在人工智能與生命科學交叉領(lǐng)域，一項名為Gengram的創(chuàng)新技術(shù)引發(fā)廣泛關(guān)注。這項由杭州科研團隊開發(fā)的基因組模型插件，通過引入"外掛記憶庫"機制，為基因數(shù)據(jù)分析開辟了全新路徑。其核心突破在于將傳統(tǒng)模型中需要反復(fù)計算的基因片段識別過程，轉(zhuǎn)化為高效的哈希表查詢操作。

傳統(tǒng)基因組基礎(chǔ)模型普遍采用單堿基分詞策略，將DNA序列拆解為單個堿基進行處理。這種模式雖符合生物學基本邏輯，卻面臨雙重困境：在識別啟動子等關(guān)鍵功能片段時，模型需通過多層注意力機制從零構(gòu)建序列模式；面對長達30億堿基的人類基因組，這種逐堿基分析方式極易陷入局部細節(jié)而忽略整體結(jié)構(gòu)。研究團隊形象地比喻：傳統(tǒng)模型分析基因序列如同逐字解讀"魑魅魎魍"，而人類認知能直接識別整個成語。

Gengram的技術(shù)架構(gòu)包含三大創(chuàng)新模塊。首先構(gòu)建了可微分的哈希表，存儲長度1-6的DNA片段（k-mer）對應(yīng)的語義向量，這些片段涵蓋已知的轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點等生物學功能單元。其次引入動態(tài)門控機制，使模型能根據(jù)上下文自主決定是否查詢記憶庫——在關(guān)鍵功能區(qū)域激活檢索，在非編碼區(qū)域則依賴推理。最后通過局部聚合窗口設(shè)計，使模型自發(fā)捕捉到DNA雙螺旋的物理特性。

性能測試數(shù)據(jù)顯示顯著優(yōu)勢：在8k和32k上下文版本中，集成Gengram的模型在剪接位點預(yù)測任務(wù)中AUC提升16.1%，表觀遺傳預(yù)測任務(wù)AUC提升22.6%。更引人注目的是其數(shù)據(jù)效率——僅需極小規(guī)模訓練數(shù)據(jù)，就能在核心任務(wù)上媲美數(shù)據(jù)量數(shù)十倍的公開模型。該技術(shù)展現(xiàn)出強大的架構(gòu)適應(yīng)性，在Dense和MoE等不同模型架構(gòu)中均能降低訓練損失并加速收斂，特別在MoE架構(gòu)中有效解決了專家負載失衡問題。

實驗過程中發(fā)現(xiàn)令人驚喜的生物學洞察：當測試不同窗口大小時，模型在21bp設(shè)置下性能達到峰值。這一數(shù)值恰好對應(yīng)DNA雙螺旋兩個完整旋轉(zhuǎn)周期（每10.5堿基旋轉(zhuǎn)一圈）的物理特性。這意味著模型在未接受任何結(jié)構(gòu)生物學訓練的情況下，通過計算自行發(fā)現(xiàn)了DNA序列的空間相位規(guī)律。研究團隊強調(diào)，這種對物理本質(zhì)的理解源于模型對局部生化環(huán)境的敏感性，而非簡單的統(tǒng)計擬合。

該技術(shù)的開發(fā)團隊由之江實驗室與杭州華大生命科學研究院聯(lián)合組成，這種"AI+生命科學"的交叉背景構(gòu)成獨特優(yōu)勢。其基于的Genos基因組基礎(chǔ)模型在多項指標上已超越當前業(yè)界領(lǐng)先的Evo-2模型。研究團隊已公開代碼庫和模型參數(shù)，提供完整的工具鏈支持，包括可微分哈希表構(gòu)建、動態(tài)門控訓練和局部窗口優(yōu)化等模塊。

這項突破為科學基礎(chǔ)模型開發(fā)提供了新范式。傳統(tǒng)方法通過擴大參數(shù)規(guī)模和訓練數(shù)據(jù)量來提升性能，而Gengram將領(lǐng)域知識轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化外部記憶庫，使核心模型能專注于高級推理。其設(shè)計理念包含三個關(guān)鍵方向：將確鑿的生物學知識轉(zhuǎn)化為可查詢的外部資源；將物理規(guī)律顯式編碼為模型架構(gòu)約束；通過可解釋的查詢機制使推理過程透明化。這種模式為解決基因調(diào)控元件預(yù)測、表觀遺傳分析等長序列問題提供了新思路。