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Cell 发表研究：AI 可处理衰老相关生物数据并参与研究
3 小时前
多家机构研究人员在《Cell》期刊发表新论文，推出了一套面向衰老研究的大模型体系。该体系包含三个核心部分：用于评估模型能力的LongevityBench基准测试平台、针对衰老数据训练的Longevity-LLMs大模型系列，以及连接大模型与衰老分析工具的科研智能体Longevity Claw。LongevityBench基于真实生物数据设计，覆盖17类衰老研究任务，测试结果显示通用大模型在该领域表现差异显著。基于此，研究团队开发了5款参数量从0.6B到9B不等的Longevity-LLMs模型，其中9B参数的L-Qwen3.5-9B在综合评估中超越Gemini 3.1 Pro等前沿通用模型，并在部分专项任务中表现更优。消融实验表明，模型决策高度依赖输入的生物特征数据，但尚不具备推导因果关系的能力。研究团队将L-Qwen3.5-9B与Longevity Claw系统整合，该系统可自动搜索潜在抗衰老靶点，初步筛选结果与已知衰老相关基因存在显著富集，但需进一步实验验证。目前，相关基准测试平台、模型架构及分析工具已全部开源。
