追問daily | DeepSeek登Nature；在自然中鍛煉效果優(yōu)于健身房；足球頭球會(huì)損傷大腦白質(zhì)并影響記憶腦

█腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Nature：“神經(jīng)蚯蚓”纖維，實(shí)現(xiàn)體內(nèi)游走式長(zhǎng)期神經(jīng)監(jiān)測(cè)

Science：催產(chǎn)素幫助幼崽克服孤獨(dú)

連接大腦結(jié)構(gòu)與精神疾病風(fēng)險(xiǎn)的共享基因位點(diǎn)

在自然中鍛煉效果優(yōu)于城市或健身房

毫秒級(jí)固定時(shí)間窗口或是人類聽覺處理的關(guān)鍵

足球運(yùn)動(dòng)中頻繁頭球損傷大腦白質(zhì)并影響記憶

基因測(cè)試可預(yù)測(cè)減肥藥的反應(yīng)

音樂訓(xùn)練可重塑大腦：增強(qiáng)專注力，屏蔽環(huán)境噪音

█AI行業(yè)動(dòng)態(tài)

Meta發(fā)布AI智能眼鏡新矩陣：神經(jīng)腕帶操控，售價(jià)799美元

馬斯克“巨硬計(jì)劃”提速：6個(gè)月建成超級(jí)算力

AI制霸編程賽場(chǎng)：GPT-5組合系統(tǒng)在ICPC總決賽全題破解

通義DeepResearch全面開源：讓AI從聊天助手躍遷為研究專家

█AI驅(qū)動(dòng)科學(xué)

Nature封面：DeepSeek-R1如何通過自我進(jìn)化學(xué)會(huì)高級(jí)推理

Nature：植入式神經(jīng)刺激系統(tǒng)可恢復(fù)脊髓損傷后的血壓平衡

Nature：基于Transformer架構(gòu)預(yù)測(cè)上千種未來疾病

Nature：發(fā)絲般柔性生物電子纖維可同步監(jiān)測(cè)多種生物信號(hào)

AI研究工具常不可靠、過于自信且觀點(diǎn)片面

新型生物相容性可拉伸晶體管問世

導(dǎo)電塑料讓人工神經(jīng)元更先進(jìn)、更簡(jiǎn)單

腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Nature：受蚯蚓啟發(fā)研制“神經(jīng)蚯蚓”纖維，實(shí)現(xiàn)體內(nèi)游走式長(zhǎng)期神經(jīng)監(jiān)測(cè)

傳統(tǒng)神經(jīng)接口因其剛性、固定和生物不兼容性而面臨挑戰(zhàn)。為解決此問題，來自中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院與東華大學(xué)的 Wei Yan, Zhiyuan Liu, Tiantian Xu 等研究人員，受蚯蚓啟發(fā)，成功研制出一種名為“神經(jīng)蚯蚓”（NeuroWorm）的柔性可移動(dòng)纖維。該成果實(shí)現(xiàn)了在體內(nèi)的可控導(dǎo)航和長(zhǎng)達(dá)13個(gè)月的穩(wěn)定神經(jīng)信號(hào)監(jiān)測(cè)。

?神經(jīng)蠕蟲的設(shè)計(jì)、制造策略及演示。Credit: Nature (2025).

受蚯蚓獨(dú)特的體節(jié)結(jié)構(gòu)啟發(fā)，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)并制造了名為“神經(jīng)蚯蚓”的柔性纖維。他們采用卷繞工藝，將二維平面上的電子器件轉(zhuǎn)化為一根直徑僅約200微米的纖維，并在其上集成了多達(dá)60個(gè)離散的電極和應(yīng)變傳感器，監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)是傳統(tǒng)方法的15倍。該纖維的基底材料與生物組織的力學(xué)性能高度匹配，極大地提升了生物相容性。最關(guān)鍵的突破在于其能動(dòng)性：團(tuán)隊(duì)利用開放式磁控策略，成功實(shí)現(xiàn)了纖維在生物組織內(nèi)的可控推進(jìn)與轉(zhuǎn)向。在動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中，NeuroWorm被植入大鼠肌肉中，展現(xiàn)了卓越的長(zhǎng)期性能。它能夠連續(xù)穩(wěn)定記錄超過43周的生理信號(hào)，并且在植入54周（約13個(gè)月）后，周圍組織幾乎沒有產(chǎn)生纖維化包裹等排異反應(yīng)。這根智能纖維不僅能像“游走監(jiān)測(cè)者”一樣在大腦或肌肉中移動(dòng)，到達(dá)不同目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行大面積、跨區(qū)域的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)，還為未來通過電刺激進(jìn)行神經(jīng)調(diào)控提供了可能，標(biāo)志著神經(jīng)電子學(xué)從靜態(tài)植入向動(dòng)態(tài)智能交互的范式轉(zhuǎn)變。研究發(fā)表在 Nature 上。

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Xie, Ruijie, et al. “A Movable Long-Term Implantable Soft Microfibre for Dynamic Bioelectronics.” Nature, vol. 645, no. 8081, Sept. 2025, pp. 648–55. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09344-w

Science：催產(chǎn)素幫助幼崽克服孤獨(dú)

童年時(shí)期與父母的依戀關(guān)系如何在大腦中留下印記？來自以色列魏茨曼科學(xué)研究所的 Ofer Yizhar, Daniel D. Zelmanoff 及其同事，揭示了“愛情激素”催產(chǎn)素在幼崽應(yīng)對(duì)分離、塑造早期社交行為中的關(guān)鍵作用，并發(fā)現(xiàn)了其影響存在性別差異。

?顯微鏡下兩周大小鼠幼崽大腦的發(fā)育圖。催產(chǎn)素系統(tǒng)顯示為綠色，感光蛋白顯示為紅色，同時(shí)攜帶這兩種蛋白的細(xì)胞顯示為黃色。Credit: Weizmann Institute of Science

研究團(tuán)隊(duì)開創(chuàng)了一種新的非侵入性光遺傳學(xué)方法，通過向小鼠幼崽大腦中特定的催產(chǎn)素神經(jīng)元里導(dǎo)入一種對(duì)紅光敏感的蛋白，實(shí)現(xiàn)了在不束縛幼崽的情況下，用光線遠(yuǎn)程“關(guān)閉”這些神經(jīng)元。實(shí)驗(yàn)中，他們觀察了幼崽與母親短暫分離及重聚時(shí)的行為。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)與母親分離時(shí)，幼崽大腦中的催產(chǎn)素系統(tǒng)會(huì)變得活躍，這幫助它們逐漸適應(yīng)孤獨(dú)、減少痛苦的哭叫（超聲波叫聲）。相反，當(dāng)催產(chǎn)素系統(tǒng)被光遺傳學(xué)技術(shù)抑制后，幼崽無法適應(yīng)，會(huì)持續(xù)發(fā)出求救信號(hào)。

