生命科学基础模型
突破级
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single-cell multi-omics integration 这条线已经不缺模型，但一直缺一套能把 domain-specific models 和 foundation models 放到同一张可操作坐标系里的评测接口。SCMBench 的贡献就在这里：它不是只比 integration accuracy，而是把 biomarker detection、trajectory inference 和 batch-effect correction 一起纳入。
这篇工作的价值不只是 benchmark。它还明确揭示 foundation models 在该任务上相对专用模型的短板，并提出 lightweight adaptation strategy 去缩小差距。也就是说，它同时贡献了 evaluation interface 和一个可复用的 adaptation hook。
从仓库视角看，这类工作属于 AI-for-biology workflow infrastructure。它帮助研究者在单细胞多组学场景下更可靠地选择、比较和改造 foundation models，而不是停留在某一个下游分数。
它没有更高，是因为当前影响范围仍主要集中在 single-cell multi-omics integration 这条工作流。尽管方法和评测接口都很实用，但还没有证明会外溢成更广生命科学 foundation-model 评测的统一标准。