新型生物序列建模方法Lyra：高效且低参数的创新之选

生物序列建模新突破：Lyra 登场在生物序列建模领域，深度学习虽取得进展，但计算需求高和依赖大数据集的问题困扰众多研究者。近期，麻省理工学院、哈佛大学与卡内基梅隆大学的研究团队带来创新，推出名为Lyra 的新型生物序列建模方法。

Lyra 的卓越效率 Lyra 的参数大幅减少，仅为传统模型的 12 万分之一，并且仅需两块 GPU，两小时即可完成训练，显著提升了模型训练效率。

设计灵感与架构优势 Lyra 灵感源自生物学上位效应，借助次二次架构理解生物序列和功能的关系。在 100 多个生物任务中，如蛋白质适应度预测、RNA功能分析及 CRISPR 设计等，Lyra 表现卓越，部分关键应用达到当前最佳性能。

性能对比与结构创新 相较于传统的卷积神经网络和 Transformer 模型，Lyra 推理速度提升 64.18倍，参数需求大幅降低。其创新的混合模型结构结合状态空间模型和投影门控卷积，分别捕获全局和局部依赖关系，在计算效率和可解释性间实现良好平衡。

应用前景与期望 Lyra 的高效性能推动基础生物研究，在治疗开发、病原体监测及生物制造等实际应用中也极具潜力。研究团队期望 Lyra助力更多研究者在资源有限时开展复杂生物序列建模，加速生物科学探索。