更有趣的是，分離期間的催產(chǎn)素活動(dòng)決定了幼崽與母親重聚時(shí)的行為模式。它們會(huì)發(fā)出更頻繁、更高亢的叫聲，強(qiáng)烈地尋求與母親的親近。利用人工智能分析發(fā)現(xiàn)，這些叫聲模式復(fù)雜，能區(qū)分“尋求親近”和“獲得安撫”等不同狀態(tài)。此項(xiàng)研究最令人意外的發(fā)現(xiàn)之一是，催產(chǎn)素的作用存在性別差異：抑制催產(chǎn)素系統(tǒng)主要影響了雌性幼崽的重聚行為，而雄性幼崽則不受影響。這為理解男女在社交和情感世界的早期分化提供了新的生物學(xué)線索。研究發(fā)表在 Science 上。

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Zelmanoff, Daniel D., et al. “Oxytocin Signaling Regulates Maternally Directed Behavior during Early Life.” Science, vol. 389, no. 6765, Sept. 2025, p. eado5609. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.ado5609

連接大腦結(jié)構(gòu)與精神疾病風(fēng)險(xiǎn)的共享基因位點(diǎn)

精神疾病的遺傳根源如何體現(xiàn)在大腦結(jié)構(gòu)中？來自賓夕法尼亞大學(xué)和費(fèi)城兒童醫(yī)院的 Zhiqiang Sha, Aaron F. Alexander-Bloch 及其團(tuán)隊(duì)，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，成功定位了數(shù)十個(gè)同時(shí)影響大腦皮層結(jié)構(gòu)與多種精神疾病（如抑郁癥、精神分裂癥）風(fēng)險(xiǎn)的共享基因位點(diǎn)。

?精神疾病與腦區(qū)域結(jié)構(gòu)的遺傳重疊及其與解剖層次的關(guān)系。Credit: Nature Mental Health (2025).

研究團(tuán)隊(duì)整合分析了包括英國(guó)生物庫(kù)（UK BioBank）在內(nèi)的多個(gè)大型基因組學(xué)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)，涵蓋了數(shù)千名個(gè)體的基因信息和腦部影像掃描。他們采用了一種名為多效性（pleiotropy，指單個(gè)基因影響多個(gè)表型性狀的現(xiàn)象）信息結(jié)合錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率的統(tǒng)計(jì)方法，系統(tǒng)地尋找同時(shí)與大腦結(jié)構(gòu)及八種主要精神疾病風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的共享基因位點(diǎn)。分析結(jié)果共識(shí)別出84個(gè)獨(dú)立的共享基因位點(diǎn)，其中55個(gè)與大腦皮層表面積相關(guān)，29個(gè)與皮層厚度相關(guān)。

一個(gè)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)是，這些風(fēng)險(xiǎn)基因的作用是雙向的：某些風(fēng)險(xiǎn)等位基因與特定腦區(qū)體積增大相關(guān)，而另一些則與體積減小相關(guān)。這種復(fù)雜的雙向效應(yīng)解釋了為何在沒有整體遺傳相關(guān)性的情況下，大腦結(jié)構(gòu)與精神疾病之間仍存在廣泛的區(qū)域性遺傳重疊。此外，研究還揭示了一種層級(jí)遺傳結(jié)構(gòu)，關(guān)聯(lián)皮層和感覺運(yùn)動(dòng)皮層在共享遺傳影響上表現(xiàn)出兩極分化。這些發(fā)現(xiàn)為理解精神疾病的生物學(xué)基礎(chǔ)提供了新的視角。研究發(fā)表在 Nature Mental Health 上。

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Sha, Zhiqiang, et al. “The Overlapping Genetic Architecture of Psychiatric Disorders and Cortical Brain Structure.” Nature Mental Health, vol. 3, no. 9, Sept. 2025, pp. 1020–36. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44220-025-00475-7

在自然中鍛煉效果優(yōu)于城市或健身房

在何處鍛煉效果最佳？面對(duì)日益普遍的城市化和久坐生活方式，來自哥本哈根大學(xué)和維羅納大學(xué)的 Stefano De Dominicis, Luca Laezza 等研究人員通過一項(xiàng)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在自然環(huán)境中鍛煉對(duì)身心健康的益處遠(yuǎn)超城市街道或室內(nèi)健身房。

?參與者進(jìn)行體育活動(dòng)的三個(gè)環(huán)境圖片。注：左側(cè)為自然環(huán)境（G：意大利羅韋雷托森林公園）；中間為城市環(huán)境（U：穿過意大利羅韋雷托市中心的城市道路）；右側(cè)為室內(nèi)建筑環(huán)境（I：CeRiSM 實(shí)驗(yàn)室）。Credit: Psychology of Sport and Exercise (2025).

該研究采用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)碾S機(jī)交叉設(shè)計(jì)，讓25名年輕男性在三種不同環(huán)境中（森林公園、城市中心、室內(nèi)實(shí)驗(yàn)室）分別完成一小時(shí)的快走。研究團(tuán)隊(duì)在運(yùn)動(dòng)前后系統(tǒng)地評(píng)估了參與者的心理和生理變化。心理層面通過問卷測(cè)量情緒、愉悅感和恢復(fù)感；生理層面則檢測(cè)了唾液中的皮質(zhì)醇水平，并記錄了心率和心率變異性（heart rate variability or HRV，衡量自主神經(jīng)系統(tǒng)功能和身體恢復(fù)能力的指標(biāo)）。

結(jié)果清晰地表明，自然環(huán)境具有壓倒性優(yōu)勢(shì)。在森林公園散步后，參與者的皮質(zhì)醇水平顯著下降，心率恢復(fù)更快，且心率變異性比在室內(nèi)鍛煉后高出20-30%，這意味著他們的身體進(jìn)入了更深度的放松和恢復(fù)狀態(tài)。在主觀感受上，參與者報(bào)告在自然中鍛煉時(shí)體驗(yàn)到更多的愉悅和滿足感，焦慮、煩躁等負(fù)面情緒也最少。同時(shí)，他們認(rèn)為在自然中鍛煉的主觀勞累程度更低，并且表達(dá)了更強(qiáng)烈的意愿去重復(fù)這項(xiàng)活動(dòng)。這項(xiàng)研究首次將主觀體驗(yàn)與客觀生理數(shù)據(jù)有力地結(jié)合起來，證實(shí)了“綠色運(yùn)動(dòng)”的卓越效果。研究發(fā)表在 Psychology of Sport and Exercise 上。

