一、项目目标与技术挑战

• 目标：​ 构建一个能深度理解人类基因组序列逻辑、支持长上下文、高精度推理的通用基础模型。

• 挑战：​ 基因组序列长、调控逻辑复杂（涉及远端交互），需要模型具备长程依赖捕捉能力，同时需兼顾计算效率。

二、核心技术方案解析

1. 训练数据策略：

   • 整合HPRC、HGSVC等权威资源，构建包含636个T2T级别高质量基因组的训练集，旨在最大化遗传多样性。

2. 模型架构创新——混合专家（MoE）：

   • 核心思想：​ 采用MoE架构，模型内部包含多个“专家”子网络。

   • 工作流程：​ 对于输入序列，门控网络会动态选择最相关的少数几位“专家”进行处理，而非激活全部参数。

   • 优势：​ 在保持庞大模型容量（百亿参数）以学习复杂模式的同时，显著减少了单次推理的计算量和资源消耗。

3. 关键能力：

   • 超长上下文：​ 支持百万碱基对输入，能分析启动子、增强子等元件的远程互作。

   • 单碱基精度：​ 可识别单核苷酸变异（SNV）等细微变化。

三、给开发者的应用指南

Genos已基于MIT协议在GitHub、Hugging Face等平台完全开源，提供了12B和100B两个参数版本。对于开发者而言，可以选择：

• 本地部署：​ 下载模型权重自行部署和微调，满足定制化需求。

• 云端调用：​ 通过DCS Cloud平台一键调用模型API。DCS Cloud提供了10万次免费推理额度，这对于快速验证想法、集成到应用流程中非常友好，避免了初期的硬件投入和环境配置烦恼。

资源链接：

• 论文：https://doi.org/10.1093/gigascience/giaf132

• DCS Cloud：https://cloud.stomics.tech/