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Evo 2是什么

Evo 2 是由 Arc Institute、英伟达、斯坦福大学、加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校等顶尖机构联合开发的全球最大生物学 AI 模型。该模型基于超过 12.8 万个基因组的 9.3 万亿个核苷酸数据进行训练，采用了创新的 StripedHyena 2 架构，能够处理长达 100 万个碱基对的基因序列。

Evo 2 旨在深入理解基因组学的复杂性，实现对基因变异的精准预测与基因组序列的生成，为生命科学领域带来革命性突破。它已开放给全球科研人员使用，并提供了丰富的资源和工具，以加速生物学研究和创新。

Evo 2核心特点

• 强大建模能力：Evo 2 通过 AI 的强大能力深入理解基因组学的复杂性，能够突破性地实现对基因变异的精准预测与基因组序列的生成。
• 跨物种比较：Evo 2 提供了跨物种的基因变异比较，为生命科学领域带来了前所未有的研究潜力和应用前景。
• 开放性与可解释性：Evo 2 已开放给全球科研人员使用，并提供了丰富的示例和详细文档。其内部表示能够捕捉多种生物特征，研究人员可通过稀疏自编码器（SAE）提取与生物功能相关的特征。

Evo 2技术架构与数据

• 训练数据：Evo 2 使用了一个高度策划的基因组图谱进行训练，包含来自细菌、古菌、真核生物和噬菌体的 9.3 万亿个 DNA 碱基对。
• 模型规模：Evo 2 有两个版本，分别有 70 亿和 400 亿参数，能够处理长达 100 万个碱基对的上下文窗口。
• 架构创新：Evo 2 采用了 StripedHyena 2 架构，这是一种新的卷积混合架构，结合了输入依赖的卷积和注意力机制，提高了训练效率和性能。

Evo 2主要功能与应用

• 基因变异预测：Evo 2 能够准确预测基因变异对蛋白质功能、RNA 功能和生物体适应性的影响，无需针对特定任务进行微调。它还能够预测人类临床变异的致病性，包括编码和非编码区域的变异。
• 基因组序列生成：Evo 2 能够生成线粒体、原核生物和真核生物的基因组规模序列，比以往的方法更具自然性和连贯性。
• 生物信息学分析：Evo 2 可用于 DNA 序列的分析和比较，为生物信息学研究提供强有力的工具。
• 遗传疾病研究：Evo 2 有助于科研人员研究遗传疾病的发生机制，为疾病的预防和治疗提供新思路。

Evo 2性能表现

• 零样本预测：Evo 2 通过零样本预测展示了其强大的泛化能力。在多个基准测试中，其零样本预测性能显著优于其他模型，尤其是在非编码变异和复杂变异类型上。
• 监督学习分类：Evo 2 的嵌入（embeddings）还可用于训练监督学习分类器，进一步提升预测性能。

Evo 2推荐理由

• 革命性创新：Evo 2 是生物学领域迄今为止最大的 AI 模型，其发布标志着生物学研究迈向新的时代。
• 广泛应用前景：Evo 2 的功能广度达到了前所未有的程度，能够完成从分子到基因组规模以及涵盖生命三个领域的预测和设计任务。
• 开放性与可访问性：Evo 2 已开放给全球科研人员使用，并提供了丰富的资源和工具，降低了研究门槛。

项目地址

项目官网：https://arcinstitute.org/news/blog/evo2

GitHub仓库：https://github.com/ArcInstitute/evo2

HuggingFace模型库：https://huggingface.co/arcinstitute

技术论文：https://arcinstitute.org/manuscripts/Evo2