Anshul Kundaje:LLM 经训练可破解基因组 motif 注释瓶颈
anshulkundaje · x · 2026-09-24
- 斯坦福研究者 Anshul Kundaje 澄清,讨论重点不在 motif 发现,而在对 motif 做生物学注释(功能、结合对象等)。
- 他认为这是一个 LLM 非常擅长但需要专门训练的多模态推理任务,一旦训练到位,可解锁基因组序列注释领域的重大瓶颈。当前这项工作依赖极其繁琐的人工标注。
- 这是同一讨论串的补充回复,与 Mythos 激活方向类似基因组语言模型的发现相关。
所属事件:斯坦福团队实测:前沿LLM开箱注释DNA motif效果很差(6 条相关)→
「研究」频道最新
- AI 发现人体内全新生物过程,研究者称生物学迎来大日子 — rand_longevity · 2026-09-24
- 研究提出折叠冗余层:ViT推理提速不失准确率的新框架 — burkov · 2026-09-24
- 反直觉发现:通用合成数据训练蒸馏adapter效果胜过自生成数据 — ostrisai · 2026-09-24
- 脑基础模型何去何从:神经科学与大模型路线的交叉观察 — ShahabBakht · 2026-09-24
- CoRL 2026 论文 TANGO:纯仿真训练人形机器人全身导航,真机零样本迁移 — chris_j_paxton · 2026-09-24
- 开发者用多层屏幕空间光线步进,实现 VRChat 液体折射渲染 — Michael_Moroz_ · 2026-09-24