杭州团队推出基因组基础模型“外挂记忆库”Gengram

在人工智能领域，DeepSeek团队开发的Engram模块为基因组基础模型（GFMs）引入了一种创新的条件记忆机制。这一机制通过为基因组模型配置一个专属的“生物字典”，有效解决了传统大模型在处理基因组排列规律时需要消耗大量算力的难题。仅仅在DeepSeek团队发布Engram模块论文16天后，来自杭州之江实验室等机构的研发团队便成功将这一前沿思路应用于生物信息学领域，推出了名为Gengram（Genomic Engram）的轻量级条件记忆模块。Gengram不仅减轻了基因组模型的计算负担，同时也提高了处理效率。这一创新技术的推出，标志着基因组学在人工智能技术上的新突破，为生物信息学研究提供了新的工具和视角。更多详情和资源可以在Gengram的GitHub官方发布页找到。