生物AI通过整合多种衰老时钟知识，构建统一大模型，实现跨数据类型的推理，推动生物研究一体化。该模型不仅能预测年龄，还能生成蛋白质组合，展现出强大的跨模态能力，标志着AI从工具向科研伙伴的转变。
本研究探讨了视觉-语言模型(VLM)的内部表示及任务表示方法，发现概念相似的任务在任务向量表示上具有相似性，且示例和指令驱动的任务向量组合能够产生更优的任务表示，揭示了模型的跨模态能力。
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