追問daily | AI伴侶能否解決孤獨？高質量社交可以延緩衰老；Cell綜述：醫療AI智能體

█腦科學動態

Nature：提速5700倍！新型蛋白質開關精準調控藥物活性

Cell：阿爾茨海默病新解，不止是蛋白堆積，更是腦細胞“失聯”

心臟病與抑郁癥為何總是相伴而來？“腦-身一體”理論給出新答案

單一蛋白IGF2BP3如何重塑白血病細胞的代謝與RNA調控

高質量社交能降低炎癥并延緩生物學衰老

思想的快與慢：“走神”與“內省”由不同的大腦時間尺度主導

牙科焦慮三大源頭及有效干預策略

█AI行業動態

PTSD治療迎來非藥物新范式：Prism神經調控設備獲FDA批準

FDA批準BrainsWay加速型深部經顱磁刺激協議

谷歌Gemini機器人大腦升級：實現“思考后行動”與跨形態技能遷移

█AI驅動科學

Cell系列綜述：醫療AI智能體，從臨床應用到建立AI智能體醫院

AI伴侶能否解決孤獨？認知神經科學的審慎視角

打破常規，制造定制的3D神經芯片

GPT-5解決量子版NP難題，半小時內給出有效方案

AI首次對決44個行業專家，半數任務已達人類水平

腦科學動態

Nature：諾獎得主David Baker再突破：提速5700倍！新型蛋白質開關精準調控藥物活性

如何像遙控器一樣開關體內的生物活性分子？2024年諾獎得主、華盛頓大學的 David Baker 及其同事 Adam J. Broerman, Christoph Pollmann 等人，開發了一種基于AI的蛋白質設計新方法，能夠創造出可由外部信號分子精確控制的“蛋白質開關”，實現了對細胞信號的秒級啟停。

研究團隊的核心創新在于設計了一種“促進解離”（facilitated dissociation）機制。他們通過計算，將一個響應小分子信號（效應物）的“鉸鏈蛋白”與一個任意的目標結合蛋白融合。在沒有效應物時，目標蛋白可以穩定結合；一旦效應物出現，它會觸發鉸鏈蛋白發生劇烈的構象變化，這種變化會與已結合的目標蛋白產生強烈的結構沖突，從而迫使目標蛋白在幾秒鐘內迅速脫落。實驗數據顯示，這種設計的解離速率提升高達5700倍。X射線晶體學分析證實，設計出的蛋白質三維結構與計算模型高度一致。

該團隊將這一強大工具應用于調控關鍵的免疫信號分子白細胞介素-2（Interleukin-2，IL-2，一種調節免疫細胞活性的細胞因子）。他們成功創造出一種可快速開關的IL-2模擬物，并首次發現，精確控制IL-2信號的時長會產生截然不同的生物學效應：僅5分鐘的短暫信號足以保護細胞免于凋亡，但只有持續的信號才能激活新陳代謝并驅動細胞分裂。研究發表在 Nature 上。

閱讀更多：

Broerman, Adam J., et al. “Design of Facilitated Dissociation Enables Timing of Cytokine Signalling.” Nature, Sept. 2025, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09549-z

Cell：阿爾茨海默病新解，不止是蛋白堆積，更是腦細胞“失聯”

西奈山伊坎醫學院的 張斌、蔡東明 與圣裘德兒童研究醫院的 彭雋敏 團隊合作，通過迄今最全面的蛋白質網絡分析，揭示了AD的核心機制是腦細胞間的通訊崩潰，并識別出關鍵驅動蛋白AHNAK，為開發新療法提供了基礎。

研究團隊對近200例死后大腦樣本中對記憶至關重要的海馬旁回區域，進行了深度蛋白質組學分析。通過整合遺傳學和臨床數據，他們構建了多尺度的蛋白質網絡模型，旨在描繪AD中分子變化的全局圖景。分析結果指出，AD的病理核心并非僅僅是毒性蛋白的堆積，而是神經元與神經膠質細胞（包括星形膠質細胞和小膠質細胞）之間正常通訊的瓦解。在AD大腦中，負責支持和保護的膠質細胞變得過度活躍，而神經元功能則相應減弱，導致炎癥和功能失調。