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“Evaluating the Benefits of Green Exercise: A Randomized Controlled Trial in Natural and Built Environments Assessed for Their Restorative Properties.” Psychology of Sport and Exercise, vol. 80, Sept. 2025, p. 102883. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2025.102883

毫秒級(jí)固定時(shí)間窗口或是人類聽覺處理的關(guān)鍵

大腦的聽覺系統(tǒng)是像節(jié)拍器一樣按固定節(jié)奏處理聲音，還是會(huì)根據(jù)語速靈活調(diào)整？羅徹斯特大學(xué)的 Sam Norman-Haignere 與哥倫比亞大學(xué)的 Nima Mesgarani, Menoua Keshishian 及合作者們進(jìn)行了一項(xiàng)研究。他們發(fā)現(xiàn)，人類聽覺皮層采用固定的、以毫秒為單位的時(shí)間窗口來整合聲音，這一機(jī)制獨(dú)立于我們聽到的語音是快是慢。

該研究借助了癲癇患者顱內(nèi)植入電極進(jìn)行的高精度神經(jīng)記錄。研究人員讓參與者聆聽正常語速、被技術(shù)性放慢（時(shí)間拉伸）和加快（時(shí)間壓縮）的語音片段。通過一種先進(jìn)的計(jì)算方法，他們精確測(cè)量了大腦聽覺皮層神經(jīng)元的整合窗口（integration windows，即大腦處理和打包聲音信息的基本時(shí)間單位）。

研究的核心發(fā)現(xiàn)是，無論語速如何變化，這個(gè)整合窗口都驚人地保持穩(wěn)定。即使語音時(shí)長(zhǎng)被大幅拉伸，神經(jīng)整合窗口的延長(zhǎng)也僅有約5%，這表明大腦的聽覺處理并非與音節(jié)或單詞等語音結(jié)構(gòu)同步，而是被“鎖定”在一個(gè)固定的絕對(duì)時(shí)間尺度上。這種與時(shí)間相關(guān)的計(jì)算機(jī)制，而非與結(jié)構(gòu)相關(guān)的機(jī)制，貫穿了從初級(jí)到高級(jí)的整個(gè)聽覺皮層。這一發(fā)現(xiàn)意味著，聽覺系統(tǒng)首先提供了一個(gè)節(jié)奏恒定的信息流，然后由大腦更高層次的語言區(qū)域負(fù)責(zé)解讀其語言學(xué)意義。研究發(fā)表在 Nature Neuroscience 上。

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Norman-Haignere, Sam V., et al. “Temporal Integration in Human Auditory Cortex Is Predominantly Yoked to Absolute Time.” Nature Neuroscience, Sept. 2025, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-025-02060-8

足球運(yùn)動(dòng)中頻繁頭球損傷大腦白質(zhì)并影響記憶

足球運(yùn)動(dòng)中常見的頭球動(dòng)作是否會(huì)對(duì)大腦造成看不見的損傷？來自美國(guó)哥倫比亞大學(xué)的 Michael L. Lipton, Bluyé DeMessie 等研究人員進(jìn)行了一項(xiàng)研究，發(fā)現(xiàn)業(yè)余足球運(yùn)動(dòng)員中更頻繁的頭球與大腦皮層褶皺深處的白質(zhì)微觀結(jié)構(gòu)紊亂顯著相關(guān)，且這種變化與認(rèn)知能力下降存在關(guān)聯(lián)。

該研究對(duì)352名業(yè)余足球運(yùn)動(dòng)員和77名非碰撞性運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行了比較。研究團(tuán)隊(duì)通過問卷估算了足球運(yùn)動(dòng)員在過去一年中的頭球次數(shù)，并利用擴(kuò)散磁共振成像（diffusion MRI，一種通過追蹤水分子運(yùn)動(dòng)來探測(cè)大腦組織微觀結(jié)構(gòu)完整性的技術(shù)）對(duì)他們的大腦進(jìn)行了掃描。分析重點(diǎn)聚焦于大腦溝深處的皮質(zhì)旁白質(zhì)（juxtacortical white matter，緊鄰大腦皮層灰質(zhì)的一層白質(zhì)），這是一個(gè)被認(rèn)為對(duì)創(chuàng)傷尤為敏感的區(qū)域。結(jié)果顯示，頭球次數(shù)越多的運(yùn)動(dòng)員，其大腦溝深處白質(zhì)的微觀結(jié)構(gòu)紊亂程度越嚴(yán)重，這表現(xiàn)為各向異性分?jǐn)?shù)的降低。值得注意的是，這種變化在位于眼窩上方的眶額腦區(qū)（orbitofrontal region，與決策及記憶功能密切相關(guān)）尤為明顯，并且與參與者在思維和記憶測(cè)試中較差的表現(xiàn)直接相關(guān)。該研究首次在活體中證實(shí)，大腦溝深處的白質(zhì)可能是檢測(cè)運(yùn)動(dòng)相關(guān)頭部創(chuàng)傷的重要區(qū)域。研究發(fā)表在 Neurology 上。

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DeMessie, Bluyé, et al. “Soccer Heading Exposure–Dependent Microstructural Injury at Depths of Sulci in Adult Amateur Players.” Neurology, vol. 105, no. 7, Oct. 2025, p. e214034. neurology.org (Atypon), https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000214034

基因測(cè)試可預(yù)測(cè)減肥藥的反應(yīng)

為何同一種減肥藥效果因人而異？為了解決這一難題，美國(guó)梅奧診所（Mayo Clinic）的 Andres Acosta, Lizeth Cifuentes 及其團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種基因測(cè)試，通過評(píng)估個(gè)體的“飽腹感”生物學(xué)特征，成功預(yù)測(cè)了患者對(duì)不同減肥藥物的反應(yīng)，為肥胖癥的個(gè)性化治療開辟了新途徑。

?圖形摘要。Credit: Cell Metabolism (2025).

