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进一步信息揣测

• DNA模型性能提升的隐性路径：除了数据扩展（如AlphaGenome的1Mb输入长度），模型架构的生物学原理创新（如SPACE模型）是更高效的性能提升路径，但这一思路在公开讨论中常被忽视，行业更倾向于宣传数据规模。
• 基因组学建模的竞争内幕：谷歌DeepMind的AlphaGenome通过引入新训练任务（如剪切强度、DNA三维接触图）和单碱基精度预测建立技术壁垒，但未公开披露其任务选择的具体生物学依据或调参细节。
• 学术团队资源限制：中国人民大学团队选择架构创新而非数据扩展，可能隐含算力或数据资源不足的困境，侧面反映中小团队在基因组AI领域需通过方法论差异化突围。
• Sequence-to-function模型的商业化潜力：Enformer和AlphaGenome的成功验证了有监督训练范式的价值，但未公开讨论其专利布局或商业转化方向（如药物研发、基因编辑工具优化）。
• 生物学先验知识的隐性门槛：SPACE模型强调“符合生物学原理的架构设计”，暗示多数团队缺乏跨学科专家，导致模型设计依赖经验性试错而非系统性理论指导。
• 评测标准的局限性：公开强调“多项测试表现优异”，但未提及测试数据集的潜在偏差或工业场景中的泛化风险（如跨物种、跨细胞类型的性能衰减）。