在生物医疗领域，Evo2与GeneLLM™虽然同属大模型，但它们之间存在显著的本质差异。Evo2的训练数据来源于按物种分类的基因组信息，而GeneLLM™则更侧重于个体原始数据（如测序数据、质谱数据等）的直接训练与分析。从数据特征上看，人类参考基因组只有一套，每个物种的基因组相对固定，然而测序数据则显现出高度的多样性和个体特异性。例如，个体的测序数据能够揭示大量差异信息，使GeneLLM™能够深入探讨个体间的差异，如疾病易感性和表型特征，并准确识别“疾病相关标志物”。

此外，我们也能在同一物种内部挖掘特定性状的特征，例如水稻的抗倒伏基因。这一特性使得GeneLLM™在各类应用场景中能够独立于Evo2，推动生物医学研究步入新时代。GeneLLM™的技术革命不仅重塑了多组学数据分析的传统模式，更开启了一种全新的直接基于原始数据的研究范式。借助于人工智能“黑盒”优势，该方法能够捕捉到传统手段难以发现的疾病特征及生物学规律。

伴随着Evo2的广泛突破和市场响应，津渡生科对实现全面技术创新充满信心。作为国内首家专注于生物科学AI大模型的企业，津渡生科在技术上紧跟国际步伐，并通过本土化创新持续填补市场空白。与代表生物科学革命的Evo2相比，GeneLLM™在生物医疗人工智能领域为全球研究人员提供了一个具竞争力的工具，推动科学发现与产业应用的双向发展。

展望未来，GeneLLM™的广泛应用将助力构建一个以AI驱动的生物医疗生态系统，涵盖医疗、农业与环境等多个领域，从而为人类健康与可持续发展贡献中国智慧。关于津渡生科，津渡生科致力于提供一站式AI生物医疗研究解决方案，其自主研发的多组学大模型GeneLLM™️已完成15亿参数和35万亿碱基序列的预训练版。

基于GeneLLM™，津渡生科打造了一站式科学服务平台BioFord™️，专注于医学诊断、药物开发、生物制造、基础科研、生物育种及环境监测六大核心领域。BioFord™️平台包含九大生物医疗模型库，涵盖多组学基础模型、蛋白质模型、RNA三维结构预测模型等，为科研及产业用户提供先进的“AI for BioScience”计算服务、云平台服务与推理一体机，已服务于华大基因、百度飞桨、协和肿瘤医院等国内知名机构。

津渡生科在深圳和北京设立研发中心，创始团队由四位牛津校友领衔，汇聚了人工智能、生物信息学和生物工程领域的科学家与工程师，在《Nature》《Nature Communications》等权威期刊上发表论文60余篇。以“AI科技探索生命之谜”为使命，津渡生科将持续突破AI与生物医疗的技术边界，为生物科学研究与产业化提供创新动力，助力国家科技创新与产业升级。此时此刻，人生就是博-尊龙凯时，将激励我们在生物医疗的探索之路上不断前行。