研究的核心在于一個(gè)名為飽腹感卡路里（calories to satiation, CTS）的指標(biāo)，它衡量一個(gè)人需要攝入多少食物才能感到完全飽足。研究人員首先對(duì)近800名肥胖者進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其CTS值差異巨大。隨后，團(tuán)隊(duì)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，分析了10個(gè)與食欲相關(guān)的基因，并整合成一個(gè)名為卡路里到飽腹感遺傳風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分（Calories to Satiation Genetic Risk Score, CTS-GRS）的綜合指標(biāo)。該評(píng)分能夠有效區(qū)分不同肥胖亞型。當(dāng)研究人員將此評(píng)分應(yīng)用于兩種主流減肥藥的臨床數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)了清晰的規(guī)律：CTS-GRS得分高、需要大量進(jìn)食才能飽腹的“饑餓大腦”型患者，在使用能控制份量的藥物芬特明-托吡酯（phentermine-topiramate）后減重效果更佳；而CTS-GRS得分低、飽腹閾值低的“饑餓腸道”型患者，則對(duì)能降低整體饑餓感和進(jìn)食頻率的GLP-1藥物利拉魯肽（liraglutide）反應(yīng)更好。這意味著，通過一次簡(jiǎn)單的基因測(cè)試，醫(yī)生就能為患者匹配最合適的藥物，避免了反復(fù)試錯(cuò)的過程，從而實(shí)現(xiàn)更高效、經(jīng)濟(jì)的治療。研究發(fā)表在 Cell Metabolism 上。

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Cifuentes, Lizeth, et al. “Genetic and Physiological Insights into Satiation Variability Predict Responses to Obesity Treatment.” Cell Metabolism, vol. 37, no. 8, Aug. 2025, pp. 1655-1666.e5. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cmet.2025.05.008

音樂訓(xùn)練可重塑大腦：增強(qiáng)專注力，屏蔽環(huán)境噪音

為何音樂家在嘈雜環(huán)境中仍能保持專注？為了探究音樂訓(xùn)練如何塑造大腦的注意力機(jī)制，瑞典卡羅琳斯卡醫(yī)學(xué)院（Karolinska Institutet）與麻省理工學(xué)院的 Cassia Low Manting, Daniel Lundqvist 等研究人員合作，發(fā)現(xiàn)音樂訓(xùn)練能夠顯著增強(qiáng)大腦有意識(shí)的注意力控制并抑制聲音干擾。

?實(shí)驗(yàn)任務(wù)和行為結(jié)果。Credit: Science Advances (2025).

該研究通過腦磁圖（MEG）技術(shù)記錄參與者在聆聽兩個(gè)同時(shí)播放的不同旋律時(shí)的大腦活動(dòng)。研究的核心創(chuàng)新在于結(jié)合了頻率標(biāo)記（frequency tagging，一種通過為不同聲音信號(hào)附加獨(dú)特頻率標(biāo)簽，從而精確追蹤大腦對(duì)每個(gè)聲音獨(dú)立響應(yīng)的技術(shù)）和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這種方法使團(tuán)隊(duì)能夠以前所未有的精度，區(qū)分大腦對(duì)目標(biāo)旋律和干擾旋律的神經(jīng)反應(yīng)。研究結(jié)果清晰地揭示了音樂素養(yǎng)對(duì)兩種注意力機(jī)制的影響：自上而下的注意力（top-down attention，指有意識(shí)地將焦點(diǎn)集中在特定目標(biāo)上）和自下而上的注意力（bottom-up attention，指由外部突發(fā)或顯著刺激自動(dòng)引發(fā)的注意力）。數(shù)據(jù)顯示，音樂能力強(qiáng)的人，其大腦在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，與自上而下注意力相關(guān)的信號(hào)更強(qiáng)，而與自下而上注意力（即分心）相關(guān)的信號(hào)則更弱。具體來說，左頂葉皮層的活動(dòng)與增強(qiáng)的自上而下注意力正相關(guān)，而前額葉區(qū)域的持續(xù)活動(dòng)則反映了更強(qiáng)的專注力。這表明，音樂訓(xùn)練可能通過優(yōu)化大腦的額頂葉網(wǎng)絡(luò)，提升了在復(fù)雜聽覺環(huán)境中進(jìn)行信息篩選和專注的能力，這為利用音樂進(jìn)行認(rèn)知康復(fù)訓(xùn)練提供了新的神經(jīng)科學(xué)依據(jù)。研究發(fā)表在 Science Advances 上。

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Manting, Cassia Low, et al. “How Musicality Enhances Top-down and Bottom-up Selective Attention: Insights from Precise Separation of Simultaneous Neural Responses.” Science Advances, vol. 11, no. 38, Sept. 2025, p. eadz0510. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adz0510

AI 行業(yè)動(dòng)態(tài)

Meta發(fā)布AI智能眼鏡新矩陣：神經(jīng)腕帶操控，售價(jià)799美元

在近期的Connect開發(fā)者大會(huì)上，Meta公司首席執(zhí)行官M(fèi)ark Zuckerberg正式揭曉了其最新的人工智能智能眼鏡產(chǎn)品線，旨在重新定義人機(jī)交互的未來。其中最引人注目的是旗艦型號(hào)Meta Ray-Ban Display，它不僅內(nèi)置了一個(gè)微型顯示屏，更引入了一項(xiàng)革命性的控制方式——通過一個(gè)神經(jīng)腕帶，用戶僅需做出幾乎無法察覺的手部動(dòng)作即可操控眼鏡。Zuckerberg強(qiáng)調(diào)，眼鏡是讓AI能夠同步感知使用者所見所聞的理想形態(tài)，是超越鍵盤和觸摸屏的下一代計(jì)算平臺(tái)。

除了售價(jià)799美元的旗艦新品，Meta還對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品線進(jìn)行了全面升級(jí)與擴(kuò)展。原有的無顯示屏版Ray-Ban智能眼鏡迎來了電池續(xù)航的翻倍提升，并增加了“對(duì)話聚焦”等軟件功能，價(jià)格也相應(yīng)調(diào)整。同時(shí)，Meta還與Oakley合作，推出了專為運(yùn)動(dòng)員設(shè)計(jì)的Oakley Meta Vanguard，該款眼鏡能與Garmin設(shè)備聯(lián)動(dòng)，實(shí)時(shí)提供心率等運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)反饋，并在關(guān)鍵時(shí)刻自動(dòng)錄制視頻。Forrester的研究總監(jiān)Mike Proulx評(píng)論稱，這一系列發(fā)布讓人想起Apple Watch的首次亮相，但眼鏡作為一種日常佩戴的形態(tài)，其實(shí)用性潛力更大，關(guān)鍵在于Meta能否說服廣大消費(fèi)者其價(jià)值遠(yuǎn)超成本。

這一系列硬件發(fā)布的背后，是Meta對(duì)通用人工智能 的宏大布局。Zuckerberg認(rèn)為，AI眼鏡將是整合他所稱的“個(gè)人超級(jí)智能”的主要方式，讓強(qiáng)大的AI能力無縫融入人們的日常生活。盡管公司去年曾展示過技術(shù)更先進(jìn)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) 眼鏡原型Orion，但距離其商業(yè)化仍有數(shù)年之遙。

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https://www.meta.com/nl/en/ai-glasses/meta-ray-ban-display/