在此網絡中，團隊識別出超過300個可能驅動疾病進展的關鍵驅動蛋白（key driver protein，簡稱KDP）。其中，一種名為AHNAK的蛋白尤為突出。它主要存在于星形膠質細胞中，其水平在AD患者腦內顯著升高。為了驗證其功能，研究人員利用人類誘導多能干細胞技術培養出AD星形膠質細胞，實驗證明，下調AHNAK的表達能有效降低tau蛋白水平并改善神經元功能。研究發表在 Cell 上。

閱讀更多：

Wang, Erming, et al. “Multiscale Proteomic Modeling Reveals Protein Networks Driving Alzheimer’s Disease Pathogenesis.” Cell, vol. 0, no. 0, Sept. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.08.038

心臟病與抑郁癥為何總是相伴而來？“腦-身一體”理論給出新答案

為何心臟病與抑郁癥常常同時出現？馬克斯·普朗克人類認知與腦科學研究所的 Arno Villringer, Vadim V. Nikulin, Michael Gaebler 等研究人員，提出了一種名為“腦-身狀態”（Brain–body states）的全新概念框架，旨在揭示心血管健康與精神狀態之間不可分割的深層聯系。

?腦-身狀態的概念框架。Credit: Trends in Neurosciences (2025).

這項概念性研究并非基于單一實驗，而是整合了大量現有證據，并運用動態系統理論構建了一個創新模型。研究者提出，我們不應將心臟和大腦視為兩個獨立的器官，而應看作一個統一的、動態的整合系統。每一次心跳、每一次血壓波動都與我們的思維和情緒在毫秒級別上同步發生，共同構成一個“腦-身狀態”。該框架將這些狀態劃分為不同時間尺度：短暫的情緒（如喜悅或憤怒）是“微狀態”（microstates）；持續時間較長的急性或慢性壓力是“中狀態”（mesostates）；而長期的慢性疾病，如高血壓或抑郁癥，則被視為穩定持久的“宏狀態”（macrostates）。根據這一理論，精神疾病與心血管疾病的高度共存，并非簡單的誰導致誰的問題，而是同一個失調的“腦-身宏狀態”的不同表現。研究者形象地指出，我們臨床上觀察到的共病現象僅僅是冰山一角。這一新視角強調，在未來的疾病預防和治療中，必須同時關注患者的心理和生理健康，以實現更有效的干預。研究發表在 Trends in Neurosciences 上。

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Villringer, Arno, et al. “Brain–Body States as a Link between Cardiovascular and Mental Health.” Trends in Neurosciences, vol. 0, no. 0, Sept. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.tins.2025.08.004

單一蛋白IGF2BP3如何重塑白血病細胞的代謝與RNA調控

癌細胞如何協同調控代謝和基因表達來支持自身生長？加州大學洛杉磯分校的 Dinesh S. Rao, Gunjan Sharma 及其同事，發現一種名為IGF2BP3的蛋白質在白血病中扮演“主開關”角色，首次揭示了它如何將細胞代謝與RNA調控這兩個關鍵過程聯系起來。

研究團隊發現，蛋白質IGF2BP3是連接癌細胞能量代謝與基因表達調控的關鍵樞紐。通過一系列實驗，他們觀察到當從白血病細胞中移除IGF2BP3后，細胞首選的能量途徑——糖酵解（glycolysis，一種癌細胞偏好的快速但低效的糖分解方式）——活性急劇下降。更深入的分析揭示了一個連鎖反應：IGF2BP3的缺失導致S-腺苷甲硫氨酸（S-adenosyl methionine，簡稱SAM，一種為RNA添加化學標記以調控基因表達的關鍵分子）的細胞內水平顯著降低。機制上，IGF2BP3通過直接結合并促進一種關鍵酶（MAT2B）的合成來維持SAM的高水平。最終，通過控制SAM的供應，IGF2BP3改變了信使RNA上的N6-甲腺苷（N6-methyladenosine, or m6A）修飾，這是一種重要的基因表達調控方式。這一發現表明，IGF2BP3并非簡單地為癌細胞提供更多能量，而是通過重塑代謝，為RNA修飾提供原料，進而改寫基因表達程序，以生成促進癌細胞生存和增殖所需的蛋白質。這一核心作用在基因工程小鼠模型中也得到了證實。研究發表在 Cell Reports 上。

