加州大学伯克利分校的研究人员于 9 月 9 日开发了一种名为 GPN-Star 的基因组语言模型，能够解读 30 亿个 DNA 碱基的“语法”，并比以往的方法更快、更准确地识别人类遗传变异。该模型利用全基因组比对数据从进化模式中学习，与大型语言模型相比，所需的计算成本显著更低。这项研究发表于《Nature》。