馬斯克“巨硬計(jì)劃”提速：6個(gè)月建成超級(jí)算力

埃隆·馬斯克備受矚目的“巨硬計(jì)劃”（MACROHARD）近日披露了其核心基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的驚人進(jìn)展。其旗下人工智能公司xAI在短短六個(gè)月內(nèi)，從零開始建成了名為Colossus II的算力集群 ，并已具備200兆瓦的供電與散熱能力，足以支持約11萬臺(tái)英偉達(dá)GB200 GPU。這一建設(shè)速度，完成了像OpenAI與甲骨文等公司通常需要15個(gè)月才能完成的工作量，再次展現(xiàn)了驚人的執(zhí)行效率。Colossus II的最終目標(biāo)是部署超過55萬個(gè)GPU，成為驅(qū)動(dòng)“巨硬計(jì)劃”宏偉藍(lán)圖的強(qiáng)大引擎。

這一龐大算力部署的背后，是“巨硬計(jì)劃”顛覆傳統(tǒng)軟件開發(fā)模式的宏大愿景。該計(jì)劃旨在利用xAI的大語言模型Grok，構(gòu)建一個(gè)復(fù)雜的多智能體系統(tǒng)。據(jù)Musk透露，該系統(tǒng)將部署數(shù)百個(gè)各司其職的AI智能體，分別負(fù)責(zé)編碼、設(shè)計(jì)、測(cè)試甚至模擬用戶交互等任務(wù)，從而模擬并最終自動(dòng)化從需求分析到產(chǎn)品交付的整個(gè)軟件開發(fā)生命周期。要實(shí)現(xiàn)數(shù)百個(gè)復(fù)雜AI代理同時(shí)高效協(xié)同工作，背后離不開Colossus II這樣史無前例的算力支持。

為支撐Colossus II未來高達(dá)1.1吉瓦的峰值功耗，xAI采取了創(chuàng)新的跨區(qū)域能源策略，包括在鄰州收購(gòu)發(fā)電廠并依賴租賃的燃?xì)廨啓C(jī)。為確保當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)穩(wěn)定，項(xiàng)目還配備了168個(gè)特斯拉的Megapack儲(chǔ)能系統(tǒng)。正如Musk親自督戰(zhàn)的緊湊日程所示，“巨硬計(jì)劃”已成為其商業(yè)版圖的關(guān)鍵一環(huán)。該項(xiàng)目研發(fā)的AI軟件未來不僅能優(yōu)化特斯拉的自動(dòng)駕駛算法和機(jī)器人功能，反之，特斯拉積累的海量真實(shí)世界數(shù)據(jù)也將成為訓(xùn)練這些AI智能體的寶貴資源，形成強(qiáng)大的技術(shù)協(xié)同效應(yīng)。

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https://x.com/elonmusk/status/1967800687431127265

AI制霸頂級(jí)編程賽場(chǎng)：GPT-5組合系統(tǒng)在ICPC總決賽全題破解

在近日備受矚目的2025年國(guó)際大學(xué)程序設(shè)計(jì)競(jìng)賽 （International Collegiate Programming Contest, ICPC: 一項(xiàng)面向大學(xué)生的全球性頂級(jí)編程競(jìng)賽）世界總決賽中，人工智能系統(tǒng)展現(xiàn)了壓倒性的編程與推理能力。OpenAI派出的GPT-5與一個(gè)實(shí)驗(yàn)性推理模型組成的系統(tǒng)，在五小時(shí)的賽程內(nèi)完美解決了全部12道題目，若計(jì)入排名將毫無懸念地奪得冠軍。緊隨其后的是谷歌的Gemini 2.5 Deep Think模型，它成功解出10道題，成績(jī)達(dá)到了金牌水平，位列第二。此次AI的驚人表現(xiàn)發(fā)生在一個(gè)與人類選手并行、采用相同賽題和評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的官方“AI實(shí)驗(yàn)賽道”上，尤其是解決了一道所有人類頂尖隊(duì)伍都未能攻克的難題。

OpenAI的系統(tǒng)表現(xiàn)尤為突出，其中GPT-5獨(dú)立完成了11道題目，且絕大多數(shù)都是一次提交即獲通過。最具挑戰(zhàn)性的難題則由其搭檔的實(shí)驗(yàn)性推理模型接力完成，展示了模型間協(xié)作解決問題的潛力。OpenAI團(tuán)隊(duì)中不乏前ICPC競(jìng)賽選手，如新任首席科學(xué)家Jakub Pachocki，這為他們理解競(jìng)賽的復(fù)雜性提供了獨(dú)特視角。另一邊，谷歌的Gemini模型同樣表現(xiàn)強(qiáng)勁，它運(yùn)用了包括新型強(qiáng)化學(xué)習(xí) 在內(nèi)的一系列先進(jìn)技術(shù)。在解決人類未能攻克的“問題C”時(shí)，Gemini通過設(shè)定“優(yōu)先級(jí)”、運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃和嵌套三元搜索等復(fù)雜算法，成功找到了最優(yōu)解決方案，展示了其深度的多步推理和并行思維能力。

這次競(jìng)賽標(biāo)志著AI在頂級(jí)智力競(jìng)賽領(lǐng)域取得了又一里程碑式的勝利。然而，比賽的結(jié)束似乎也預(yù)示著一個(gè)新時(shí)代的開始。OpenAI研究副總裁Jerry Tworek表示，在ICPC之后，團(tuán)隊(duì)可能不會(huì)再參加其他競(jìng)賽，而是將目光投向更令人興奮的前沿領(lǐng)域，即如何將AI的科學(xué)與工程技能應(yīng)用于解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。這一表態(tài)暗示，繼在編程、數(shù)學(xué)等競(jìng)賽中證明自身實(shí)力后，以GPT-5為代表的先進(jìn)AI系統(tǒng)正準(zhǔn)備從理論賽場(chǎng)走向更廣闊的實(shí)際應(yīng)用，直接賦能科學(xué)研究和工程挑戰(zhàn)。

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https://deepmind.google/discover/blog/gemini-achieves-gold-level-performance-at-the-international-collegiate-programming-contest-world-finals/

通義DeepResearch全面開源：讓AI從聊天助手躍遷為研究專家

阿里巴巴通義團(tuán)隊(duì)近日重磅發(fā)布并完全開源了其最新的AI系統(tǒng)——通義DeepResearch。該系統(tǒng)在多項(xiàng)權(quán)威研究型AI測(cè)評(píng)中取得了業(yè)界領(lǐng)先水平，其30B-A3B的輕量級(jí)模型在綜合能力上成功對(duì)標(biāo)甚至超越了部分海外閉源的旗艦?zāi)Ｐ汀Ｅc后者昂貴且受限的調(diào)用方式不同，通義團(tuán)隊(duì)此次將模型、框架乃至一整套構(gòu)建方法論全部向社區(qū)開放。

