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第三，和Evo的论文一样，研究者也从各个层次对Evo2做了检验。其中最有趣的有两项。一项是让Evo2预测不同的人在某一个基因上的差异，或者说不同的人同一个基因的不同“版本”，会对健康产生何种影响。他们使用了乳腺癌相关基因BRCA1和BRCA2作为一个例子。这两个基因无论在临床上还是基础实验领域，都有丰富的数据，只需使用上述方式，先让Evo2“做判断题”（是否导致乳腺癌），然后与实验和临床诊断中的数据集比较就行了。结果表明，Evo2能够清晰地把致癌差异（因为这些差异导致基因编码的蛋白质丧失了功能）与非致癌差异区分开。这个结果表明，Evo2这样的基因组语言模型未来有可能从最底层的DNA去帮助医生和研究者甄别、诊断和研究疾病。
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最后，一名「屁股不歪」的前端工程师——
另外值得一提的是，device = next(lora_model.parameters()).device
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