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Sharma, Gunjan, et al. “IGF2BP3 Redirects Glycolytic Flux to Promote One-Carbon Metabolism and RNA Methylation.” Cell Reports, vol. 0, no. 0, Sept. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2025.116330

高質量社交能降低炎癥并延緩生物學衰老

高質量的社會關系如何延緩衰老？為了探究其生物學機制，來自康奈爾大學的Anthony D. Ong、石溪大學的Frank Mann以及哈佛大學的Laura Kubzansky等人，通過分析一項長期研究數據發現，貫穿一生的累積社會優勢能夠減慢人體的“生物鐘”，并降低慢性炎癥水平。

該研究分析了“美國中年研究”（MIDUS）中超過2,100名成年人的數據。研究人員并未孤立地看待某個時期的社會關系，而是創新性地提出了一個綜合性概念——累積社會優勢（cumulative social advantage），它涵蓋了從童年時期父母的溫暖，到成年后的社區參與、宗教支持和朋友家人的情感支持等多個方面。為了探尋社會關系如何“銘刻”于身體，團隊重點檢測了兩種前沿的生物學指標。其一是表觀遺傳時鐘（epigenetic clocks），這是一種通過分析DNA甲基化模式來評估生物年齡的分子工具，其中GrimAge和DunedinPACE兩種時鐘被認為能高度預測疾病和死亡風險。其二是全身性炎癥（systemic inflammation）水平，通過測量血液中一種名為白細胞介素-6的含量來評估。結果顯示，累積社會優勢水平越高的個體，其表觀遺傳時鐘走得越慢，即生物學年齡比實際年齡更年輕，并且他們體內的炎癥水平也顯著更低。有趣的是，這種積極影響并未體現在皮質醇等短期壓力激素上，這表明社會優勢的作用是長期且深遠的，而非簡單地緩沖日常壓力。研究發表在 Brain, Behavior, and Immunity—Health 上。

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“Cumulative Social Advantage Is Associated with Slower Epigenetic Aging and Lower Systemic Inflammation.” Brain, Behavior, & Immunity - Health, vol. 48, Oct. 2025, p. 101096. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.bbih.2025.101096

思想的快與慢：“走神”與“內省”由不同的大腦時間尺度主導

大腦如何區分“走神”和“內省”這兩種常見的思維狀態？來自深圳大學、浙江大學和加拿大渥太華大學的 Jingyu Hua, Georg Northoff 等研究人員，通過一項創新實驗揭示，這兩種自發思維并非一體，而是由不同的大腦“節拍”所主導：“走神”與短時間尺度相關，而“內省”則與長時間尺度相關。

研究團隊巧妙地設計了一項指尖敲擊任務，要求參與者分別以快速和慢速兩種節奏進行，同時使用腦電圖監測其大腦活動。期間，研究者會隨機詢問參與者的思維狀態，判斷其是“走神”（任務外）還是“專注”（任務上），是“內省”（朝向內部）還是“外向”（朝向外部）。研究在行為和神經層面均發現了清晰的雙重分離現象。行為上，在快速敲擊時，參與者的精準度僅受是否“走神”的影響；而在慢速敲擊時，精準度則只與是否在“內省”相關。神經層面也印證了這一點：研究者采用一種名為地形相似性（topographic similarity，一種衡量過去腦活動模式對當前影響程度的指標）的分析方法，發現大腦的短時間尺度活動只與“走神”程度關聯，而長時間尺度活動則只與“內省”程度關聯。這一系列證據有力地表明，“走神”和“內省”是兩個獨立的思維維度，分別由大腦中不同時間尺度的神經機制所調控。研究發表在 PNAS 上。

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Hua, Jingyu, et al. “Distinct Timescales Dissociate Spontaneous Thought Dimensions.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 122, no. 38, Sept. 2025, p. e2427088122. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2427088122

牙科焦慮三大源頭及有效干預策略

看牙醫為何如此令人恐懼？針對這一普遍困擾，天普大學的 Elizabeth Konneker、Marisol Tellez 及其研究團隊，通過一項混合方法研究，不僅識別出牙科焦慮的三大起源，還驗證了一種簡短的在線心理干預措施在幫助患者有效管理恐懼方面的潛力。

