Исследователи представляют Longevity-LLM v0.1 — модель на базе Qwen3-14B, дообученную с помощью контролируемого и reinforcement learning на данных ДНК-метилирования, протеомики, клинических биомаркеров и экспрессии РНК. Модель демонстрирует выдающиеся результаты на Longevity Bench, включая задачи прогнозирования выживаемости при раке и предсказания возраста на основе протеома и РНК. После дообучения с подкреплением модель достигла средней абсолютной ошибки (MAE) в 4.34 года при предсказании эпигенетического возраста, превзойдя известный мульти-тканный часы Хорвата. Longevity-LLM также выполняет множество других задач, включая генерацию протеомных профилей, значительно превосходя все существующие передовые языковые модели. Результаты показывают, что одна компактная LLM может заменить или сравняться с узкоспециализированными моделями старения across различных модальностей данных. Работа представляет промежуточный отчет от инициативы Multi-Modal AI Gym for Science (MMAI), направленной на создание фундаментальных моделей для разработки лекарств и исследований старения. Это исследование знаменует переход от множества специализированных моделей к единым фундаментальным моделям, способным работать с разнородными биомедицинскими данными.