GeneICL：4.2M参数转录组学表格基础模型发布

研究者 Michael Bohl 等发布论文提出 GeneICL，一个 4.2M 参数的表格基础模型，用于批量转录组学。它结合由实测批量表达谱构建的半合成预训练先验与参数高效循环架构，实现转录组学感知的预训练。 在覆盖分类、回归和生存预测的 80 项临床结果预测任务上，作者称 GeneICL 在评测的基础模型和调优基线中取得最佳整体排名，参数量最多减少 387 倍，推理无需梯度更新，笔记本 CPU 上数秒内即可完成预测。上述效果为论文中的自述评测结果。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。