Cell 发表研究：AI 可处理衰老相关生物数据并参与研究

多家机构研究人员在 Cell 发表论文，推出面向衰老研究的大模型体系，包括用于测试模型能力的 LongevityBench、针对衰老数据训练的 Longevity-LLMs，以及连接大模型与衰老分析工具的科研智能体 Longevity Claw。LongevityBench 以真实生物数据测试大模型，涵盖 17 类任务，测试发现通用大模型表现参差不齐。研究团队据此训练出 5 款参数量 0.6B 到 9B 的 Longevity-LLM，其中 9B 参数的 L-Qwen3.5-9B 综合排名超过 Gemini 3.1 Pro 等通用前沿模型，部分单项任务表现更优。消融实验显示模型判断依赖输入的生物特征，但无法推导因果关系。团队将 L-Qwen3.5-9B 接入 Longevity Claw，该系统可开展候选靶点搜索，筛选出的部分候选基因富集已有衰老相关基因信号，不过仍需实验验证。目前相关 benchmark、模型和工具已公开。