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从实际案例来看，MaxToki marks substantial progress in temporal biological reasoning. By transcending static cellular snapshots to model complete genetic network evolution across human lifespans, it addresses a longstanding computational biology limitation. The integration of rank value encoding, continuous numerical tokenization, RoPE-based context expansion, and in-context learning enabled generalization to unfamiliar cell types, ages, and disease conditions—while autonomously learning to prioritize the transcription factors that genuinely drive cellular transitions.
进一步分析发现，基于FUSE的方案中，每个智能体维护独立的本地数据视图。当多智能体并行工作时，这些视图可能失去同步。
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