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recAMPLIFY：155M 递归预训练蛋白质语言模型
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AI 综述
2026 年 10 月 20 日，arXiv cs.AI / cs.LG 出现一篇关于 recAMPLIFY 的预印本报道。报道称，作者把递归预训练方法移植到 masked 蛋白质语言模型上，提出参数规模为 155M 的 recAMPLIFY，其训练使用的 token 量与 AMPLIFY-350M 相同，均为 2T。该报道称，recAMPLIFY 在蛋白质任务上的表现超过 AMPLIFY-350M，即用更小参数量取得更好结果。目前公开信息仅来自这一篇预印本报道，尚未见同行评审、独立复现或后续版本更新，关于该模型的训练细节、评测任务范围与基线设置等均无更多披露；事件进展以该论文的后续修订与其他研究者的验证为准。
AI 根据报道生成 · 14 小时前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新recAMPLIFY 用 155M 参数递归预训练在蛋白任务上超过 AMPLIFY-350M
作者把递归预训练移植到 masked 蛋白语言模型，提出 155M 参数的 recAMPLIFY，训练用了与 AMPLIFY-350M 相同的 2T token。
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当前热度 5·可比范围峰值 7（10月20日 14:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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