該研究分析了499名患有牙科焦慮的成年患者的數據。研究人員通過深入訪談，探究他們焦慮的根源和應對方式，并結合一項臨床試驗，評估了一種為時一小時的在線認知行為療法的干預效果。研究發現，牙科焦慮主要源于三個方面：童年時期的創傷性牙科經歷、成年后的創傷性經歷，以及一種長期存在的、無特定事件的焦慮感。其中，童年陰影與最嚴重的焦慮癥狀相關。研究還識別出30種不同的應對策略，發現采用回避型策略（如聽音樂、坐立不安或擠壓物體）的患者，其焦慮和恐懼程度通常更高。在接受了CBT干預后，患者們報告稱回避行為顯著減少，并開始自發地運用干預中所學的認知技巧來積極應對，這表明即便是短暫的心理干預也能有效改變患者的應對模式，從而減輕其恐懼感。研究發表在 Frontiers in Oral Health 上。

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Konneker, Elizabeth, et al. “A Mixed Methods Exploration of the Origin of Dental Anxiety and Coping Strategies among Participants in a Behavioral Intervention for Dental Anxiety.” Frontiers in Oral Health, vol. 6, June 2025. Frontiers, https://doi.org/10.3389/froh.2025.1589764

AI 行業動態

PTSD治療迎來非藥物新范式：以色列Prism神經調控設備獲FDA批準

以色列GrayMatters Health公司研發的首個用于治療創傷后應激障礙（PTSD）的非侵入式自我神經調控設備Prism，已獲得美國食品藥品監督管理局（FDA）的批準并投入臨床應用。Prism的核心機制在于，它通過腦電圖捕捉患者的腦電信號，并結合機器學習模型，實時推算出與杏仁核活動相關的“數字生物標志物”。隨后，系統將這些指標實時反饋給患者。患者通過佩戴EEG頭套并觀看計算機動畫，學習運用思維或情緒策略來控制屏幕角色的行為，從而實現自主調節過度活躍的杏仁核，最終達到緩解恐懼和應激相關癥狀的目的。目前，該設備已被以色列國防部納入軍人治療保障體系。

Prism的治療方案通常建議每周兩次、每次45分鐘，一個標準療程包含15次，約在八周內完成。臨床研究結果顯示出顯著的療效，在完成標準療程后，有67%的患者在三個月隨訪中癥狀得到顯著改善，其中32%達到了臨床緩解（即癥狀基本消失）。這種治療效果可以維持至少半年時間。該設備常見副作用僅為輕微疲倦或頭痛，且通常自行緩解。目前，Prism已在以色列多家主要醫學中心以及北美24家診所常規化投入使用。值得關注的是，該治療過程可以由受過培訓的技術人員或社工執行，無需精神科醫生直接操作，這極大地緩解了全球精神衛生資源短缺的問題。

Prism系統的技術基礎源于特拉維夫大學Talma Hendler教授二十余年的研究積累。Talma Hendler教授在早期的功能性磁共振成像研究中發現，戰前杏仁核活躍度高的士兵更容易發展為PTSD，這促使她提出了通過神經調控杏仁核活動進行干預的設想。由于fMRI的局限性，她領導的研究團隊開發了機器學習模型，成功地以EEG實時替代fMRI的監測功能，最終形成了Prism系統。研究人員認為，Prism的成功獲批標志著非侵入式腦機接口（BCI，連接大腦與外部設備的系統）在精神障礙干預領域首次大規模臨床落地。未來，這種“自我神經調控”模式有望擴展到人格障礙、成癮治療等其他情緒調節相關疾病，成為藥物治療和心理治療之外的重要補充工具。

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https://www.jpost.com/health-and-wellness/article-868404

FDA批準BrainsWay加速型深部經顱磁刺激協議

近日，美國食品藥品監督管理局（FDA）擴展批準了BrainsWay公司的深部經顱磁刺激系統（Deep TMS?）的加速型治療協議，覆蓋合并焦慮癥狀的重度抑郁癥（MDD）成人患者。這一里程碑式的批準是基于一項多中心、隨機、盲法、對照的非劣效性試驗。研究結果顯示，加速方案在療效上與標準方案相當，但在緩解速度上表現更優：加速組的中位緩解時間為21天，快于標準組的28天。在抑郁量表（HDRS-21）的改善幅度以及應答/緩解率上，兩組均保持了高度相似的臨床效果，且加速方案未發現嚴重不良事件，安全性良好。

