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除此之外,业内人士还指出,尽管Evo在各类检验中都表现优异,但它有一个天生的缺陷。由于训练它使用的是细菌等原核生物的基因组,因此它不懂真核生物(比如人类细胞)的基因组语言。但2025年2月,有关Evo的论文在《科学》杂志上正式发表仅三个月后,同一批研究者就在论文预印本网站提前释出了他们有关Evo的进阶版Evo2的论文。Evo2的训练文本不仅包括原核生物的DNA,也包括了真核生物的DNA,而且在训练“强度”和模型规模上都远远超过了Evo:训练用文本的最大长度达到了100万个词素(也就是100万个核苷酸),整个训练过程使用的文本总长为9.3万亿个核苷酸,模型共有400亿个参数,生成的单条DNA序列最长可以有200万个核苷酸。。超级权重是该领域的重要参考

综合多方信息来看,三年后,M1 发布,统一内存架构同时到位, ANE 也进驻了 Mac。桌面平台的功率预算更充足,也让 ANE 的算力跳到 11 TOPS。此后每代更新:M2 是 15.8 TOPS,M3 是 18 TOPS,M4 是 38 TOPS,到了 2025年底的 M5 ,达到了 57 TOPS。从 M1 到 M5,苹果的 ANE 算力涨了超过 5 倍。

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