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LDARNet 是一个拥有1.2亿参数的层次化基因组基础模型,引入了可学习的自适应分词机制(灵感来源于 H-Net 的动态分块),用于DNA序列的掩码语言建模。该模型在5项组蛋白修饰任务上取得了最先进的结果,并在多项基因组基准测试中超越了参数量多达其20倍的模型。其学习到的分词边界与启动子motif和剪接位点等生物学特征高度吻合。