像是说服自己一样说道。

“也好，吃饱了才有力气干活！”

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与此同时。

MIT数学院的大型学术汇报厅内。

刚刚结束一场重磅的计算生物学前沿专题研讨会。

整场会议座无虚席，汇聚了全米各地的计算领域研究员、高校副教授与博士后。

邦妮·伯杰一头栗色短发，身着利落干练的深灰色西装，拿着笔立于讲台之上，语速极快。

“不难看出，我们最近的工作，核心问题在于现有蛋白质语言模型忽略了对称性。”

“就像你只看了半张脸，却说认识这个人，荒唐。” 她切换到 Seq2Symm 的架构图，目光扫过全场道：“结果很清楚，准确率提升 15%。

你们谁有问题？”

一位副教授立刻举手：“伯杰教授，大语言模型在蛋白质设计中的局限性您怎么看？”

邦妮教授听了一半，眉毛就扬了起来。

“这个问题太宽泛了。”

她双手撑在讲台上，停顿了一下，“注意，现有模型只是在拟合数据分布，不是真正理解生物学。”

“局限？

到处都是。

你不如问问自己能解决哪个具体的局限，而不是泛泛谈局限性。”

会场有片刻安静的尴尬，但她没在意，首接指向后排另一只手：“继续。”

一位来自俄亥俄州立大学的博士后站起来：“我在整合两个批次单细胞数据时，校正后细胞类型分群反而模糊了”

“Sa？

你调了默认参数？” 她打断道。

对方点头。

她嘴角微微动了动，像是想叹气又忍住了。

“回去把 k 值从 20 改到 15，重跑。”

“不难看出，你加入了太多噪声维度。”

“注意，低维不是越全越好，是越相关越好。”
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