基因组模型 Evo 2 也学会了上下文学习:少样本生成抗体与噬菌体
LeoTZ03 · x · 2026-10-30
Arc 团队(garykbrixi、Brian Hie 等)展示基因组语言模型 Evo 2 的 in-context learning(ICL)能力:与 LLM 一样,仅凭 prompt 中的少量示例即可学会新任务、无需重训练。
用少数示例,Evo 2 ICL 能生成蛋白质、de novo 抗体、CRISPR-Cas9 位点、线粒体基因组乃至完整噬菌体。团队还能迭代使用合成序列构造「思维链」(CoT),达成更难的设计目标——把 LLM 生态的少样本范式搬进了基因组设计。
所属事件:Evo 2 涌现生成式上下文学习,少样本即可设计基因组(14 条相关)→
「研究」频道最新
- WSDM 2027 将办首届 LongSeek 研讨会,聚焦长时程信息检索 — mrdrozdov · 2026-10-30
- 开发者用 Lean 4 形式化非对称度规张量论文,174 次提交开源 — SubtleGradient · 2026-10-30
- AI 谄媚或推高论文产量?研究者质疑发表激增成色 — KLdivergence · 2026-10-30
- Tahoe AI 推出 Tara 插件:让 Claude Code、Codex 直接调用亿级细胞药物数据集 — anshulkundaje · 2026-10-30
- 10 万小时真实对话数据集 Joy 发布:教语音模型学会人类何时插话 — Scobleizer · 2026-10-30
- Berkeley 研究者发布 Exo 架构:Agent 运行时安全自改进,成本降 31-62% — arena · 2026-10-30