度语言模型中的表示学习。该技术涉及在单个对抗性示例上微调模型，并观察这种变化如何影响其对其他输入的响应。与以前的方法不同，Perturbation 不做几何假设，并且可以准确地识别训练模型中的表示，这表明语言模型通过经验获得语言抽象，并沿着表示线进行泛化。