通義DeepResearch的卓越性能，根植于一套端到端訓(xùn)練范式和獨(dú)特的數(shù)據(jù)策略。研究人員摒棄了對(duì)昂貴人工標(biāo)注的依賴，開發(fā)出一套全自動(dòng)的合成數(shù)據(jù)生成方案，能夠系統(tǒng)性地創(chuàng)造出超越人類標(biāo)注質(zhì)量的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。其訓(xùn)練流程涵蓋了增量預(yù)訓(xùn)練、有監(jiān)督微調(diào)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí) 三個(gè)關(guān)鍵階段。尤其在強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)，團(tuán)隊(duì)不僅優(yōu)化了算法，更強(qiáng)調(diào)了高質(zhì)量數(shù)據(jù)和穩(wěn)定仿真環(huán)境的核心作用，形成了一套完整的閉環(huán)進(jìn)化系統(tǒng)。

在實(shí)際應(yīng)用中，通義DeepResearch設(shè)計(jì)了兩種推理模式以應(yīng)對(duì)不同復(fù)雜度的任務(wù)。標(biāo)準(zhǔn)的ReAct模式能夠簡(jiǎn)潔高效地處理常規(guī)研究請(qǐng)求，而專為極端復(fù)雜任務(wù)設(shè)計(jì)的“深度模式”則通過將宏大任務(wù)分解為多個(gè)獨(dú)立的“研究輪次”，有效避免了信息過載和“認(rèn)知”混亂，讓AI在執(zhí)行長(zhǎng)期、多步的深度研究時(shí)能保持清晰的邏輯和高質(zhì)量的推理能力。目前，該技術(shù)已成功賦能阿里巴巴內(nèi)部的高德地圖和法律服務(wù)應(yīng)用“通義法睿”，在復(fù)雜的路線規(guī)劃和專業(yè)的法律案例分析中展現(xiàn)了其強(qiáng)大的落地價(jià)值。

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https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/

AI 驅(qū)動(dòng)科學(xué)

Nature封面：DeepSeek-R1如何通過“自我進(jìn)化”學(xué)會(huì)高級(jí)推理

來自DeepSeek AI的梁文鋒等近200名研究人員，開發(fā)了一種純強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，成功訓(xùn)練出DeepSeek-R1模型，證明了AI可以在沒有人類思維范例的情況下，自發(fā)涌現(xiàn)出高級(jí)推理策略。

研究團(tuán)隊(duì)繞過了傳統(tǒng)的監(jiān)督微調(diào)（SFT）步驟，直接在基礎(chǔ)模型上應(yīng)用了一種名為組相對(duì)策略優(yōu)化（Group Relative Policy Optimization, GRPO，一種高效的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法）的技術(shù)。其核心在于一個(gè)極簡(jiǎn)的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制：模型僅因最終答案的正確與否而獲得獎(jiǎng)勵(lì)，推理過程則被賦予了完全的探索自由。通過這種方式訓(xùn)練出的模型DeepSeek-R1-Zero，在解決數(shù)學(xué)和編程等難題時(shí)，自發(fā)地演化出了復(fù)雜的推理行為，例如自我反思（self-reflection，即模型會(huì)主動(dòng)檢查和修正自身的解題步驟）和驗(yàn)證。

數(shù)據(jù)顯示，該模型在美國(guó)邀請(qǐng)數(shù)學(xué)考試（AIME）上的準(zhǔn)確率從最初的15.6%飆升至77.9%。為解決初始模型可讀性不佳等問題，團(tuán)隊(duì)通過一個(gè)包含拒絕采樣和多輪微調(diào)的多階段流程，最終打造出DeepSeek-R1。該模型不僅繼承了強(qiáng)大的推理能力，還在通用對(duì)話和遵循人類偏好方面表現(xiàn)更優(yōu)，為開發(fā)更自主、更強(qiáng)大的AI系統(tǒng)開辟了新路徑。研究發(fā)表在 Nature 上。

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Guo, Daya, et al. “DeepSeek-R1 Incentivizes Reasoning in LLMs through Reinforcement Learning.” Nature, vol. 645, no. 8081, Sept. 2025, pp. 633–38. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09422-z

Nature：植入式神經(jīng)刺激系統(tǒng)可恢復(fù)脊髓損傷后的血壓平衡

脊髓損傷（SCI）患者常因大腦與身體通訊中斷，遭受危險(xiǎn)的血壓波動(dòng)。來自卡爾加里大學(xué)的 Aaron Phillips、洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院的 Grégoire Courtine 及洛桑大學(xué)的 Jocelyne Bloch 領(lǐng)導(dǎo)的國(guó)際團(tuán)隊(duì)，開發(fā)并驗(yàn)證了一種植入式神經(jīng)刺激系統(tǒng)，通過精準(zhǔn)的硬膜外電刺激，成功為患者重建了血壓控制能力。

該研究的核心是一種可植入的神經(jīng)刺激系統(tǒng)，它由一個(gè)放置在脊髓特定區(qū)域的電極陣列和一個(gè)類似心臟起搏器的脈沖發(fā)生器構(gòu)成。該系統(tǒng)能夠向脊髓施加精準(zhǔn)調(diào)控的硬膜外電刺激（epidural electrical stimulation，一種在脊髓外部施加微弱電脈沖以調(diào)節(jié)神經(jīng)活動(dòng)的技術(shù)），從而恢復(fù)對(duì)血壓的控制。在一項(xiàng)涉及14名脊髓損傷患者的國(guó)際臨床試驗(yàn)中，研究人員發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)一旦被激活，通常在幾分鐘內(nèi)就能將患者的血壓穩(wěn)定在正常功能范圍。更重要的是，長(zhǎng)期使用該療法不僅能有效緩解讓患者疲憊不堪的慢性低血壓，還能預(yù)防一種名為自主神經(jīng)反射異常（autonomic dysreflexia，指脊髓損傷患者因輕微感覺刺激而引發(fā)的突發(fā)性、危及生命的血壓飆升）的發(fā)生。機(jī)制研究進(jìn)一步揭示，該療法通過激活一組與導(dǎo)致血壓失控的神經(jīng)回路相“競(jìng)爭(zhēng)”的神經(jīng)通路，從而實(shí)現(xiàn)安全、精確的血壓調(diào)節(jié)。參與試驗(yàn)的患者報(bào)告稱，治療后他們的精力更充沛，思維更清晰，生活質(zhì)量得到顯著改善。相關(guān)研究發(fā)表在 Nature 上。

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Soriano, Jan Elaine, et al. “A Neuronal Architecture Underlying Autonomic Dysreflexia.” Nature, Sept. 2025, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09487-w

AI研究工具常不可靠、過于自信且觀點(diǎn)片面

人工智能工具在信息檢索方面日益普及，但其可靠性備受質(zhì)疑。為系統(tǒng)評(píng)估這些工具的性能，來自 Salesforce AI Research 的 Pranav Narayanan Venkit 和微軟研究院的 Philippe Laban 及其同事，開發(fā)了一個(gè)名為 DeepTRACE 的審計(jì)框架，揭示了主流AI研究工具在引用準(zhǔn)確性、事實(shí)支持和觀點(diǎn)平衡性方面存在的嚴(yán)重缺陷。

?深度研究代理響應(yīng)處理至 DeepTrace 框架八個(gè)指標(biāo)的示意圖。Credit: arXiv (2025).

