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这份图谱为医学界提供了一个强大的工具来解析复杂遗传现象，也为未来个性化医疗铺平了道路。它告诉我们，基因组如何在维持个体健康和生育能力方面扮演关键角色，同时，还强调了基因组对人类进化和个体差异研究的深远意义。这份图谱也提醒我们，所有遗传多样性都可追溯至改组和新生突变，正是这两个紧密相连的过程，塑造了我们的物种特性。而我们正在逐步揭开遗传密码背后隐藏的秘密，从而能更好地预测、预防和治疗由基因引起的疾病。
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据了解，DeepSeek-R1通过优化算法采用MoE（混合专家模型）架构、MLA（多头潜在注意力机制）等技术，使得GPU集群使用效率远超行业平均水平，模型训练的算力需求显著降低。公开数据显示，DeepSeek-R1的模型训练成本仅为560万美元左右，“相比OpenAI的GPT-4模型高昂的训练费用，大模型应用的成本可以说降到了‘白菜价’。”周城雄说。
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