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在具体的实验中，这些研究者首先出于本项研究的需求，对Evo2做了进一步的训练——让Evo2学习在分类学上与ΦX174同属一科的其他噬菌体的基因组语言，也就是让Evo2学习这一大类噬菌体共用的演化的语言。训练完成后，他们为Evo2提供了一些极短的ΦX174的DNA序列，让Evo2续写整个基因组。研究发现，只需提供9个核苷酸序列，Evo2续写出的基因组与真实的实验数据库中的基因组序列就几乎如出一辙；但如果只提供两三个核苷酸序列，它又无法续写出来。因此，科学家最后重点考察了4～9个核苷酸的情况，让它依据这样的文本续写出基因组。
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不可忽视的是，在VLA成为技术热点的当下，Momenta选择以“世界模型+强化学习”作为下一代技术架构的核心，意在避开同质化竞争，寻求差异化的技术突破口。然而，一个现实挑战是：世界模型本身技术门槛极高，其对计算能力、数据质量和算法架构的要求远超现有技术体系。
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