研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了 DeepTRACE 框架，通過超過300個(gè)精心設(shè)計(jì)的“辯論類”和“專業(yè)知識(shí)類”問題，對(duì)包括 Perplexity、You.com、微軟 Bing Chat 及 GPT-4.5 在內(nèi)的多個(gè)主流AI系統(tǒng)進(jìn)行了嚴(yán)格測(cè)試。該框架從引用準(zhǔn)確性、過度自信和觀點(diǎn)片面性等八個(gè)維度進(jìn)行自動(dòng)化評(píng)估，并由人工審核確保結(jié)果的準(zhǔn)確性。測(cè)試結(jié)果顯示，這些AI工具的可靠性遠(yuǎn)未達(dá)到預(yù)期。研究發(fā)現(xiàn)，約有三分之一的由AI生成的陳述無法得到其所列來源的支持，在GPT-4.5中這一比例甚至高達(dá)47%。更令人擔(dān)憂的是，系統(tǒng)的引用準(zhǔn)確率僅在40%到80%之間，意味著用戶很難驗(yàn)證信息的真實(shí)性。在處理爭(zhēng)議性話題時(shí)，AI往往表現(xiàn)得極其自信，卻只提供片面的論證，這極易導(dǎo)致用戶陷入信息繭房，產(chǎn)生回音室效應(yīng)。即便是所謂的深度研究代理，雖然過度自信的情況有所緩解，但觀點(diǎn)片面和陳述無來源支持的問題依然嚴(yán)重。

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Venkit, Pranav Narayanan, et al. “DeepTRACE: Auditing Deep Research AI Systems for Tracking Reliability Across Citations and Evidence.” arXiv:2509.04499, arXiv, 2 Sept. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.04499

新型生物相容性可拉伸晶體管問世

如何讓植入式電子設(shè)備像人體組織一樣柔軟且安全？來自韓國(guó)慶熙大學(xué)（Kyung Hee University）、成均館大學(xué)（Sungkyunkwan University）的 Jin Young Oh, Kyu Ho Jung 及其同事，成功研發(fā)出一款兼具高拉伸性和生物相容性的有機(jī)晶體管，為開發(fā)新一代安全、長(zhǎng)效的植入式醫(yī)療設(shè)備開辟了新路徑。

?用于植入式柔性生物電子設(shè)備的可拉伸半導(dǎo)體和邏輯電路。（a）生物相容性可拉伸半導(dǎo)體的示意圖，該半導(dǎo)體由有機(jī)半導(dǎo)體聚合物（DPPT-TT）與醫(yī)用級(jí)彈性體（BIIR）通過共混-硫化工藝結(jié)合而成。（b）使用該半導(dǎo)體制造的邏輯電路（逆變器）的照片，該電路植入實(shí)驗(yàn)室小鼠皮下，并附有植入前后測(cè)量的電壓傳輸特性（VTC）曲線。Credit: Jung, K.H. et al.

研究團(tuán)隊(duì)將一種高性能半導(dǎo)體聚合物（DPPT-TT）與醫(yī)用級(jí)橡膠溴化異丁烯-異戊二烯橡膠（BIIR，一種專為生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用設(shè)計(jì)的彈性體）相融合。他們通過硫化工藝（vulcanization，一種經(jīng)典的橡膠交聯(lián)技術(shù)），在彈性的橡膠基質(zhì)中形成了相互連接的半導(dǎo)體納米纖維網(wǎng)絡(luò)。這種獨(dú)特的結(jié)構(gòu)賦予了晶體管優(yōu)異的機(jī)械柔韌性和穩(wěn)定的電荷傳輸能力。為確保器件在體液環(huán)境中的長(zhǎng)期穩(wěn)定，研究人員還設(shè)計(jì)了由銀和金制成的雙層電極，以抵抗腐蝕。性能測(cè)試結(jié)果證實(shí)了該設(shè)計(jì)的成功。這款晶體管能夠承受高達(dá)50%的拉伸而不斷裂，并在經(jīng)歷1萬次拉伸循環(huán)后依然保持正常工作。更重要的是，其生物安全性得到了充分驗(yàn)證：在實(shí)驗(yàn)室中，它不會(huì)對(duì)人體細(xì)胞的生長(zhǎng)和活力產(chǎn)生負(fù)面影響；在被植入小鼠皮下30天后，未引發(fā)明顯的炎癥或組織損傷，展現(xiàn)了出色的體內(nèi)相容性。該技術(shù)不僅能用于單個(gè)晶體管，還成功構(gòu)建了邏輯電路，證明其具備擴(kuò)展為復(fù)雜集成系統(tǒng)的潛力。研究發(fā)表在 Nature Electronics 上。

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Jung, Kyu Ho, et al. “A Biocompatible Elastomeric Organic Transistor for Implantable Electronics.” Nature Electronics, Sept. 2025, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41928-025-01444-9

Nature：發(fā)絲般粗細(xì)的柔性生物電子纖維可同步監(jiān)測(cè)多種生物信號(hào)

如何微創(chuàng)地長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)和調(diào)控大腦、腸道等柔軟器官？為解決現(xiàn)有生物電子探針剛性強(qiáng)、功能單一的難題，斯坦福大學(xué)的 Zhenan Bao、James Dunn、Muhammad Khatib 等研究人員開發(fā)了一種名為“神經(jīng)串”（NeuroString）的超柔性高密度生物電子纖維。

?神經(jīng)串的直徑只有四分之一毫米——大約相當(dāng)于人類頭發(fā)的寬度——但卻能容納數(shù)百到數(shù)千個(gè)獨(dú)立的電子通道，可以用來感知、刺激或監(jiān)測(cè)人體的各個(gè)部位。Credit: Bao Lab

