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在医疗保健和新药研发领域,Evo 2模型可帮助了解与特定疾病有关的基因变体。在针对与乳腺癌相关的BRCA1基因变体测试中,Evo 2在预测良性突变和潜在致病突变方面的准确率达90%以上。这将有助于节省大量时间,精确设计出靶向这些变体的新型分子。
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在训练阶段,团队首先使用了来自“悬铃木”量子处理器的49个量子比特的数据集对“阿尔法量子比特”进行训练。他们先利用量子模拟器生成了数亿个不同设置和错误级别的示例,随后通过数千个实验样本来微调“阿尔法量子比特”,使其更好地适应具体应用场景。
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