加速型治療協議的核心優勢在于其治療結構的顯著優化。該方案采用了間歇性θ脈沖刺激（iTBS）（一種高頻、短時長的神經刺激模式）載荷，將急性期縮短至6天內完成（每日5次），隨后是4周的維持期（每周1天、每日2次），單次治療時長也大幅縮減至不到10分鐘。相比之下，標準方案需要連續4周的急性期治療。這種設計極大地減少了患者到院次數與單次耗時，有望提高門診治療的效率和患者依從性。然而，研究人員指出，當前醫療保險通常僅覆蓋每日最多兩次的治療頻次，這與加速方案急性期每日五次的頻度存在矛盾，短期內臨床應用將不得不依賴商業保險或自費策略。

從神經工程的角度來看，這種“短療程、高頻次、低單次時長”的iTBS-Deep TMS加速路徑，為實現閉環神經調控和腦機接口輔助編程提供了新的機遇。研究人員展望，未來可通過在單次治療前后快速采集腦電圖（EEG）、功能性近紅外光譜（fNIRS）等可計算生物標志物，結合設備日志，在6天急性窗口內構建個體化的“數字孿生”，從而迭代優化刺激位點與脈沖負荷，實現狀態感知與劑量學的聯動。機構若面臨醫保規則滯后的挑戰，可以采用混合付費模式作為過渡，并以HDRS-21量表改善幅度和21天緩解等真實世界指標作為質控錨點，推動政策更新。最終目標是利用多模態BCI讀入與模型預測，將現有固定程式擴展為患者狀態驅動的交互式方案，為抑郁合并焦慮、治療抵抗等亞群構建緩解更快、總就診負擔更低的神經調控路徑。

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https://www.brainsway.com/news_events/brainsway-receives-fda-clearance-for-accelerated-deep-tms-protocol-for-non-invasive-treatment-of-major-depressive-disorder-mdd/

谷歌Gemini機器人大腦升級：實現“思考后行動”與跨形態技能遷移

DeepMind近期發布了針對機器人和具身智能的Gemini Robotics 1.5系列模型。該系列包含Gemini Robotics 1.5（先進的視覺-語言-行動模型）和Gemini Robotics-ER 1.5（專注于物理世界推理、規劃與邏輯決策的模型）。研究人員指出，通過結合這兩款模型，機器人得以構建強大的智能體框架，使之具備了「思考后行動」的能力，能夠像人類一樣理解、推理并完成多步驟任務。

Gemini Robotics-ER 1.5擅長理解復雜環境和進行多步驟任務規劃，擁有頂尖的空間理解能力，甚至能夠調用谷歌搜索等數字工具獲取實時信息，并為Gemini Robotics 1.5提供詳細的自然語言指令。后者則負責將指令轉化為具體的動作執行。在實際演示中，機器人不僅能根據舊金山的規則進行垃圾分類，還能主動查詢倫敦的天氣信息，并貼心地在打包行李時加入雨傘。此外，Gemini Robotics 1.5還能在行動前進行內部推理，并用自然語言解釋其思考過程，極大地提高了決策的透明度。

該系列模型最顯著的突破在于卓越的跨具身學習（指不同形態機器人之間共享和遷移學習經驗）能力。由于機器人形態和自由度差異巨大，傳統上技能遷移非常困難。然而，研究人員發現，Gemini Robotics 1.5卻能將從一個機器人（例如Aloha）學到的經驗，泛化應用到另一個從未接觸過該任務的機器人（例如Apollo）身上，無需針對新形態進行專門調整。這一創新極大地加速了新行為的學習進程，助力機器人變得更智能、更實用。

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https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-15-brings-ai-agents-into-the-physical-world/

AI 驅動科學

Cell系列綜述：醫療AI智能體，從臨床應用到建立AI智能體醫院

如何將具備自主決策能力的先進AI整合進復雜的臨床工作流？由澳門科技大學的張康、霍文遜，澳門城市大學的印赟，解放軍總醫院第一醫學中心的陳香美，以及中山大學腫瘤防治中心的駱卉妍等研究者共同完成的一篇綜述，提出了醫療AI智能體的概念框架，并展望了構建“AI智能體醫院”的未來。

