英矽智能发布衰老AI开放基准与长寿语言模型
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英矽智能Fedor Galkin与Alex Zhavoronkov团队在Cell发表论文，构建首个面向衰老生物学的开放基准LongevityBench，并微调出五个0.6B至9B参数的长寿语言模型（L-LLMs）；基准、模型与智能体接口全部开源。 LongevityBench含17项任务，覆盖临床记录、DNA甲基化、转录组、蛋白质组与遗传学五大数据域，共25457个评测提示。基准设计刻意规避记忆型检索：评测提示仅取自数据保留子集，多数组学任务动态抽样特征，遗传学任务将基因身份遮蔽为“基因X”并以分子功能、互作伙伴等属性描述。 论文列出的局限包括：基准未检验机制推理与因果推断；商业模型训练语料不透明，数据污染风险无法完全排除；评测范围尚未纳入单细胞与空间组学、化学筛选与跨物种外推；Longevity Claw的靶点评分未经实验验证。将遮蔽的基因身份公开仅带来中位0.7个百分点的非显著增益，且只有四个中游模型获益，领先模型不受影响。Zhavoronkov在X上称该论文登上Cell封面，并称这是关于AI用于长寿的封面。
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报道时间线
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- BioArt精选英矽智能团队在Cell发布衰老AI基准LongevityBench与长寿语言模型
英矽智能的Fedor Galkin与Alex Zhavoronkov团队在Cell发表研究，构建首个面向衰老生物学的开放基准LongevityBench，含17项任务、五大数据域和25457个评测提示，并微调出五个0.6B至9B参数的长寿语言模型L-LLMs。
- BioArt精选Insilico Medicine团队在Cell发布衰老生物学基准LongevityBench与长寿语言模型
英矽智能Fedor Galkin与Alex Zhavoronkov团队在Cell发表研究，构建首个面向衰老生物学的开放基准LongevityBench，含17项任务、覆盖临床记录、DNA甲基化、转录组、蛋白质组与遗传学五大数据域，共25457个评测提示。
- Alex Zhavoronkov英矽智能Cell论文获报道
对我们近期发表在Cell上的论文的精彩报道 https://theafricanleaders.com/smaller-ai-models-in-longevity-research-rival-larger-systems/
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