研究團(tuán)隊(duì)獨(dú)創(chuàng)了一種“螺旋變換”（spiral transformation）制造工藝。他們首先利用傳統(tǒng)的光刻技術(shù)，在皮膚般柔軟的二維薄膜上精密制造出包含成百上千個(gè)獨(dú)立電子通道的陣列，然后像卷瑞士卷一樣將其緊密卷成一根直徑僅四分之一毫米的纖維。這種巧妙的設(shè)計(jì)使得高密度的傳感器和刺激器可以精確地分布在纖維表面，同時(shí)保持極佳的柔軟度和生物相容性。為了驗(yàn)證其性能，研究人員成功將NeuroString植入豬的腸道，實(shí)現(xiàn)了對(duì)腸道收縮活動(dòng)的多點(diǎn)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；同時(shí)，在另一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，纖維被植入小鼠大腦，成功記錄單個(gè)神經(jīng)元的電活動(dòng)長(zhǎng)達(dá)四個(gè)月，顯示了其長(zhǎng)期工作的穩(wěn)定性。該平臺(tái)展示了前所未有的通道密度，最高可在一根230微米直徑的纖維中集成1280個(gè)通道。這項(xiàng)技術(shù)突破為神經(jīng)科學(xué)、腸胃病學(xué)、靶向藥物輸送乃至類器官研究開辟了新方向，未來或可用于開發(fā)能感知并即時(shí)干預(yù)神經(jīng)異常的閉環(huán)神經(jīng)刺激器。研究發(fā)表在 Nature 上。

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Khatib, Muhammad, et al. “High-Density Soft Bioelectronic Fibres for Multimodal Sensing and Stimulation.” Nature, vol. 645, no. 8081, Sept. 2025, pp. 656–64. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09481-2

導(dǎo)電塑料讓人工神經(jīng)元更先進(jìn)、更簡(jiǎn)單

如何讓電子設(shè)備像生物神經(jīng)一樣“思考”？傳統(tǒng)硅基電子難以勝任。瑞典林雪平大學(xué)（Link?ping University）的 Simone Fabiano 及其團(tuán)隊(duì)利用導(dǎo)電塑料，成功開發(fā)出一種結(jié)構(gòu)極其簡(jiǎn)單但功能異常強(qiáng)大的人工神經(jīng)元，它僅由單個(gè)晶體管構(gòu)成，卻能執(zhí)行以往需要整個(gè)網(wǎng)絡(luò)才能完成的復(fù)雜計(jì)算。

?林雪平大學(xué)的研究人員創(chuàng)造了一種人工神經(jīng)元，可以執(zhí)行一種名為“反符合檢測(cè)”的信息處理方式。Credit: Thor Balkhed

該研究的核心是一種由柔性導(dǎo)電聚合物制成的樹突狀有機(jī)電化學(xué)神經(jīng)元（dendritic organic electrochemical neuron，一種模擬生物神經(jīng)元樹突功能的新型器件）。與傳統(tǒng)電子設(shè)備不同，這種材料可以同時(shí)傳導(dǎo)電子和離子，使其能更好地與生物組織“溝通”。研究團(tuán)隊(duì)巧妙地利用單個(gè)有機(jī)電化學(xué)晶體管（OECT），模仿了人腦皮層神經(jīng)元處理信息的方式，使其能夠獨(dú)立完成反符合檢測(cè)，即解決了經(jīng)典的異或（XOR，一個(gè)基本的非線性邏輯問題，通常被用作衡量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能力的基準(zhǔn)）難題。這在歷史上是單個(gè)人工神經(jīng)元難以企及的。這項(xiàng)突破不僅在于功能的先進(jìn)性，更在于其極致的簡(jiǎn)化。相比于團(tuán)隊(duì)早期需要多個(gè)組件才能模擬15種神經(jīng)特性的模型，這個(gè)新版本僅用一個(gè)晶體管就模擬了17種特性，且尺寸與真實(shí)神經(jīng)細(xì)胞相當(dāng)。這一進(jìn)展意味著未來有望將這種合成神經(jīng)元直接與活體組織或軟體機(jī)器人集成，用于開發(fā)更智能的假肢、醫(yī)療植入物和新一代機(jī)器人。研究發(fā)表在 Science Advances 上。

閱讀更多：

Harikesh, Padinhare Cholakkal, et al. “Single Organic Electrochemical Neuron Capable of Anticoincidence Detection.” Science Advances, vol. 11, no. 25, June 2025, p. eadv3194. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adv3194

Nature：AI模型Delphi-2M：基于Transformer架構(gòu)預(yù)測(cè)上千種未來疾病

如何利用AI大規(guī)模預(yù)測(cè)未來疾病？來自德國(guó)癌癥研究中心（German Cancer Research Center）、歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室（European Molecular Biology Laboratory）等機(jī)構(gòu)的 Moritz Gerstung, Artem Shmatko 等研究人員，開發(fā)了一款名為Delphi-2M的AI模型，它能基于患者病史，提前數(shù)年預(yù)測(cè)上千種疾病的發(fā)生率。

該研究將患者的診療歷史視為一種獨(dú)特的“語言”，并借鑒了ChatGPT等模型背后的核心技術(shù)Transformer架構(gòu)來學(xué)習(xí)和理解這種“疾病語法”。研究團(tuán)隊(duì)首先使用來自英國(guó)生物銀行（UK Biobank）約40萬人的健康數(shù)據(jù)對(duì)Delphi-2M模型進(jìn)行訓(xùn)練，使其掌握疾病發(fā)生的組合、順序和時(shí)間依賴性。為了驗(yàn)證其預(yù)測(cè)能力和泛化性，團(tuán)隊(duì)在一項(xiàng)嚴(yán)苛的測(cè)試中，將該模型直接應(yīng)用于一個(gè)全新的、包含近190萬丹麥人的外部公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)庫(kù)。結(jié)果顯示，Delphi-2M無需任何參數(shù)調(diào)整，便能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)超過1000種不同疾病的未來發(fā)生率，其表現(xiàn)可與專為心臟病等單一疾病設(shè)計(jì)的現(xiàn)有預(yù)測(cè)工具相媲美。此外，該模型還能生成合成的未來健康軌跡，為公共衛(wèi)生規(guī)劃和資源優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。盡管研究人員強(qiáng)調(diào)該模型尚未能用于臨床，但其展示了AI在實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)防醫(yī)學(xué)方面的巨大潛力。研究發(fā)表在 Nature 上。

閱讀更多：

Shmatko, Artem, et al. “Learning the Natural History of Human Disease with Generative Transformers.” Nature, Sept. 2025, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09529-3

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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Chen Institute與華山醫(yī)院、上海市精神衛(wèi)生中心設(shè)立了應(yīng)用神經(jīng)技術(shù)前沿實(shí)驗(yàn)室、人工智能與精神健康前沿實(shí)驗(yàn)室；與加州理工學(xué)院合作成立了加州理工天橋神經(jīng)科學(xué)研究院。

Chen Institute建成了支持腦科學(xué)和人工智能領(lǐng)域研究的生態(tài)系統(tǒng)，項(xiàng)目遍布?xì)W美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫(yī)生獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃、、等。