這篇綜述系統闡述了一種超越傳統工具型AI的新范式——醫療AI智能體。研究者提出，一個完整的醫療AI智能體應具備四大核心能力：負責認知決策的“規劃”、執行任務的“行動”、感知和解釋多模態數據的“反思”以及存儲和檢索上下文信息的“記憶”。與只能執行單一分類或預測任務的傳統AI不同，AI智能體能夠整合病歷、醫學影像、基因序列等多種信息，實現從輔助診斷、定制個性化治療方案到指導機器人手術的全流程支持。這得益于大語言模型和視覺語言模型等前沿技術的驅動。研究者進一步探討了從單個智能體協作，到構建一個由多個專業AI智能體協同工作的“AI智能體醫院”生態系統的可能性。盡管前景廣闊，但其成功落地仍需克服技術集成、臨床接受度、數據隱私和算法偏見等重大挑戰。研究發表在 Cell Reports Medicine 上。

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Liu, Fei, et al. “A Foundational Architecture for AI Agents in Healthcare.” Cell Reports Medicine, vol. 0, no. 0, Sept. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2025.102374

AI伴侶能否解決孤獨？認知神經科學的審慎視角

用AI對抗孤獨是良方還是隱患？面對日益嚴峻的全球性孤獨問題，來自澳門大學的 Christian Montag, Michiel Spapé 和香港大學的 Benjamin Becker 在一篇評述文章中，從認知神經科學角度發出警告，指出AI無法替代真實的物理接觸和情感聯結，過度依賴可能加劇社交退縮。

文章指出，盡管AI伴侶能提供即時對話，初步數據顯示用戶接受度高，甚至有用戶稱其阻止了自殺念頭，但這可能只是一種短暫的“電子安慰劑”。作者們強調，人類作為社會性動物，對真實陪伴的需求根植于生理。關鍵在于AI無法提供“接觸慰藉”（contact comfort），即由溫暖的物理接觸帶來的安全感和情感聯結。神經科學研究證實，溫柔觸摸會激活皮膚下的C-觸覺傳入神經（c-tactile afferent receptors），促使大腦釋放催產素等“親密荷爾蒙”，這是純粹的語言交流無法替代的。此外，真實互動是多模態的，包含大腦間的同步、表情模仿和情緒共鳴，而AI互動通常是單模態的文本交流，缺乏建立深層關系的生物學基礎。研究者還警示了過度依賴的風險：孤獨者更易將AI擬人化，從而逃避現實中復雜的人際關系。一旦AI服務或角色設定改變，用戶可能經歷一種名為“模糊性失落”（ambiguous loss，指因非死亡原因而失去某人或某物所產生的復雜悲傷）的心理創傷。因此，作者呼吁解決孤獨問題的根本在于重建社會聯結，而非依賴技術。該評述發表在 Trends in Cognitive Sciences 上。

閱讀更多：

Montag, Christian, et al. “Can AI Really Help Solve the Loneliness Epidemic?” Trends in Cognitive Sciences, vol. 0, no. 0, Sept. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.tics.2025.08.002

打破常規，制造定制的3D神經芯片

現有神經芯片制造技術如何突破2D限制，以更好地模擬和研究大腦？韓國科學技術院（KAIST）的Yoonkey Nam與Dongjo Yoon等人開發了一種創新的3D打印技術，成功制造出可高度定制的3D神經芯片，為體外腦科學研究提供了前所未有的設計自由度。

?Credit: KAIST

傳統神經芯片的制造依賴昂貴且刻板的半導體工藝，難以構建復雜的3D結構。KAIST團隊則徹底顛覆了制造流程。他們首先使用3D打印機打印出一個精細的、帶有中空微通道的絕緣體支架，這個支架為神經元的3D生長提供了結構基礎。隨后，研究中最巧妙的一步是利用毛細作用將導電墨水自動吸入并填滿這些預設的微通道，從而一步到位地形成復雜的3D電極網絡。這種新方法不僅工藝簡單、成本低廉，還極大地釋放了設計的可能性，可以輕松制造出探針型、立方體型等任意形狀的3D微電極陣列（microelectrode array，MEA）。實驗表明，利用這種芯片培養的3D神經元網絡能夠穩定存活一個月，并且芯片可以同時記錄來自網絡內部和外部的神經信號，精確解析神經元之間的動態連接。這項成果為理解3D神經網絡的生理特性提供了強大工具，有望推動生物計算和腦工程等領域的發展。研究發表在 Advanced Functional Materials 上。

