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这种算法借鉴了蒙特卡洛树搜索的概念,这是一种随机选择路径进行探索的技术,最初用于棋类游戏的人工智能系统。在机器人导航中,蒙特卡洛树搜索创建了一个分支结构,用来表示从当前位置到目标位置的不同可能性。然而,随着每一步动作的选择,潜在路径的数量会呈指数增长,这使得全面评估所有选项变得不切实际。
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GET模型的整体思路与ChatGPT等大型语言模型相仿:通过训练数据识别基础规则(如语言语法),然后将这些规则应用于新场景。经过数据训练后,GET模型变得足够精准,可以预测未曾见过的细胞类型中的基因表达模式,并且结果与实验数据高度一致。
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