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Yoon, Dongjo, and Yoonkey Nam. “Highly Customizable Scaffold-Type 3D Microelectrode Array Platform for Design and Analysis of the 3D Neuronal Network In Vitro.” Advanced Functional Materials, n/a, no. n/a, p. e10446. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/adfm.202510446

GPT-5解決量子版NP難題，半小時內給出有效方案

在量子計算中，能否將驗證過程的錯誤率降至零？針對量子版NP問題——QMA的“放大”極限這一難題，德克薩斯大學奧斯汀分校的 Scott Aaronson 和阿姆斯特丹QuSoft & CWI的 Freek Witteveen 證明，現有黑箱方法存在理論天花板。值得一提的是，他們借助GPT-5的創造性建議，完成了關鍵的數學證明。

在量子復雜性理論中，研究者希望通過放大（amplification，通過重復驗證來降低錯誤率的過程）技術，盡可能提高量子默林-亞瑟（Quantum Merlin-Arthur, QMA）協議的準確性。一個核心問題是能否實現完美完整性（即正確的量子證明總被接受）。為了探究這一極限，研究團隊采用了一種不依賴具體算法細節的黑箱（black-box）方法。他們構建了一個量子預言機（quantum oracle，一種理論上的計算設備），并將驗證者接受證明的最大概率表達為一個復雜的數學函數。在分析此函數的過程中，研究陷入僵局。此時，研究人員向GPT-5求助，在半小時的引導和修正后，模型提出了一個關鍵思路：構造一個特定的有理函數來分析最大特征值的行為。這個“巧妙”的建議被證明非常有效。最終結果表明，通過黑箱方法，協議的完整性最多只能達到與1相差雙指數級微小，這證實了近期的一項成果已是該方法的理論極限，也意味著完美完整性（QMA1）無法通過這類通用技術達到。同時，研究也為健全性（錯誤證明被接受的概率）劃定了無法逾越的界限。

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Aaronson, Scott, and Freek Witteveen. “Limits to Black-Box Amplification in QMA.” arXiv:2509.21131, arXiv, 25 Sept. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.21131

AI首次對決44個行業專家，半數任務已達人類水平

傳統AI基準測試與真實工作場景脫節，難以衡量其經濟價值。OpenAI 的研究人員開發了名為 GDPval 的全新評估體系，通過覆蓋44個行業、價值3萬億美元的真實專業任務，首次系統性地評估和量化頂尖大模型在現實世界中的應用潛力與經濟影響。

研究團隊構建了 GDPval 評估體系，包含1,320個源于真實工作的專業任務，例如撰寫法律意見書或制作工程圖紙。他們邀請了平均擁有14年經驗的行業專家，對 GPT-5、Claude Opus 4.1 等多款頂尖大模型與人類完成的任務成果進行盲測比較。評估結果顯示，當前最先進的大模型已具備與人類專家相媲美的能力。其中，Claude Opus 4.1 在近一半的任務中表現與人類相當甚至更優。從效率上看，模型完成任務的速度和成本僅為人類的1%左右（不計入監督與整合成本）。研究還發現，模型的性能正以驚人的速度提升，并且可以通過針對性訓練和優化提示等方式進一步增強。為了提升評估效率，團隊還開發了一個自動評分器（auto-scorer，一種預測人類專家偏好的AI系統），其與人類評估的一致性高達66%，接近人類專家之間71%的一致性。該評估體系的詳細報告發布在 OpenAI 官方網站上。

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https://cdn.openai.com/pdf/d5eb7428-c4e9-4a33-bd86-86dd4bcf12ce/GDPval.pdf

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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關于天橋腦科學研究院

天橋腦科學研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陳天橋、雒芊芊夫婦出資10億美元創建的世界最大私人腦科學研究機構之一，圍繞全球化、跨學科和青年科學家三大重點，支持腦科學研究，造福人類。

Chen Institute與華山醫院、上海市精神衛生中心設立了應用神經技術前沿實驗室、人工智能與精神健康前沿實驗室；與加州理工學院合作成立了加州理工天橋神經科學研究院。

Chen Institute建成了支持腦科學和人工智能領域研究的生態系統，項目遍布歐美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫生獎勵計劃、、、大圓鏡科普等。